MLOps 플랫폼 개발자 (Hyperscale AI GPUaaS)

소개

우리는 각국의 Hyperscale AI Private Cloud 구축 수요에 대응하는 글로벌 비즈니스를 목표로 설립된 프라이빗 클라우드 플랫폼 기업입니다. Data 주권을 보장하는 소버린 환경에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 모델 학습을 위한 GPUaaS(GPU as a Service) 기반의 프라이빗 클라우드 인프라를 제공하며, 기업 및 연구기관이 AI 혁신을 가속화할 수 있도록 지원합니다. AI 및 클라우드 인프라 시장에서 빠르게 성장하는 기회를 포착하고 글로벌 확장을 준비 중이며, 이를 함께할 플랫폼 개발 MLOps 플랫폼 개발자를 모십니다.

주요업무

머신러닝 모델의 지속적인 배포 및 통합을 위한 MLOps 파이프라인 설계, 개발 및 구현. 데이터 과학자 및 엔지니어와 협력하여 모델 요구 사항을 이해하고 배포 프로세스를 최적화. 머신러닝 모델의 학습, 테스트 및 배포 프로세스를 자동화. 프로덕션 환경에서 모델을 지속적으로 모니터링하고 유지 관리하여 최적의 성능, 정확도 및 신뢰성을 보장. 버전 관리, 모델 재현성 및 거버넌스를 위한 최선의 방법을 구현. 머신러닝 파이프라인을 확장성, 효율성 및 비용 효율성 측면에서 최적화. 모델 배포 및 성능과 관련된 문제를 해결하고 해결책을 제시. 모든 MLOps 활동에서 보안 및 데이터 개인정보 보호 기준을 준수. 최신 MLOps 도구, 기술 및 트렌드를 지속적으로 파악. MLOps 실무에 대한 지원 및 가이드를 다른 팀원에게 제공.

자격요건

MLOps, DevOps 또는 관련 분야에서 3-5년 이상의 경험. 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위. 머신러닝 원칙 및 모델 생애 주기 관리에 대한 깊은 이해. Python과 같은 프로그래밍 언어에 능숙하며, TensorFlow, PyTorch 또는 Scikit-learn과 같은 머신러닝 프레임워크에 대한 실무 경험. AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼 및 해당 플랫폼의 머신러닝 서비스 경험. Docker 및 Kubernetes와 같은 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구에 대한 이해. CI/CD 파이프라인, 자동화 도구 및 Git과 같은 버전 관리 시스템에 대한 지식. 복잡한 문제를 해결할 수 있는 강력한 문제 해결 능력. 프로덕션 환경에서 모델 성능을 모니터링하는 도구 및 실무 경험. Cross-Function 팀에서 협업할 수 있는 능력.

우대사항

Kubeflow 활용 경험이 있으신 분 머신러닝/딥러닝 Framework를 이용한 머신러닝 프로젝트 실무 경험이 있으신 분 Open Source Contribution 경험이 있으신 분 유연한 개발문화에 대한 관심이 있으신 분

혜택 및 복지

• 연금/보험 : 국민연금, 고용보험, 산재보험, 건강보험 • 휴무/휴가/행사 : 주 5일제, 연차제도(반차), 경조 휴가 • 보상/수당/지원 : 점심식사 지원, 인센티브, 명절 수당, 건강검진(년 1회, 가족 일부 지원), 독감접종비, 야근 식대 및 택시비, 자격증 취득비 • 기타 : 사내 카페 머신 구비, 간식 제공