[Technical Operations] QA Engineer

👋 우리 팀을 소개합니다.

우리는 'AI Everywhere'라는 슬로건 아래, AI 기술을 산업·교통·안전 등 다양한 도메인에 적용한 자사 제품들의 높은 수준의 품질 보증을 목표로 합니다. AI 모델 경량화 및 최적화 기술에 대한 자동화 검증 파이프라인을 구성하거나 Vision 기반 AI 기술이 실제 현장에 안정적으로 적용되도록 하기 위해, 단순한 기능 검증을 넘어서 정량적/정성적 품질 기준을 정의하고 체계적으로 검증하고 있습니다.

우리 QA팀은 수평적인 업무 문화를 기반으로 자유롭게 의견을 제시하고, 노타의 핵심 가치인 'Curiosity'(호기심)를 바탕으로 효율적이면서도 신뢰도를 높일 수 있는 새로운 검증 방법을 지속적으로 실험하고 있습니다. 반복되는 테스트에도 질문을 던지고, 개선할 수 있는 방법을 함께 고민하며, 제품의 검증 신뢰도를 극대화하는 것이 우리의 목표입니다.

📌 해당 포지션으로 합류하신다면

이 포지션에서는 이미 정의된 테스트 프로세스와 검증 방식을 기반으로 하여,

• AI 제품에 특화된 창의적인 검증 아이디어를 제안하고 실제 적용할 수 있습니다.
• Customer-Centric의 관점에서 기능, UI/UX에 대한 개선 의견을 자유롭게 제시할 수 있습니다
• 제품에 대한 깊은 이해를 바탕으로 주도적으로 품질 향상 활동을 펼칠 수 있으며
• Be Proactive, Over Deliver라는 리더십 원칙 속에서 제품 완성도를 한층 끌어올리는 주역이 될 수 있습니다.

또한 QA 프로세스를 함께 구축해나가며, 산업안전 및 ITS와 같은 다양한 분야의 도메인 전문성까지 넓힐 수 있는 경험도 얻게 될 것입니다.

✅ 주요 업무

• AI 모델 최적화 SDK·플랫폼의 품질 체계를 설계
• AI 모델 최적화 파이프라인의 E2E 검증 설계 및 수행
• 그래프 최적화 → 양자화 → 평가 → 배포 산출물 생성까지 전 구간을 CLI/API 기반으로 검증
• 모델 × 디바이스 × 런타임 × 백엔드 조합 매트릭스의 검증 전략 수립
• 전수 검증이 불가능한 조합 폭발 상황에서 pairwise·위험 기반 샘플링으로 대표 조합을 선정
• 품질 게이트(Quality Gate) 설계 및 릴리스 sign-off 운영
• 실행 성공 여부, 측정 무결성, 성능·정확도 기준 충족을 단계별 판정 기준으로 정의하고 운영
• 검증 자동화 및 QA Ops 구축
• CLI JSON 출력·로그 파싱 기반 결과 집계, 회귀 스위트, 대시보드 자동 생성
• 고객사 납품물 검증 및 인수 기준 관리
• 최적화 모델 바이너리, 성능·정확도 리포트, 재현 가능한 실행 recipe의 완전성·재현성 검증
• 개발·플랫폼·인프라 조직과의 품질 협업 리드

✅ 자격요건

• QA 또는 소프트웨어 개발 경력 10년 이상이신 분
• QA 단독 경력이 아니어도 무방하며, 개발 경력 후 품질 영역으로 전환한 경력도 가능
• 소프트웨어 개발 경험을 보유하신 분
• 백엔드/시스템/임베디드/플랫폼 등 코드를 직접 작성하고 디버깅해본 경험
• 스택은 무관하며, 로그·스택트레이스·설정 파일을 읽고 원인을 추정할 수 있는 수준
• Python 활용 가능하신 분
• 검증 스크립트 작성, JSON/YAML 파싱, 결과 집계 자동화를 스스로 수행할 수 있는 수준
• CLI·API 기반 제품의 검증 경험이 있으신 분
• 터미널 환경(Linux/macOS)에서 명령어 실행, 종료 코드·표준출력 기반 판정에 익숙한 분
• 테스트 설계 역량이 있으신 분
• 경계값·동등분할·조합 테스트·예외 시나리오 설계 등 정형화된 기법을 실무에 적용해본 경험
• 결함의 근본원인을 추적하고 구조적으로 분류해보신 분
• 증상 단위 리포트를 넘어, 반복 패턴과 공통 원인을 식별해 개발팀에 전달한 경험
• 품질 프로세스·게이트 기준을 직접 수립하고 운영해보신 분
• 여러 조직(개발·플랫폼·인프라·PM)과의 협업 및 조율 경험이 있으신 분
• 기술적 근거로 우선순위를 설득하고 합의를 이끌어낸 경험
• 문서화 역량이 있으신 분
• 검증 계획·결과·결함 분석을 이해관계자가 판단 가능한 수준으로 정리할 수 있는 능력
• 모호한 상황에서 검증 범위와 기준을 스스로 정의해나갈 수 있는 자기주도성을 갖추신 분
• 스펙이 완전하지 않은 상태에서도 "무엇을 어디까지 검증할 것인가"를 판단하고 합의를 만들어가는 태도

✅ 우대사항

• AI 개발 도구 (클로드 코드 등) 사용 경험
• 실무에서 AI도구를 이용한 업무의 생산성 향상 혹은 난이도가 높은 업무를 Agent를 이용하여 해결한 경험
• 머신러닝/딥러닝 모델 관련 업무 경험
• 학습 경험이 아니어도 좋습니다. 추론·배포·성능 측정 쪽 경험이면 충분합니다
• 모델 경량화 기술에 대한 이해
• 양자화(quantization), 프루닝, 그래프 최적화 등의 개념과 품질 트레이드오프에 대한 이해
• 임베디드/엣지 디바이스 환경에서의 검증 경험
• SoC, NPU, 모바일·IoT 디바이스에서의 동작 검증 및 성능 측정 경험
• AI 평가 지표에 대한 이해
• Accuracy, mAP, Recall, PSNR/SSIM, WER/CER, Perplexity 등 도메인별 지표의 의미와 한계
• 테스트 자동화 프레임워크 구축 경험
• pytest 등을 활용한 스위트 설계, CI 파이프라인 통합, 결과 리포팅 자동화
• CI/CD 및 컨테이너 환경에 대한 이해
• GitHub Actions/Jenkins, Docker, Kubernetes 환경에서의 배포·장애 상황 이해
• 분산 시스템·비동기 처리 구조에 대한 이해
• 메시지 큐, 워커 기반 작업 처리, 상태 전이 및 이벤트 유실 이슈에 대한 경험
• B2B 고객사 대상 납품·인수 검증(UAT) 경험
• 계약 기준에 따른 품질 기준 수립 및 산출물 검증 경험

✅ 채용 절차

• 서류 검토 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발

(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)

🤓 팀의 메세지

우리는 AI QA의 새로운 기준을 만들어가고자 합니다.
기존의 검증 방식을 존중하면서도, 더 나은 검증 방법을 찾기 위해 끊임없이 실험하고 발전하는 팀입니다. 빠르게 진화하는 AI 기술만큼이나 QA도 유연하고 창의적이어야 한다고 믿습니다.
우리 팀은 효율적인 업무를 위해서라면 직급이나 연차에 상관없이 누구의 의견이라도 귀 기울여 검토합니다.
실제로 많은 검증 방식과 프로세스가 이런 자유로운 제안에서 시작되었고, 팀의 방향을 함께 만들어가는 경험이 가능하다는 것이 큰 장점입니다.
또한, 이곳에서는 ‘일 잘하는 사람들과 함께 일하는 것 자체가 최고의 복지’라는 문화를 경험하실 수 있습니다.
개개인의 책임감을 존중하는 자유로운 업무 방식 속에서, 능동적으로 협업하고 성장할 수 있는 환경이 마련되어 있습니다.
AI 제품의 품질을 더 높은 수준으로 끌어올리고 싶은 분, 검증이라는 단어에 ‘창의성’을 더해보고 싶은 분이라면 지금 Nota QA팀에서 함께 시작해 보시죠!

지원 전, 확인해주세요! 👀

• 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 이력서 내 연봉 정보 등 민감한 개인 정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
• 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
• 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다.
• 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다.
• 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다.
• 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
• 장애인 고용 촉진을 위한 행정적 절차 확인이 필요한 경우, 장애인 등록증 사본을 기타 서류 란에 선택적으로 제출하실 수 있습니다. 제출 여부는 전형 평가에 어떠한 영향도 미치지 않습니다.
• R&D 모든 포지션에서 전문연구요원, 산업기능요원으로 근무가 가능합니다. (단, 산업기능요원 현역 신규 편입의 경우 불가능)

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