<h2>직무</h2><p>MLOps 플랫폼 개발자 (Hyperscale AI GPUaaS)</p><h2>포지션 상세</h2><p>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.<br>AI 및 클라우드 인프라 시장에서 빠르게 성장하는 기회를 포착하고 글로벌 확장을 준비 중이며, 이를 함께할 플랫폼 개발 MLOps 전문가를 모십니다.</p><h2>주요업무</h2><p>머신러닝 모델의 지속적인 배포 및 통합을 위한 MLOps 파이프라인 설계, 개발 및 구현.<br>데이터 과학자 및 엔지니어와 협력하여 모델 요구 사항을 이해하고 배포 프로세스를 최적화.<br>머신러닝 모델의 학습, 테스트 및 배포 프로세스를 자동화.<br>프로덕션 환경에서 모델을 지속적으로 모니터링하고 유지 관리하여 최적의 성능, 정확도 및 신뢰성을 보장.<br>버전 관리, 모델 재현성 및 거버넌스를 위한 최선의 방법을 구현.<br>머신러닝 파이프라인을 확장성, 효율성 및 비용 효율성 측면에서 최적화.<br>모델 배포 및 성능과 관련된 문제를 해결하고 해결책을 제시.<br>모든 MLOps 활동에서 보안 및 데이터 개인정보 보호 기준을 준수.<br>최신 MLOps 도구, 기술 및 트렌드를 지속적으로 파악.<br>MLOps 실무에 대한 지원 및 가이드를 다른 팀원에게 제공.</p><h2>자격요건</h2><p>MLOps, DevOps 또는 관련 분야에서 3-5년 이상의 경험.<br>컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위.<br>머신러닝 원칙 및 모델 생애 주기 관리에 대한 깊은 이해.<br>Python과 같은 프로그래밍 언어에 능숙하며, TensorFlow, PyTorch 또는 Scikit-learn과 같은 머신러닝 프레임워크에 대한 실무 경험.<br>AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼 및 해당 플랫폼의 머신러닝 서비스 경험.<br>Docker 및 Kubernetes와 같은 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구에 대한 이해.<br>CI/CD 파이프라인, 자동화 도구 및 Git과 같은 버전 관리 시스템에 대한 지식.<br>복잡한 문제를 해결할 수 있는 강력한 문제 해결 능력.<br>프로덕션 환경에서 모델 성능을 모니터링하는 도구 및 실무 경험.<br>Cross-Function 팀에서 협업할 수 있는 능력.</p><h2>우대사항</h2><p>Kubeflow 활용 경험이 있으신 분<br>머신러닝/딥러닝 Framework를 이용한 머신러닝 프로젝트 실무 경험이 있으신 분<br>Open Source Contribution 경험이 있으신 분<br>유연한 개발문화에 대한 관심이 있으신 분</p><h2>혜택 및 복지</h2><p>풀타임 근무 <br>글로벌 테크 및 VC 네트워크와 협업 가능<br>해외 거점/사업 발굴 또는 확장에 따라, 해외체류 가능</p>
