이 자리가 왜 생겼을까요
업스테이지는 2026년 3월 AMD와의 협력 확대를 발표하며 AMD Instinct MI355 GPU 배치를 바로 시작하고 이후 1년 동안 단계별 로드맵을 이어 간다고 밝혔습니다. 8월 Solar Pro 4 발표에서는 이 모델이 OpenRouter에 등록된 지 일주일 만에 토큰 사용량 3,700억 개를 넘었다고 적었습니다. 회사 소개 페이지는 서울, 샌프란시스코, 도쿄에 거점을 두고 원격으로 협업한다고 설명합니다. 이 공고의 업무에는 GPU 리소스 스케줄링 최적화와 데이터 주권·글로벌 서비스 확장에 대응하는 Multi-Region 아키텍처 설계가 함께 들어 있습니다. GPU 클러스터를 운영해 봤거나 리전별로 인프라를 설계해 본 경험은 회사가 늘리는 GPU 자원과 해외 서비스 운영을 떠받치는 일과 연결됩니다.
업스테이지가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 업스테이지 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Internal Developer Platform(IDP) 구축 및 고도화: 개발자가 인프라를 쉽고 안전하게 프로비저닝할 수 있는 셀프 서비스 플랫폼을 개발하고, 개발의 시작부터 배포까지의 경험(DevEx)을 계속 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 업무에서 만드는 플랫폼 제품의 고객은 사내 개발자입니다. 인프라 요청을 티켓으로 처리하던 조직이라면 그 절차를 셀프 서비스로 바꾸는 일을 맡게 됩니다.
Kubernetes 기반 플랫폼 엔지니어링: EKS와 On-Premise 환경을 아우르는 하이브리드 Kubernetes 클러스터를 운영하며 GPU 리소스 스케줄링을 최적화하고 모델 서빙 안정성을 확보합니다.
이렇게 볼 수 있어요
퍼블릭 클라우드와 사내 서버를 한 체계로 운영합니다. GPU 리소스 스케줄링과 모델 서빙 안정성이 한 업무로 묶여 있어 GPU 클러스터에서 서빙을 운영해 본 경험이 있다면 함께 밝힐 만합니다.
Global Multi-Region 인프라 아키텍처 설계: 데이터 주권과 글로벌 서비스 확장에 대응하기 위해 Multi-Region 네트워크와 인프라 아키텍처를 설계하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
나라마다 데이터를 어디에 두는지가 설계 조건이 됩니다. 공고는 데이터 주권과 글로벌 서비스 확장을 Multi-Region 설계의 이유로 적었습니다.
Infrastructure as Code 기반 자동화 및 모듈화: Terraform, Ansible 등으로 모든 인프라를 코드로 관리하고, 재사용 가능한 인프라 모듈을 개발해 운영 효율을 높입니다.
이렇게 볼 수 있어요
IaC를 쓰는 데서 멈추지 않고 다른 팀이 가져다 쓰는 모듈을 만드는 일까지 포함됩니다. 직접 만든 모듈을 몇 개 팀이 쓰고 있었는지 적으면 이 일의 규모가 전달됩니다.
Observability 체계 구축 및 SLO 기반 운영: Logging, Metrics, Tracing 파이프라인으로 플랫폼의 가시성을 확보하고 SLO/SLI 기반의 데이터 중심 운영 문화를 정착시킵니다.
이렇게 볼 수 있어요
관측 도구를 세우는 일과 그 지표로 운영 방식을 바꾸는 일이 함께 적혀 있습니다. SLO를 정하고 그 기준으로 장애 대응이나 배포 판단을 바꾼 사례가 있다면 두 우대 사항을 한 사례로 설명할 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인 및 배포 전략 고도화: ArgoCD, Github Actions 등으로 GitOps 기반 배포 파이프라인을 구축하고 Canary/Blue-Green 같은 안정적인 배포 전략을 제공합니다.
이렇게 볼 수 있어요
배포 전략을 다른 개발자에게 '제공'한다고 적었습니다. 파이프라인을 혼자 쓰는 수준이 아니라 여러 서비스가 같은 방식으로 배포하도록 표준을 만든 경험이 이 업무에 맞습니다.
2자격 요건
AWS, Azure 등 Public Cloud 환경에서 대규모 서비스를 운영한 경험(EKS, VPC, IAM, Transit Gateway 등)이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
괄호 안 항목이 컴퓨팅보다 네트워크와 권한 쪽에 몰려 있습니다. VPC 간 연결이나 IAM 정책을 직접 설계한 경험을 서비스 규모와 함께 쓰면 요구 수준이 전달됩니다.
Kubernetes 생태계를 깊이 이해하고 운영해 본 경험(Architecture, CNI, CSI, CRD 등)을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
클러스터를 쓰는 경험보다 네트워크 플러그인, 스토리지, 사용자 정의 리소스까지 다뤄 본 경험을 묻습니다. CRD로 운영 자동화를 만든 적이 있다면 우대 사항의 Operator Pattern과도 연결됩니다.
Terraform, Ansible 등을 활용해 IaC(Infrastructure as Code) 모듈을 설계하고 운영한 경험이 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무의 재사용 가능한 인프라 모듈 개발이 자격 요건으로 다시 나옵니다. 모듈을 쓰는 데 그치지 않고 구조와 버전 관리 방식을 정해 본 경험을 봅니다.
서비스 운영과 장애 대응 경험, 그리고 관측성(Observability)에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
장애를 실제로 겪고 대응해 본 이력이 조건입니다. 장애 하나를 골라 탐지, 원인 분석, 재발 방지까지 어떤 지표를 봤는지 순서대로 정리해 두면 기술 인터뷰에서 쓰기 쉽습니다.
플랫폼을 '제품'으로 바라보고 고객(내부 개발자)의 문제를 정의하고 해결하려는 Product Mindset을 요구합니다.
이렇게 볼 수 있어요
팀 소개의 'Platform as a Product'가 자격 요건으로 다시 나옵니다. 내부 개발자의 불편을 조사하고 그 결과로 플랫폼 기능의 우선순위를 정해 본 경험이 있다면 조사 방법과 결과를 함께 적는 편이 낫습니다.
개발자, 모델러, PM 등 다양한 직군과 원활하게 소통하며 문제를 주도적으로 해결하는 커뮤니케이션 역량이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모델러가 함께 적혀 있어 플랫폼 사용자가 개발자만이 아닙니다. 모델러의 학습·서빙 요구를 인프라 언어로 옮기는 소통도 이 직무의 업무입니다.
3우대 사항
LLM/ML 인프라를 구축했거나 GPU 기반 모델 서빙 환경을 다뤄 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 우대 사항은 업무에 적힌 GPU 리소스 스케줄링, 모델 서빙 안정성과 같은 영역입니다. 일반 웹 서비스 인프라만 다뤄 왔어도 GPU 환경은 우대 사항이라 지원에는 문제가 없습니다.
대규모 트래픽 처리를 위한 고가용성(HA) 아키텍처를 설계하고 Multi-Region / Global Service를 운영한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무에도 있는 Multi-Region 설계를 이미 해 본 사람을 우대합니다. 리전 장애 때 트래픽을 어떻게 넘겼는지 같은 구체 사례가 있으면 설계 수준을 설명하기 쉽습니다.
DevEx를 개선했거나 Internal Platform/IDP를 구축해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
IDP 구축은 업무에도 적힌 일이라 해 본 경험이 있으면 우대받습니다. 필수 사항에는 없어서 사내 플랫폼을 만든 적이 없어도 지원할 수 있습니다.
Cloud Native 기술(Service Mesh, Operator Pattern, ArgoCD, KEDA 등)을 깊이 이해하고 실무에 적용한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
KEDA는 이벤트 기반 오토스케일링 도구입니다. 추론 요청량에 따라 워크로드를 늘리고 줄여 본 경험이 있으면 이 항목과 GPU 운영을 함께 설명할 수 있습니다.
SLO/SLI/Error Budget 기반의 SRE 문화를 도입하고 실천해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Error Budget까지 적혀 있어 지표를 정하는 것을 넘어 그 예산으로 배포 속도를 조절해 본 경험을 봅니다. 팀에 이 방식을 처음 들여온 경우라면 설득 과정도 사례가 됩니다.
FinOps 관점에서 클라우드 비용을 효율화하고 리소스를 최적화해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
GPU는 클라우드 비용에서 비중이 큰 자원입니다. 비용을 얼마나 줄였는지와 그때 손댄 리소스를 함께 적으면 효과가 드러납니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 2월 27일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 서울특별시 강남구 테헤란로7길 22 한국과학기술회관 2관 (추정)
- 경력 조건 : 경력 무관
- 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- AWS
- Azure
- EKS
- VPC
- IAM
- Transit Gateway
- Kubernetes
- Terraform
- Ansible
- ArgoCD
- Github Actions
- Service Mesh
- KEDA
전형과 지원
업스테이지의 기본 영입 절차는 다섯 단계이고, 채용 FAQ는 서류 전형부터 최종 합격까지 약 4~5주가 걸린다고 안내합니다. 공고마다 과제와 인터뷰 구성이 달라서 지원할 공고의 모집 절차를 따로 확인해야 합니다.
다섯 단계
서류 전형, 업무역량 인터뷰, 컬처 인터뷰, 최종 인터뷰, 최종 합격 순입니다. 직무에 따라 업무역량 인터뷰 전에 코딩테스트나 과제테스트, 체크업 세션이 있을 수 있고, 최종 인터뷰 뒤에는 필요하면 레퍼런스 체크를 합니다. 단계별 결과는 가급적 1주일 이내에 알려 준다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
공고별 모집 절차에는 업무역량 인터뷰 자리에 기술 인터뷰, 롤매칭 인터뷰, 협업 인터뷰 같은 이름이 적혀 있고 붙는 테스트도 다릅니다. 다른 회사와 일정을 맞춰야 한다면 지원할 공고의 절차를 기준으로 계산하는 편이 정확합니다.
컬처 인터뷰
협업 문화와 일하는 방식에 관한 지원자의 경험과 생각을 이야기하는 단계라고 안내하며, 업스테이지 웨이를 반드시 확인하라고 적었습니다. 인턴은 컬처 인터뷰까지 진행한 뒤 최종 결과를 발표합니다.
이렇게 볼 수 있어요
회사는 Upstage Way 다섯 항목을 이 단계의 기준으로 안내합니다. 항목마다 그에 맞는 경험을 하나씩 정리해 두면 이 인터뷰를 미리 준비할 수 있습니다.
재지원과 중복 지원
같은 직무에 다시 지원하려면 불합격 뒤 6개월을 기다려야 하고, 다른 직무라면 바로 지원할 수 있습니다. 여러 직무에 함께 지원할 수 있고 결과는 직무마다 따로 안내합니다.
진행 방식과 제출 서류
채용 FAQ는 모든 인터뷰를 구글밋 화상 미팅으로 진행하고 복장 규정은 없다고 적었습니다. 다만 사업개발과 IR 공고 일부는 인터뷰 한 차례를 오프라인으로 진행할 수 있다고 적었습니다. 지원서는 지원한 직무의 현업 담당자가 직접 검토합니다. 학업과 업무를 함께 하는 것은 허용하지 않으며, 졸업 예정자에게는 입사 희망 시점 2개월 전에 지원하라고 권합니다. 공고 하단에는 CV를 포함한 모든 제출 자료를 PDF로 올리고 연봉 정보나 주민번호 같은 민감 정보는 이력서에 적지 말라는 안내가 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
현업 담당자가 서류를 읽으므로 직무 용어와 구체적인 결과를 그대로 써도 전달됩니다. 졸업 전이라면 학기가 끝나는 시점과 입사 가능일을 지원서에 함께 밝혀 두면 일정 확인이 쉬워집니다.
이 공고만 다른 점
서류 전형 다음에 과제 테스트가 있고, 업무역량 인터뷰는 기술 인터뷰로 진행합니다.
전형은 서류 전형, 과제 테스트, 기술 인터뷰, 컬처 인터뷰, 최종 인터뷰, 최종 결과 발표 순서입니다. 회사 공통 절차보다 과제 테스트 한 단계가 많고, 최종 인터뷰 뒤에 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
하이브리드 클러스터 운영 경험 정리하기
업무가 EKS와 On-Premise를 함께 다루는 하이브리드 Kubernetes를 전제로 합니다. 퍼블릭과 사내 환경을 각각 어떻게 운영했고 둘을 어떻게 연결했는지 나눠 적어 두세요.
- 2
내부 개발자를 고객으로 본 사례 고르기
필수 사항에 Product Mindset이 있습니다. 사내 개발자의 요청이나 불편을 모아 플랫폼 기능으로 만든 사례 하나를 문제 정의, 해결, 사용 결과 순서로 준비해 두면 컬처 인터뷰와 기술 인터뷰에서 설명하기 쉽습니다.
- 3
과제 테스트에 쓸 IaC 코드 다듬기
과제 내용은 공고에 없습니다. 업무에 Terraform, Ansible, ArgoCD가 적혀 있으니 직접 만든 모듈이나 파이프라인 코드를 다시 열어 구조를 설명할 수 있게 정리해 두면 좋습니다.