Machine Learning Engineer, AI Platform

담당업무

• AI 서비스 공통 플랫폼과 아키텍처 설계·구축

• 인증·권한·데이터 연계·Gateway 등 AI 플랫폼 핵심 기능 개발·운영

• 데이터 탐색·전처리 및 ML/DL 모델 개발·평가

• 모델 Serving, 버전 관리, 배포 자동화, 모니터링 환경과 파이프라인 구축

• RAG, LLM, AI Agent 기반 생성형 AI 서비스 공통 기능과 실행 환경 개발

• 평가 데이터와 운영 지표 기반 모델·AI 서비스 품질, 성능, 안정성, 비용 효율 개선

• 현업 AI 활용 과제 발굴 및 PoC부터 업무 시스템 연계·운영 서비스 전환까지 기술 구현

• 재사용 가능한 컴포넌트, 개발 템플릿, 가이드 제공

• GPU·컨테이너 기반 온프레미스 AI 환경 구축·확장 지원

자격요건

• 소프트웨어 개발, ML/DL 모델 개발 또는 ML 시스템 구축 실무 경험

• Python 기반 소프트웨어 개발 및 데이터 처리 역량

• ML/DL 프로젝트의 데이터 전처리, 모델 개발, 성능 평가 경험

• ML/DL 모델 또는 생성형 AI 서비스의 운영 환경 배포 경험

• Docker 등 컨테이너 기반 서비스 개발·배포 경험

• 기술적 요구사항 구조화 및 현업·엔지니어 협업 역량

우대사항

• 통계 분석, 피처 엔지니어링, 실험 설계, 모델 오류 분석 경험

• PyTorch 등 ML/DL 프레임워크 기반 모델 학습·튜닝 경험

• MLflow, Model Registry, Experiment Tracking 등 MLOps 환경 구축·운영 경험

• RAG, LLM, AI Agent 평가 체계 설계 및 품질 개선 경험

• Kubernetes 기반 ML 워크로드 또는 AI 서비스 운영 경험

• GPU 기반 모델 Serving, Inference 성능 최적화 또는 자원 효율화 경험

• 온프레미스 ML/DL 플랫폼 또는 하이브리드 AI 환경 구축·운영 경험

• 공통 컴포넌트, 라이브러리 또는 개발 플랫폼 구축 경험

복리후생

• 복지포인트 및 Refresh포인트

• 식대 지원

• 성과급

• 경조사 지원

• 상해보험 및 가족 의료비 지원

• 심리상담서비스 이용 지원

• 리프레시 휴가 및 안식월휴가

• 직무·어학 학습비 지원

• 직무 관련 자격증 취득 비용 지원

• 채움휴직 및 자기개발지원금

전형절차

1. 서류접수

2. 사전 인터뷰

3. 1차 면접

4. 2차 면접

5. 처우협의·레퍼런스 체크·채용 검진

6. 최종 합격 발표

근무환경

• 재택근무제

• 출근시간 및 휴게시간 조정이 가능한 유연근무제

• 점심시간 2시간 및 시차출퇴근제

• 초과근로시간저축 제도

마감기한

채용시 마감