[메가존] [MZD] [제조AX] AI 애플리케이션·MLOps 엔지니어 채용

담당업무

• AI 모델을 실제 서비스로 구현

• FastAPI 등으로 백엔드와 REST API 설계·개발

• 추론 결과를 보여주는 화면 구현 및 고객사 MES·ERP 등 기존 시스템 연동

• 고객사별 모델 배포·서빙 구조 표준화

• 폐쇄망 온프레미스 환경에 동일한 구성 반복 배포

• vLLM, Triton, KServe, TorchServe 기반 모델 서빙 환경 구성·운영

• MLflow, Kubeflow 기반 모델 레지스트리와 실험 추적 환경 구축

• 모델 버전 관리 및 이전 버전 복구 절차 구축

• 클라우드·온프레미스 서비스 배포·운영

• CI/CD 파이프라인을 통한 배포 자동화

• 학습 데이터 갱신, 재학습, 배포 반영, 원인 분석을 연결한 파이프라인 구축

• 인터넷 비연결 환경에 컨테이너 이미지와 모델 가중치를 반입하는 절차 수립·문서화

• 양자화, 배치 처리, KV 캐시 설정을 통한 추론 성능 최적화 및 GPU 사용량 절감

• 모델 성능 모니터링 및 드리프트 감지 체계 운영

자격요건

• 백엔드 개발 또는 MLOps 경력

• Python 및 FastAPI, Django, Spring 등 백엔드 프레임워크 기반 REST API 설계·개발 경험

• Docker와 Kubernetes 환경의 CI/CD 파이프라인 구성 경험

• vLLM, Triton, KServe, TorchServe 중 2종 이상 모델 서빙 인프라 구축·운영 경험

• MLflow, Kubeflow 등 모델 레지스트리와 실험 추적 운영 경험

• 재학습 파이프라인 자동화 설계·구축 경험

• 폐쇄망 환경 모델 배포 및 컨테이너 이미지·모델 가중치 반입 절차 수행 경험

• 양자화, 배치 전략, KV 캐시 등 추론 성능 최적화 실무 경험

• 배포 구조의 문서화 및 자동화 경험

우대사항

• 다수 고객사 대상 동일 구조 반복 배포 경험

• GPU 자원 스케줄링 및 멀티테넌시 운영 경험

• AWS, GCP, Azure 서비스 운영 경험

• SageMaker, BentoML 등 매니지드 서빙·MLOps 도구 사용 경험

• React 등 프론트엔드 구현 경험

• 대규모 요청 서비스의 성능·안정성 운영 경험

• 모델 품질 저하 감지 및 자동 롤백 체계 구축 경험

• 제조업 MES, ERP, SCM 연동 경험

• 설치 후 운영 인계까지 수행한 경험

복리후생

• 직무 관련 교육 지원

• 도서 지원

전형절차

1. 지원서 제출 및 서류 전형

2. 실무 면접 및 기술 인터뷰

3. 최종 면접 및 임원 인터뷰

4. 입사 조건 검토

5. 최종 합격

근무환경

• 외부 인터넷에 연결되지 않은 고객사 환경의 현장 작업 포함

• 기획·컨설팅, 데이터 엔지니어링, ML, 백엔드·프론트엔드, MLOps, DevOps·인프라 직군과 협업

• 제조AX센터 내 프로젝트 수요와 직무 전문성에 따른 팀 배치

• 고객사 구축 후 운영 방법까지 함께 설계

마감기한

채용시 마감