이 자리가 왜 생겼을까요
비상교육은 2026년 2월 24일 과천 본사 기자간담회에서 AI 기반 에듀테크 플랫폼 '올비아(AllviA)'와 'AI 조교 에이전트'를 공식 발표했다고 보도자료에서 밝혔습니다. 2025 사업보고서에는 '2026년에는 AX(AI Transformation(X))와 글로벌 진출에 더욱 투자하여' AI 시대의 글로벌 에듀테크 선두기업이 되겠다는 문장이 있습니다. 이 공고는 온프레미스와 클라우드에 걸친 GPU 클러스터의 설계·구축·운영과 GPU 스케줄링, 서비스별 리소스 격리와 비용 최적화를 맡깁니다. 같은 회사 DevOps/AI Platform 엔지니어 공고도 Kubernetes 기반 AI/ML 서비스 운영과 GPU 노드 관리 지원을 업무로 적었습니다. 여러 서비스가 GPU를 나눠 쓰는 환경에서 할당 정책을 세우고 비용을 관리해 본 경력이 있다면 클러스터 규모와 사용률, 절감한 비용을 숫자로 적어야 합니다.
비상교육이 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 비상교육 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
GPU 클러스터(온프레미스, 클라우드)를 설계하여 구축하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
설계부터 운영까지 한 사람이 맡고 대상이 사내 서버와 클라우드 양쪽입니다. 두 환경을 함께 운영해 본 경험이 있다면 환경별 GPU 규모와 어떤 워크로드를 어디에 두었는지 나눠 쓰는 것이 좋습니다.
GPU 스케줄링, 노드 확장, 리소스 할당 정책을 설계하고 모니터링합니다.
이렇게 볼 수 있어요
여러 작업이 한정된 GPU를 나눠 쓰도록 배분 규칙을 정하는 일입니다. 할당 정책을 바꾼 뒤 달라진 GPU 사용률이나 대기 시간을 숫자로 쓰면 됩니다.
서비스별 리소스 격리 및 비용 최적화 전략을 수립하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서비스마다 자원을 나누는 일과 비용을 줄이는 일이 한 항목에 묶여 있습니다. 서비스별로 GPU 비용을 나눠 집계하고 줄여 본 경험이 있다면 절감 비율과 쓴 방법을 함께 정리할 수 있습니다.
대규모 트래픽 대응을 위한 오토스케일링, 로드밸런싱 인프라를 설계하고 운영합니다.
이렇게 볼 수 있어요
GPU 관리와 별도로 서비스 트래픽을 받는 인프라도 맡습니다. 트래픽이 몰린 시기에 확장 기준을 어떻게 잡았는지 초당 요청 수 같은 규모와 함께 적어 두세요.
2자격 요건
DevOps, Cloud 또는 인프라 엔지니어 경력이 10년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 DevOps/AI Platform 엔지니어 공고는 DevOps 엔지니어 경력만 적었습니다. 이 공고는 Cloud와 인프라 엔지니어 경력을 함께 들었습니다. 온프레미스 GPU 서버와 Passthrough·vGPU 가상화가 업무와 요건에 걸쳐 있어 서버·가상화 인프라 경력도 이 일과 이어지는 것으로 보입니다. GPU 클러스터와 트래픽 인프라를 포함해 운영한 인프라의 종류와 규모를 자세히 쓰는 것이 좋습니다.
Kubernetes 기반 서비스를 설계, 구축, 운영한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 회사 DevOps 엔지니어 공고는 운영 능력을, DevOps/AI Platform 엔지니어 공고는 배포·운영 경험을 적었습니다. 이 공고는 설계부터 요구합니다. GPU를 Kubernetes에서 나눠 쓰려면 NVIDIA device plugin이나 GPU Operator 같은 구성을 클러스터 설계 단계에서 정해야 합니다. 처음부터 설계한 클러스터와 운영만 맡은 클러스터를 나눠 소개하면 맡은 범위가 분명합니다.
온프레미스 및 퍼블릭 클라우드(AWS, NCP, GCP 등) 혼합 환경을 운영한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
주요 업무에서 맡는 GPU 클러스터도 온프레미스와 클라우드 양쪽에 걸쳐 있습니다. 두 환경 사이의 네트워크 연결이나 워크로드 이동을 다뤄 본 경험을 혼합 환경 운영의 사례로 들 수 있습니다.
NVIDIA GPU, CUDA, GPU Passthrough 또는 vGPU 환경을 이해하고 GPU 서버 및 클러스터를 운영한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
GPU Passthrough는 GPU 한 장을 가상 머신 하나에 통째로 붙이고, vGPU는 한 장을 여러 가상 머신이 나눠 쓰게 하는 방식입니다. 업무의 서비스별 리소스 격리와 할당 정책은 이 둘 가운데 무엇을 어디에 쓰느냐에 크게 좌우됩니다. 운영한 GPU 서버 대수와 함께 어떤 워크로드에 어떤 방식을 골랐는지 밝히는 것이 이 요건에 맞습니다.
인프라를 표준화하고 공통 배포·운영 템플릿을 설계한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
이 공고의 업무에는 서비스마다 GPU를 격리해 할당하는 일도 포함됩니다. 그래서 배포 템플릿에 리소스 요청량과 노드 배치 규칙을 표준으로 담아 운영한 경험이 이 요건에 맞습니다. 같은 회사 Lead DevOps/AI Platform 엔지니어 공고도 AI ML·데이터 엔지니어 조직과 기술 표준을 정립하는 일을 맡습니다. 표준을 다른 팀이 실제로 쓰게 만든 경험이라면 만든 템플릿을 몇 개 팀이나 서비스가 썼는지도 적습니다.
장애 원인을 분석하고 재발 방지를 위해 아키텍처를 개선한 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
장애 대응 자체보다 그 뒤 구조를 바꾼 경험에 무게가 있습니다. 장애 하나를 골라 원인과 바꾼 구조, 이후 같은 장애가 다시 났는지를 이어서 말하는 연습을 해 두면 1차 직무 면접에서 쓸 수 있습니다.
공통사항으로 해외여행 또는 비자발급 요건에 결격사유가 없어야 하며, 남성은 병역필 또는 면제자여야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
해외여행 결격 사유 조항은 해외 출장에 대비하는 뜻도 있지만, 형사재판을 받고 있거나 출국금지·여권이나 비자 발급 제한으로 출국할 수 없는 지원자를 간접적으로 거르려는 목적이 더 큽니다.
3우대 사항
AI/ML 서비스 또는 LLM, 학습·추론 인프라를 운영한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
GPU 클러스터 업무와 함께 AI 워크로드를 다뤄 본 경험을 따로 우대합니다. 학습과 추론은 자원을 쓰는 방식이 달라 각각 어떤 인프라를 운영했는지 나눠 쓰면 경험의 범위가 분명해집니다.
Terraform, Ansible 등 IaC 기반 인프라 자동화 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
도구 이름 뒤에 '등'이 붙어 다른 IaC 도구 경험도 함께 들 수 있습니다. 자격 요건의 인프라 표준화·템플릿 설계와 이어지므로 코드로 관리한 인프라의 범위를 밝히면 두 항목에 한 번에 답하게 됩니다.
보안 인증(ISMS 등) 환경에서 인프라·DevOps를 운영한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
인증 심사를 받는 환경에서는 접근 통제와 변경 기록 같은 절차가 운영에 따라붙습니다. 인증 대응을 직접 맡았다면 준비한 항목이 무엇이었는지가 경험의 핵심입니다.
SRE 관점의 신뢰성 지표(SLI/SLO)를 설계하고 운영한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
가용성을 숫자로 정의하고 관리한 경험입니다. 정한 SLO 값과 그 기준을 지키지 못했을 때 취한 조치를 나란히 정리합니다.
기술 표준 수립, 문서화, 후배 엔지니어 멘토링 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
기술 판단을 문서로 남기고 후배에게 전하는 역할을 따로 우대합니다. 직접 쓴 표준 문서의 종류와 멘토링한 인원·기간을 경력기술서에 구체적으로 적어야 합니다.
클라우드/컨테이너 관련 자격증(CKA/CKAD/CKS, AWS Professional, NVIDIA 관련 자격 등) 보유를 우대하고 공통사항에도 관련학과 전공자 및 자격증 소지자를 우대한다는 문구가 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
자격증은 우대 사항에 있고 자격 요건은 경력과 경험 중심입니다. 적힌 자격증이 있다면 취득 연도와 함께 넣고, 없다면 같은 영역의 실무 경력을 자세히 쓰는 쪽으로 대신할 수 있습니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 7월 13일
- 고용형태 : 정규직
- 근무지 : 비상교육 본사 (과천)
- 경력 조건 : 경력 10년 이상
- 학력 조건 : 대졸 이상
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- Kubernetes
- AWS
- NCP
- GCP
- NVIDIA GPU
- CUDA
- GPU Passthrough
- vGPU
- Terraform
- Ansible
전형과 지원
비상교육의 채용 절차는 서류 전형, AI 역량검사, 두 차례의 면접, 최종 합격 순이고 신입과 경력이 같은 절차를 거칩니다. 채용 FAQ는 서류 결과 발표에 최대 3주 정도가 걸린다고 안내합니다.
다섯 단계
서류 전형, AI 역량검사, 1차 면접(직무 평가), 2차 면접(컬처핏 평가), 최종 합격 순입니다. 서류 전형에서 신입은 자기소개서, 경력은 경력기술서를 반드시 내야 합니다. 포지션에 따라 절차가 바뀌거나 추가될 수 있다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
1차는 직무, 2차는 컬처핏으로 면접마다 보는 것이 나뉘어 있습니다. 1차에는 업무 사례를, 2차에는 인재상과 믿음 일곱 문장에 맞춘 사례를 따로 준비하는 편이 좋습니다.
AI 역량검사
서류 전형 합격자에게 개별로 응시 안내가 가고, 온라인으로 진행하며 '약 3~40분 정도'가 걸린다고 적었습니다. FAQ는 정답이 있는 검사가 아니므로 너무 오래 생각하지 말고 솔직하게 응답하라고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서류를 통과하면 면접 전에 온라인 검사를 한 번 더 거칩니다. 안내를 받은 뒤 조용한 환경에서 한 번에 응시할 시간을 미리 비워 두면 됩니다.
필기시험과 실무 테스트
특정 과목의 교과서·교재 개발 직군 신입은 1차 면접 때 과목별 문제풀이 형식의 필기시험을 1시간 내외로 볼 수 있다고 FAQ가 안내합니다. 채용 절차 페이지도 일부 직무(콘텐츠/교과서)에 지필평가가 있을 수 있다고 적었고, 미디어콘텐츠 기획 공고는 1차 면접에서 실무 테스트를 본다고 적었습니다.
이렇게 볼 수 있어요
교과서·교재 신입은 1차 면접 때 필기시험이 있을 수 있고, 콘텐츠·교과서 직무에는 지필평가가 있을 수 있습니다. 지원한 과목의 교육과정 내용을 미리 훑어 두는 게 좋습니다.
중복 지원과 그 밖의 규칙
채용 절차 페이지에 따르면 여러 공고에 중복 지원할 수 있지만 서류 전형에 합격하면 채용 담당자와 사전 논의가 이뤄지고, 여러 포지션을 동시에 진행할 수는 없습니다. 모든 채용은 수시채용이라 합격자가 나오면 공고가 조기 마감될 수 있습니다. FAQ는 적힌 경력 연차에 못 미쳐도 그에 준하는 역량이 있으면 긍정적으로 평가한다고 밝혔고, 지원서는 3년 동안 보관한다고 안내합니다.
이렇게 볼 수 있어요
중복 지원은 되지만 한 번에 한 포지션만 진행하므로 가장 맞는 공고를 먼저 정해야 합니다. 연차가 조금 모자라도 공고의 업무를 해 본 경험이 분명하다면 지원을 미룰 이유가 줄어듭니다.
지원 전 준비할 것
- 1
GPU 할당 정책 사례 하나 정리하기
업무의 중심이 GPU 스케줄링과 리소스 할당 정책 설계입니다. 운영했던 클러스터에서 GPU를 어떤 기준으로 나눴는지, 정책을 바꾼 계기와 바뀐 사용률·대기 시간을 한 사례로 묶어 1차 직무 면접에 대비합니다.
- 2
혼합 환경 운영 이력 나눠 쓰기
자격 요건에 온프레미스와 퍼블릭 클라우드(AWS, NCP, GCP 등) 혼합 환경 운영 경험이 있습니다. 경력기술서에 환경별 운영 기간, GPU 서버 대수, 운영한 서비스를 나눠 쓰면 10년 경력의 구성이 한눈에 들어옵니다.
- 3
업무 범위에 맞는 공고 고르기
비상교육은 중복 지원을 받지만 서류 전형에 합격하면 여러 포지션을 동시에 진행할 수 없다고 안내합니다. 같은 회사 DevOps/AI Platform 엔지니어 공고(경력 5년 이상)와 업무 범위를 비교해 GPU 인프라 설계 경험이 중심인 쪽이 이 공고인지 먼저 따져 보고 지원하는 편이 낫습니다.