Joel Pobar는 소프트웨어 플랫폼 및 인공 지능 프로젝트에 대한 작업으로 알려진 기술 전문가이자 엔지니어링 리더입니다. 그는 Anthropic에서 인프라 및 엔지니어링을 이끌고 Meta에서 PyTorch를 포함한 AI 이니셔티브에 참여하고 슈퍼인텔리전스 팀과 관련된 수석 엔지니어링 조직 리더로 근무하는 등 주요 기술 회사에서 고위직을 역임했습니다. ^[1]

교육

Joel Pobal은 1999년에서 2001년 사이에 퀸즐랜드 공과대학교(QUT)에서 컴퓨터 과학 분야에서 우등 학사 학위를 받았습니다. ^{[3] [4]}

경력

Joel Pobar는 1999년에서 2003년 사이에 Quicknet Internet Provider에서 시스템 및 네트워크 관리자로 브리즈번에서 전문 경력을 시작했으며, Windows, Linux, FreeBSD 및 Cisco 기반 시스템을 포함한 여러 플랫폼에서 IT 인프라를 유지 관리하는 책임을 맡았습니다. 동시에 퀸즐랜드 공과대학교(QUT)에서 연구 조교로 근무하면서 프로그래밍 언어, 분산 컴퓨팅 및 소프트웨어 적응 프레임워크와 관련된 프로젝트에 참여했습니다. 2002년에는 Menlo Park에 있는 Sun Microsystems에서 인턴십을 마치고 ASIC 기반 실행 환경을 대상으로 하는 내부 Verilog 컴파일러용 코드 분할 시스템 개발에 기여했습니다.

2003년 Pobar는 Microsoft에 Common Language Runtime(CLR) 팀의 프로그램 관리자로 합류했습니다. 그의 책임에는 리플렉션, 코드 생성 및 대리자 메커니즘을 포함한 .NET 프레임워크의 여러 구성 요소에 대한 작업과 Shared Source CLI(SSCLI)에 대한 기여가 포함되었습니다. 이후 Microsoft Solutions Development Centre(SDC)와 계약자로 협력하여 여러 대규모 소프트웨어 이니셔티브에서 기술 아키텍처 및 엔지니어링 노력에 참여했습니다. 2010년에는 시드니에 있는 Macquarie Bank에서 계약 엔지니어로 근무하면서 높은 처리량과 낮은 지연 시간 작업을 위해 설계된 거래 인프라 개발을 도왔습니다.

Pobar는 2012년에 Facebook(현재 Meta)으로 이직하여 10년 이상 엔지니어링 리더십 역할을 수행했습니다. 재임 초기에는 HHVM(PHP용 JIT 컴파일러), Hack 프로그래밍 언어, JavaScript용 Flow 정적 유형 검사기와 같은 핵심 소프트웨어 인프라 프로젝트를 담당하는 팀을 관리했습니다. 2015년에서 2019년 사이에는 Facebook 애플리케이션 전반의 성능 인프라에 중점을 둔 이니셔티브를 지휘하여 모바일 및 백엔드 시스템에 대한 최적화 노력을 감독했습니다. 2019년부터 2023년까지는 AI 및 머신 러닝 인프라 팀과 협력하여 PyTorch 및 FBLearner를 포함한 모델 배포, 오케스트레이션 및 대규모 교육 워크플로에 사용되는 내부 플랫폼에 기여했습니다.

2023년 Pobar는 Anthropic에 합류하여 대규모 언어 모델을 지원하는 추론 시스템을 위한 엔지니어링 인프라에 중점을 둔 기술 스태프의 일원입니다. 2024년에는 인공 지능에 대한 투자 관심을 가진 벤처 캐피털 회사인 TEN13의 첫 번째 벤처 파트너가 되었습니다. 그의 역할에는 AI 관련 기회의 기술적 측면에 대한 조언과 회사의 투자 전략에 대한 기여가 포함됩니다.

Pobar는 또한 기술 출판 및 컨퍼런스 프레젠테이션에 참여했습니다. 그의 기여에는 MSDN Magazine의 기사와 Aarhus의 GOTO Conference와 같은 업계 행사에서의 강연이 포함되며, 그는 응용 컴퓨팅 컨텍스트에서 기능적 프로그래밍 기술의 사용에 대해 이야기했습니다. ^{[2] [1] [3] [4] [5]}

슈퍼인텔리전스 팀

2025년 6월, Meta Platforms는 인공 일반 지능(AGI)과 관련된 연구 개발에 중점을 둔 부서인 Meta Superintelligence Labs(MSL)를 설립했습니다. 이 부서는 Meta의 AI 노력을 통합된 조직 구조로 통합하기 위해 만들어졌습니다.

이 연구소는 Scale AI의 CEO였으며 Meta의 최고 AI 책임자로 임명된 Alexandr Wang과 GitHub의 전 CEO이자 제품 및 응용 연구 이니셔티브를 공동으로 이끄는 Nat Friedman이 공동으로 이끌고 있습니다. MSL 설립과 동시에 Meta는 Scale AI의 지분 49%를 약 143억 달러에 인수했습니다. 이 인수는 데이터 인프라를 확장하고 AI 부문에서 채용 능력을 늘리기 위한 광범위한 노력과 일치했습니다.

MSL 설립 후 Meta는 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 및 Apple과 같은 조직에서 경험이 있는 AI 전문가를 유치하기 위한 목표 채용 전략을 시작했습니다. 보고서에 따르면 이 과정에서 제공된 보상 패키지에는 상당한 보너스가 포함되었습니다. 채용된 사람으로는 Daniel Gross(Safe Superintelligence 출신), Ruoming Pang(Apple의 기초 모델 그룹 출신)과 Trapit Bansal, Ji Lin, Shuchao Bi, Hongyu Ren, Jack Rae 및 Pei Sun 등이 있습니다. 이들은 멀티모달 모델 및 추론 시스템과 같은 분야에서 전문 지식을 가져왔습니다.

Joel Pobar는 MSL 팀에 합류한 사람들 중 한 명이었습니다. 이전에는 Anthropic에서 대규모 추론 인프라를 중심으로 하는 역할을 수행했으며 이전에는 Meta에서 10년 이상 엔지니어링 리더십 역할을 수행했습니다.

MSL의 출시는 오픈 소스 Llama 4를 포함하여 Meta의 기존 모델 개발 노력에 대한 내부 평가에 따른 것입니다. 또한 OpenAI, Google, Anthropic 및 DeepSeek와 같은 회사에서 특히 AI 분야 내에서 경쟁이 심화되는 상황에서 이루어졌습니다. MSL의 명시된 초점에는 자동 콘텐츠 생성, 개인화된 도구 및 확장 현실 인터페이스와 같은 고려 중인 응용 프로그램을 통해 범용 AI 시스템에 대한 연구가 포함됩니다. ^{[6] [7]}