AI Platform Engineering 구성원 영입

담당업무

• Cloud-native ML Ops Architecture 설계·구축·운영

• 개발·테스트·운영 환경 분리 및 표준 Configuration·Infrastructure 구축

• Model Registry, Artifact, Feature, Data 연계 및 Lifecycle 관리

• Model Training, Validation, Packaging, Deployment, Monitoring, Rollback Pipeline 구축·운영

• ML Workflow 기반 CI/CD, Version 관리, Approval Gate 및 Release 이력 구축

• GPU Cluster, Scheduler, Queue, Partition, Quota, Storage 및 분산컴퓨팅 환경 설계·운영

• GPU·Storage 사용률, Job 상태, Idle 자원, Capacity 및 비용 분석·개선

• Observability 및 Reliability 체계 구축·운영

• Incident·장애·변경관리, 가용성 및 복구 Runbook 운영

• IAM, Network, 보안, ITSM, 변경통제 및 Audit 요구사항의 Platform 적용

• 상용 Enterprise LLM 및 관련 서비스 유지보수·운영 관리

자격요건

• Kubernetes, Docker, Linux 및 AWS 등 Cloud 실무 경험

• GPU 및 분산컴퓨팅 환경 이해

• MLflow, Kubeflow, Argo, Jenkins, GitHub Actions 등 MLOps·CI/CD 도구 실무 경험

• 모델 Training·Deployment Pipeline, Registry, Version 관리 및 Rollback 설계 경험

• Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 등 Monitoring·Observability 도구 활용 경험

• GPU Driver, CUDA, NCCL, Scheduler, Storage 및 Network 성능 이해

• SRE, Incident, RCA, Capacity, Availability 및 Change Management 실무 역량

• 해외법인 또는 Global Vendor와 협의 가능한 영어 역량

우대사항

• Enterprise AI Platform 또는 대규모 GPU Cluster 구축·운영 경험

• 분산학습 또는 GPU Training·Inference 성능 최적화 경험

• MLOps Platform Production 전환 및 24×365 운영체계 구축 경험

• 제약·바이오 R&D 모델 또는 규제산업 데이터 환경 경험

• AWS, Kubernetes, DevOps, SRE, NVIDIA 관련 자격 또는 이에 준하는 전문성

전형절차

1. 서류전형

2. 필기전형(SKCT)

3. 면접전형

4. 채용검진 및 처우협의

5. 최종합격

기타 안내

• 전형절차 및 일정은 상황에 따라 변동 가능

• 전형 결과에 따라 추가 인터뷰 진행 가능

• 필요 시 경력 및 평판 확인을 위한 레퍼런스 체크 진행

• Search Firm과 SK Careers 포털 간 중복 지원 불가

• 당사 및 SK그룹 계열사 채용 공고 간 중복 지원 불가

마감기한

2026년 8월 25일 23:59까지