✳️ ML Engineering 팀을 소개합니다.

ML Engineering 팀은 Riiid의 핵심 엔지니어링 팀으로, 실제 서비스에서 발생하는 다양한 문제를 AI 및 머신러닝 기술을 통해 해결합니다. 문제 정의부터 데이터 기반의 모델 설계, 구현, 서버 환경으로의 배포와 운영까지, 머신러닝 기술을 활용한 모든 시스템을 구축하고 관리합니다.

또한, 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선하여 서비스의 가치를 극대화합니다. 이 과정에서 백엔드 엔지니어, DevOps 엔지니어, 데이터 분석가, PM 등과 긴밀히 협력하여 통합적인 시스템을 개발하고 운영합니다.

이 직무는 머신러닝 모델에 대한 깊은 이해와 더불어 MLOps 엔지니어링 역량을 요구하며, 이를 통해 모델을 서비스에 효과적으로 적용합니다. 팀원들과 회사의 비즈니스 목표를 달성하기 위한 기술적 비전을 수립하고 이를 구체적인 실행 계획으로 전환하여 실현하는 역할을 맡습니다.

✳️이런 업무를 담당합니다.

머신러닝 기반의 백엔드 어플리케이션 설계 및 구현

뤼이드에서 우리는 지식의 추적, 실시간 성적 예측등의 교육 분야에서 머신러닝 모델들을 적극적으로 활용하고 있습니다.
특히 최근에는 LLM 과 TTS 기술들 같은 모델 배포도 진행하고 있습니다. 뤼이드의 ML Engineer로서 산타토익, 산타세이, A:IR Math 등 뤼이드의 다양한 서비스에서 머신러닝을 통합할 수 있도록 Backend Application 을 개발합니다.

모델 추론을 위한 데이터 파이프라인 개발

사용자들의 실시간 상호작용 데이터를 모델 추론, 성능 분석, 서비스 지표로 활용하기 위해 고도화된 데이터 파이프라인(Airflow, Databricks)의 개발을 담당합니다.
Backend Application에서 활용 가능한 Feature Store를 설계 및 구현하며 서비스 지표와 모델 성능을 강화할 수 있는 다양한 특징들을 발굴하고 최적화합니다.

모델 학습을 위한 파이프라인 및 인프라 운영

ML Engineer는 사내에 있는 다양한 GPU 자원을 활용해 학습을 자동화하고 연속적인 학습 파이프라인을 개발 및 최적화 합니다.