**조엘 포바(Joel Pobar)**는 소프트웨어 플랫폼 및 인공지능 프로젝트 분야에서 활동하는 기술 전문가이자 엔지니어링 리더입니다. 그는 Anthropic에서 인프라 및 엔지니어링을 이끌었고, 메타(Meta)에서 PyTorch를 포함한 AI 이니셔티브에 참여하고 초지능(Superintelligence) 팀과 연관된 상급 엔지니어링 조직 리더직을 역임하는 등 주요 기술 기업에서 고위직을 역임했습니다. ^[1]

교육

조엘 포바(Joel Pobal)는 1999년부터 2001년까지 퀸즐랜드 공과대학교(Queensland University of Technology, QUT)에서 컴퓨터 과학을 전공하여 정보기술 학사(우등) 학위를 취득했습니다. ^{[3] [4]}

경력

조엘 포바(Joel Pobar)는 브리즈번에서 Quicknet 인터넷 제공업체의 시스템 및 네트워크 관리자로 전문 경력을 시작하여 1999년부터 2003년까지 Windows, Linux, FreeBSD 및 Cisco 기반 시스템을 포함한 여러 플랫폼에서 IT 인프라 유지를 담당했습니다. 동시에 그는 퀸즐랜드 공과대학교(QUT)에서 연구 조교로 일하며 프로그래밍 언어, 분산 컴퓨팅 및 소프트웨어 적응 프레임워크 관련 프로젝트에 참여했습니다. 2002년에는 멘로파크의 Sun Microsystems에서 인턴십을 수료하며 ASIC 기반 실행 환경을 대상으로 하는 내부 Verilog 컴파일러를 위한 코드 분할 시스템 개발에 기여했습니다.

2003년 포바(Pobar)는 마이크로소프트(Microsoft)에 공통 언어 런타임(Common Language Runtime, CLR) 팀의 프로그램 매니저로 합류했습니다. 그의 업무에는 리플렉션, 코드 생성 및 대리자 메커니즘을 포함한 .NET 프레임워크의 여러 구성 요소 작업과 공유 소스 CLI(SSCLI)에 대한 기여가 포함되었습니다. 그는 나중에 마이크로소프트 솔루션 개발 센터(SDC)와 계약직으로 협력하여 여러 대규모 소프트웨어 이니셔티브 전반에 걸쳐 기술 아키텍처 및 엔지니어링 노력에 참여했습니다. 2010년에는 시드니의 맥쿼리 은행(Macquarie Bank)에서 계약 엔지니어로 근무하며 고 처리량 및 저 지연 시간 작업을 위해 설계된 거래 인프라 개발을 지원했습니다.

포바(Pobar)는 2012년 페이스북(현 메타(Meta))에 합류하여 10년 이상 연속적인 엔지니어링 리더십 역할을 수행했습니다. 재직 초기에 그는 HHVM(PHP용 저스트인타임 컴파일러), Hack 프로그래밍 언어 및 JavaScript용 Flow 정적 형식 검사기와 같은 핵심 소프트웨어 인프라 프로젝트를 담당하는 팀을 관리했습니다. 2015년부터 2019년까지 그는 페이스북 애플리케이션 전반의 성능 인프라에 중점을 둔 이니셔티브를 지휘하며 모바일 및 백엔드 시스템에 대한 최적화 노력을 감독했습니다. 2019년부터 2023년까지 그는 AI 및 머신 러닝 인프라 팀과 협력하여 PyTorch 및 FBLearner를 포함한 모델 배포, 오케스트레이션 및 대규모 교육 워크플로우에 사용되는 내부 플랫폼에 기여했습니다.

2023년 포바(Pobar)는 Anthropic에 합류하여 대규모 언어 모델을 지원하는 추론 시스템의 엔지니어링 인프라에 중점을 둔 기술 직원으로 활동하고 있습니다. 2024년에는 인공지능에 투자하는 벤처 캐피털 회사 TEN13의 첫 번째 벤처 파트너가 되었습니다. 그의 역할에는 AI 관련 기회의 기술적 측면에 대한 자문과 회사의 투자 전략에 대한 기여가 포함됩니다.

포바(Pobar)는 기술 출판 및 학회 발표에도 참여했습니다. 그의 기여에는 MSDN 매거진의 기사와 아르후스(Aarhus)의 GOTO 컨퍼런스와 같은 업계 행사에서의 강연(응용 컴퓨팅 컨텍스트에서 함수형 프로그래밍 기법 사용에 대한 강연)이 포함됩니다. ^{[2] [1] [3] [4] [5]}

초지능(Superintelligence) 팀

2025년 6월, 메타 플랫폼(Meta Platforms)은 인공 일반 지능(AGI) 관련 연구 개발에 중점을 둔 부서인 메타 초지능 연구소(Meta Superintelligence Labs, MSL)를 설립했습니다. 이 부서는 메타의 AI 노력을 통합된 조직 구조하에 통합하기 위해 만들어졌습니다.

이 연구소는 이전 Scale AI CEO였던 알렉산더 왕(Alexandr Wang)이 메타의 최고 AI 책임자로 임명되어, 전 GitHub CEO인 냇 프리드먼(Nat Friedman)과 함께 제품 및 응용 연구 이니셔티브를 공동으로 이끌고 있습니다. MSL 설립과 동시에 메타는 Scale AI의 지분 49%를 약 143억 달러에 인수했습니다. 이 인수는 데이터 인프라 확장 및 AI 부문 채용 역량 강화를 위한 광범위한 노력과 일치합니다.

MSL 설립 후 메타는 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 및 Apple과 같은 조직에서 경험이 있는 AI 전문가를 유치하기 위한 표적 채용 전략을 시작했습니다. 이 과정에서 제공된 보상 패키지에는 상당한 보너스가 포함된 것으로 알려졌습니다. 채용된 인물에는 다니엘 그로스(이전 Safe Superintelligence 소속), 루밍 팡(이전 Apple의 기초 모델 그룹 소속), 트래핏 반살(Trapit Bansal), 지 린(Ji Lin), 슈차오 비(Shuchao Bi), 홍유 렌(Hongyu Ren), 잭 레이(Jack Rae), 페이 선(Pei Sun) 등이 있습니다. 이들은 다중 모달 모델 및 추론 시스템과 같은 분야에서 전문 지식을 갖고 있습니다.

조엘 포바(Joel Pobar)도 MSL 팀에 합류한 사람들 중 한 명입니다. 이전에는 대규모 추론 인프라를 중심으로 Anthropic에서 근무했으며, 이전에는 메타(Meta)에서 10년 이상 엔지니어링 리더십 역할을 수행했습니다.

MSL의 출범은 오픈소스 Llama 4를 포함한 메타의 기존 모델 개발 노력에 대한 내부 평가에 이어 이루어졌습니다. 또한 OpenAI, Google, Anthropic 및 DeepSeek과 같은 회사들과의 경쟁이 심화되는 상황에서 이루어졌습니다. MSL의 명시된 목표에는 자동 콘텐츠 생성, 개인화된 도구 및 확장 현실 인터페이스와 같은 응용 프로그램을 고려하여 범용 AI 시스템에 대한 연구가 포함됩니다. ^{[6] [7]}