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디노티시아

[Product] QA Engineer (Vector Database & Hardware Integration)
부문
Business
직군
Product

[회사소개]

디노티시아는 AI와 ​데이터 ​시스템의 ​융합을 통해 ​혁신적인 가치를 창출하는 장기기억 ​인공지능 ​전문기업으로, 세계에서 ​가장 권위 있는 ​스타트업 평가 ​기관 ​CB Insights의 ​‘2025 ​글로벌 ​AI 100’에 선정되며 ​기술력과 ​성장성을 인정받았습니다. 디노티시아는 ​세계 ​최초로 ​개발한 벡터 데이터 ​연산 가속기 ​'VDPU'를 ​기반으로 고성능 ​벡터 데이터베이스

‘SEAHORSE(씨홀스)’를 ​선보이고 ​있으며, 이를 통해 ​생성형 인공지능의 ​핵심 기술인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 솔루션을 구현하고 있습니다. 또한 독자적으로 개발한 LLM 파운데이션 모델 'DNA'를 활용한 엣지 디바이스 ‘MNEMOS(니모스)’를 통해 개인화된 AI 경험을 제공하고 있습니다. 디노티시아는 벡터 데이터베이스 처리에 특화된 반도체 기술과 최적화된 알고리즘을 통합해 새로운 인공지능 패러다임을 제시하고 있습니다. 누구나 쉽게 인공지능을 활용할 수 있는 AGI의 미래, 디노티시아와 함께 만들어갈 인재를 기다립니다.



[직무소개]

디노티시아 제품개발그룹은 Agentic RAG 기반 AI 어플리케이션 생태계의 End to End를 책임지며, 데이터베이스 및 스토리지부터 이에 기반한 AI Agent까지 풀 스택으로 제품 라인업을 구성하고 있습니다. QA Engineer는 디노티시아의 벡터 데이터베이스 'SEAHORSE(씨홀스)'와 벡터 검색 가속기 'VDPU' 디바이스(PCIe 카드 형태)의 품질을 종합적으로 검증하는 역할을 수행합니다. 소프트웨어(벡터 데이터베이스) 테스트와 하드웨어-소프트웨어 통합 테스트를 동시에 수행하며, 데이터베이스 코어 엔진부터 분산 시스템, REST/gRPC API, 그리고 PCIe 가속기 카드를 활용한 벡터 검색 오프로딩까지 전체 시스템의 기능·성능·안정성을 보장하는 핵심 역할입니다. AI 시대의 핵심 인프라인 벡터 데이터베이스와 전용 하드웨어 가속기의 융합이라는 새로운 도전을 즐기시는 분, 소프트웨어와 하드웨어의 경계를 넘나드는 통합 검증에 관심이 있으신 분, 체계적인 테스트 전략 수립과 자동화에 열정이 있으신 분을 환영합니다.



[담당업무]

1. 벡터 데이터베이스 QA

· SeahorseDB 코어 엔진(C++/Rust)의 기능 및 성능 테스트 계획 수립·실행

· 벡터 검색 정확도(Recall, Precision) 및 유사도 메트릭(Cosine, Euclidean, Inner Product) 검증

· HNSW 등 벡터 인덱스 알고리즘의 정확성 및 성능 벤치마킹

· 분산 시스템 환경(Multi-node, Replication, Sharding)에서의 데이터 정합성 및 장애 복구 테스트

· REST API(Coral/Axum) 및 gRPC 엔드포인트의 기능·성능·부하 테스트

· 데이터 수집(Ingestion) 파이프라인 및 데이터 무결성 검증

· 회귀 테스트(Regression Test) 체계 구축 및 운영

· Sparse Search, Hybrid Search(RRF), 메타데이터 필터링 등 복합 검색 기능 검증


2. 하드웨어-소프트웨어 통합 테스트 (VDPU 가속기)

· PCIe 형태의 VDPU 벡터 검색 가속기 카드의 통합 테스트 계획 수립·실행

· PCIe 디바이스 인식(Enumeration), 초기화, 통신 정상 동작 검증

· DMA 전송 및 호스트-가속기 간 데이터 인터페이스 무결성 검증

· 디바이스 드라이버 설치·로딩·동작의 OS별(Linux 배포판) 호환성 테스트

· 벡터 검색 쿼리의 하드웨어 오프로딩(Offloading) 정확성 및 성능 검증

· 가속기 펌웨어 업데이트 절차 검증 및 버전 호환성 테스트

· PCIe 링크 상태 전환 및 전원 관리(Power Management) 테스트

· 다양한 서버 플랫폼 및 PCIe 슬롯 구성에서의 호환성 검증


3. End-to-End 시스템 검증

· 데이터베이스 + 가속기 결합 환경에서의 End-to-End 테스트 시나리오 설계·실행

· 가속기 활용 시 vs. 소프트웨어 전용 모드의 성능 비교 벤치마킹

· 시스템 장애 상황(카드 제거, 드라이버 오류, 전원 이상 등) 시 Graceful Degradation 검증

· 멀티 카드 구성 및 스케일링 동작 검증

· 장시간 안정성 테스트(Soak Test, Longevity Test) 수행

· 시스템 복구(Recovery) 및 에러 핸들링 메커니즘 검증

· CI/CD 파이프라인에 통합된 자동화 테스트 체계 구축·운영


[사용 기술 및 도구]

  • 프로그래밍 언어 : Python, C/C++, Rust, Bash, SQL
  • 테스트 자동화 : Pytest, Robot Framework, Selenium, JUnit
  • 성능 테스트 : JMeter, Locust, VDBBench, 자체 벤치마크 도구
  • CI/CD : Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions
  • 이슈 추적 : Jira, GitHub Issues
  • API 테스트 : Postman, gRPC 테스트 도구, REST 클라이언트
  • 인프라 : Docker, Kubernetes, Linux, AWS/GCP, MinIO(S3)
  • 모니터링 : Prometheus, Grafana
  • 분산 시스템 : Redis, Kafka, Apache Arrow, Parquet
  • HW 디버깅 : 오실로스코프, 로직분석기, PCIe 프로토콜 분석기, JTAG
  • 버전 관리 : Git, GitHub/GitLab



[자격요건]

· 컴퓨터공학, 전기전자공학, 소프트웨어공학 또는 관련 분야 학사 학위 이상 소지자 (또는 학위 수여 예정자)

· Python을 활용한 테스트 자동화 스크립팅 경험 보유자

· C/C++ 또는 Rust 코드에 대한 이해 능력 보유자 (코드 리뷰 및 화이트박스 테스트 수행 가능)

· 소프트웨어 QA 방법론(테스트 계획·케이스 작성, 블랙박스/화이트박스 테스트, 회귀 테스트)에 대한 깊은 이해

· 데이터베이스 시스템의 기본 개념(CRUD, 인덱싱, 쿼리 최적화)에 대한 이해

· Linux 환경에서의 시스템 운영 및 디버깅 경험

· Git 기반 버전 관리 및 CI/CD(Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions) 활용 경험

· 체계적 문서화 능력 및 효과적인 커뮤니케이션 역량



[우대사항]

1. 소프트웨어/데이터베이스 관련

· 벡터 데이터베이스(Milvus, Pinecone, Weaviate, Qdrant 등) 또는 유사 시스템 테스트 경험

· 벡터 검색 알고리즘(ANN, HNSW, IVF) 및 유사도 메트릭에 대한 이해

· 분산 시스템(Kafka, Redis, S3 등) 환경에서의 테스트 경험

· 성능 테스트 도구(JMeter, Locust, 자체 벤치마크 도구) 활용 경험

· REST API/gRPC 테스트 경험 (Postman, gRPC 테스트 도구 등)

· Docker, Kubernetes 등 컨테이너 환경에서의 테스트 경험

· 모니터링 도구(Prometheus, Grafana) 활용 경험

· RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인에 대한 이해


2. 하드웨어/시스템 관련

· PCIe 프로토콜(Gen3/4/5)에 대한 이해 또는 관련 테스트 경험

· 하드웨어-소프트웨어 통합 테스트(HIL 테스트 포함) 경험

· 디바이스 드라이버 또는 펌웨어 검증 경험

· DMA, MMIO 등 하드웨어 인터페이스에 대한 이해

· 하드웨어 디버깅 도구(오실로스코프, 로직 분석기, 프로토콜 분석기) 활용 경험

· FPGA/ASIC 설계 또는 검증에 대한 기본 이해

· AI/ML 가속기 하드웨어 관련 경험

· 서버 하드웨어 아키텍처(CPU, 메모리, PCIe 토폴로지, NUMA) 이해


3. 테스트/품질 관련

· Chaos Engineering / Fault Injection 테스트 경험

· 보안 테스트(OWASP 등) 수행 경험

· 테스트 커버리지 분석 및 요구사항 추적성(Traceability) 관리 경험

· ISTQB 또는 기타 QA 관련 인증 보유



[복리후생]

· 유연근무제 및 재택근무제 운영

· 업무 장비 및 업무 관련 도서 지원 제도 운영

· 점심식사 및 야근식대 지원

· 스낵바 상시 운영

· 수면 캡슐 및 마사지 체어 운영

· 경조비 및 경조휴가 제공

· 생일 및 명절 선물 제공

· 연간 무료 건강검진 제공



[채용절차]

서류전형 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격

* 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.


디노티시아는 모든 사람의 다양성을 존중하며 글로벌 테크 스타트업의 조직문화를 만들어가고 있습니다. 채용 과정에서 연령, 성별, 국적 등 업무 역량과 관계없는 요소로 차별하지 않으며, 지원자 모두에게 공정한 기회를 제공하고 있습니다. AI와 벡터 데이터베이스 분야에서 업계 최고의 인재들이 함께하고 있는 디노티시아에 많은 관심 부탁드리며, 채용 관련하여 궁금하신 점은 언제든지 디노티시아 인사팀에 문의주시기 바랍니다.

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[Product] QA Engineer (Vector Database & Hardware Integration)

[회사소개]

디노티시아는 AI와 ​데이터 ​시스템의 ​융합을 통해 ​혁신적인 가치를 창출하는 장기기억 ​인공지능 ​전문기업으로, 세계에서 ​가장 권위 있는 ​스타트업 평가 ​기관 ​CB Insights의 ​‘2025 ​글로벌 ​AI 100’에 선정되며 ​기술력과 ​성장성을 인정받았습니다. 디노티시아는 ​세계 ​최초로 ​개발한 벡터 데이터 ​연산 가속기 ​'VDPU'를 ​기반으로 고성능 ​벡터 데이터베이스

‘SEAHORSE(씨홀스)’를 ​선보이고 ​있으며, 이를 통해 ​생성형 인공지능의 ​핵심 기술인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 솔루션을 구현하고 있습니다. 또한 독자적으로 개발한 LLM 파운데이션 모델 'DNA'를 활용한 엣지 디바이스 ‘MNEMOS(니모스)’를 통해 개인화된 AI 경험을 제공하고 있습니다. 디노티시아는 벡터 데이터베이스 처리에 특화된 반도체 기술과 최적화된 알고리즘을 통합해 새로운 인공지능 패러다임을 제시하고 있습니다. 누구나 쉽게 인공지능을 활용할 수 있는 AGI의 미래, 디노티시아와 함께 만들어갈 인재를 기다립니다.



[직무소개]

디노티시아 제품개발그룹은 Agentic RAG 기반 AI 어플리케이션 생태계의 End to End를 책임지며, 데이터베이스 및 스토리지부터 이에 기반한 AI Agent까지 풀 스택으로 제품 라인업을 구성하고 있습니다. QA Engineer는 디노티시아의 벡터 데이터베이스 'SEAHORSE(씨홀스)'와 벡터 검색 가속기 'VDPU' 디바이스(PCIe 카드 형태)의 품질을 종합적으로 검증하는 역할을 수행합니다. 소프트웨어(벡터 데이터베이스) 테스트와 하드웨어-소프트웨어 통합 테스트를 동시에 수행하며, 데이터베이스 코어 엔진부터 분산 시스템, REST/gRPC API, 그리고 PCIe 가속기 카드를 활용한 벡터 검색 오프로딩까지 전체 시스템의 기능·성능·안정성을 보장하는 핵심 역할입니다. AI 시대의 핵심 인프라인 벡터 데이터베이스와 전용 하드웨어 가속기의 융합이라는 새로운 도전을 즐기시는 분, 소프트웨어와 하드웨어의 경계를 넘나드는 통합 검증에 관심이 있으신 분, 체계적인 테스트 전략 수립과 자동화에 열정이 있으신 분을 환영합니다.



[담당업무]

1. 벡터 데이터베이스 QA

· SeahorseDB 코어 엔진(C++/Rust)의 기능 및 성능 테스트 계획 수립·실행

· 벡터 검색 정확도(Recall, Precision) 및 유사도 메트릭(Cosine, Euclidean, Inner Product) 검증

· HNSW 등 벡터 인덱스 알고리즘의 정확성 및 성능 벤치마킹

· 분산 시스템 환경(Multi-node, Replication, Sharding)에서의 데이터 정합성 및 장애 복구 테스트

· REST API(Coral/Axum) 및 gRPC 엔드포인트의 기능·성능·부하 테스트

· 데이터 수집(Ingestion) 파이프라인 및 데이터 무결성 검증

· 회귀 테스트(Regression Test) 체계 구축 및 운영

· Sparse Search, Hybrid Search(RRF), 메타데이터 필터링 등 복합 검색 기능 검증


2. 하드웨어-소프트웨어 통합 테스트 (VDPU 가속기)

· PCIe 형태의 VDPU 벡터 검색 가속기 카드의 통합 테스트 계획 수립·실행

· PCIe 디바이스 인식(Enumeration), 초기화, 통신 정상 동작 검증

· DMA 전송 및 호스트-가속기 간 데이터 인터페이스 무결성 검증

· 디바이스 드라이버 설치·로딩·동작의 OS별(Linux 배포판) 호환성 테스트

· 벡터 검색 쿼리의 하드웨어 오프로딩(Offloading) 정확성 및 성능 검증

· 가속기 펌웨어 업데이트 절차 검증 및 버전 호환성 테스트

· PCIe 링크 상태 전환 및 전원 관리(Power Management) 테스트

· 다양한 서버 플랫폼 및 PCIe 슬롯 구성에서의 호환성 검증


3. End-to-End 시스템 검증

· 데이터베이스 + 가속기 결합 환경에서의 End-to-End 테스트 시나리오 설계·실행

· 가속기 활용 시 vs. 소프트웨어 전용 모드의 성능 비교 벤치마킹

· 시스템 장애 상황(카드 제거, 드라이버 오류, 전원 이상 등) 시 Graceful Degradation 검증

· 멀티 카드 구성 및 스케일링 동작 검증

· 장시간 안정성 테스트(Soak Test, Longevity Test) 수행

· 시스템 복구(Recovery) 및 에러 핸들링 메커니즘 검증

· CI/CD 파이프라인에 통합된 자동화 테스트 체계 구축·운영


[사용 기술 및 도구]

  • 프로그래밍 언어 : Python, C/C++, Rust, Bash, SQL
  • 테스트 자동화 : Pytest, Robot Framework, Selenium, JUnit
  • 성능 테스트 : JMeter, Locust, VDBBench, 자체 벤치마크 도구
  • CI/CD : Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions
  • 이슈 추적 : Jira, GitHub Issues
  • API 테스트 : Postman, gRPC 테스트 도구, REST 클라이언트
  • 인프라 : Docker, Kubernetes, Linux, AWS/GCP, MinIO(S3)
  • 모니터링 : Prometheus, Grafana
  • 분산 시스템 : Redis, Kafka, Apache Arrow, Parquet
  • HW 디버깅 : 오실로스코프, 로직분석기, PCIe 프로토콜 분석기, JTAG
  • 버전 관리 : Git, GitHub/GitLab



[자격요건]

· 컴퓨터공학, 전기전자공학, 소프트웨어공학 또는 관련 분야 학사 학위 이상 소지자 (또는 학위 수여 예정자)

· Python을 활용한 테스트 자동화 스크립팅 경험 보유자

· C/C++ 또는 Rust 코드에 대한 이해 능력 보유자 (코드 리뷰 및 화이트박스 테스트 수행 가능)

· 소프트웨어 QA 방법론(테스트 계획·케이스 작성, 블랙박스/화이트박스 테스트, 회귀 테스트)에 대한 깊은 이해

· 데이터베이스 시스템의 기본 개념(CRUD, 인덱싱, 쿼리 최적화)에 대한 이해

· Linux 환경에서의 시스템 운영 및 디버깅 경험

· Git 기반 버전 관리 및 CI/CD(Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions) 활용 경험

· 체계적 문서화 능력 및 효과적인 커뮤니케이션 역량



[우대사항]

1. 소프트웨어/데이터베이스 관련

· 벡터 데이터베이스(Milvus, Pinecone, Weaviate, Qdrant 등) 또는 유사 시스템 테스트 경험

· 벡터 검색 알고리즘(ANN, HNSW, IVF) 및 유사도 메트릭에 대한 이해

· 분산 시스템(Kafka, Redis, S3 등) 환경에서의 테스트 경험

· 성능 테스트 도구(JMeter, Locust, 자체 벤치마크 도구) 활용 경험

· REST API/gRPC 테스트 경험 (Postman, gRPC 테스트 도구 등)

· Docker, Kubernetes 등 컨테이너 환경에서의 테스트 경험

· 모니터링 도구(Prometheus, Grafana) 활용 경험

· RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인에 대한 이해


2. 하드웨어/시스템 관련

· PCIe 프로토콜(Gen3/4/5)에 대한 이해 또는 관련 테스트 경험

· 하드웨어-소프트웨어 통합 테스트(HIL 테스트 포함) 경험

· 디바이스 드라이버 또는 펌웨어 검증 경험

· DMA, MMIO 등 하드웨어 인터페이스에 대한 이해

· 하드웨어 디버깅 도구(오실로스코프, 로직 분석기, 프로토콜 분석기) 활용 경험

· FPGA/ASIC 설계 또는 검증에 대한 기본 이해

· AI/ML 가속기 하드웨어 관련 경험

· 서버 하드웨어 아키텍처(CPU, 메모리, PCIe 토폴로지, NUMA) 이해


3. 테스트/품질 관련

· Chaos Engineering / Fault Injection 테스트 경험

· 보안 테스트(OWASP 등) 수행 경험

· 테스트 커버리지 분석 및 요구사항 추적성(Traceability) 관리 경험

· ISTQB 또는 기타 QA 관련 인증 보유



[복리후생]

· 유연근무제 및 재택근무제 운영

· 업무 장비 및 업무 관련 도서 지원 제도 운영

· 점심식사 및 야근식대 지원

· 스낵바 상시 운영

· 수면 캡슐 및 마사지 체어 운영

· 경조비 및 경조휴가 제공

· 생일 및 명절 선물 제공

· 연간 무료 건강검진 제공



[채용절차]

서류전형 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우협의 > 최종합격

* 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.


디노티시아는 모든 사람의 다양성을 존중하며 글로벌 테크 스타트업의 조직문화를 만들어가고 있습니다. 채용 과정에서 연령, 성별, 국적 등 업무 역량과 관계없는 요소로 차별하지 않으며, 지원자 모두에게 공정한 기회를 제공하고 있습니다. AI와 벡터 데이터베이스 분야에서 업계 최고의 인재들이 함께하고 있는 디노티시아에 많은 관심 부탁드리며, 채용 관련하여 궁금하신 점은 언제든지 디노티시아 인사팀에 문의주시기 바랍니다.