MLOps (Machine Learning Operations) Tech Lead

담당업무

• AI·MLOps 엔드투엔드 솔루션 설계·구축·유지보수

• 클라우드 및 오케스트레이션 기술을 활용한 데이터·머신러닝 파이프라인 개발·최적화

• 자동화, CI/CD 파이프라인, 인프라스트럭처 코드 및 재사용 가능한 엔지니어링 프레임워크 구현

• AI 엔지니어링과 모델 운영을 위한 모범 사례·표준·거버넌스 수립 및 확산

• 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 아키텍트 및 비즈니스 이해관계자와 협업해 AI 솔루션을 실험 단계에서 프로덕션으로 전환

• AI 시스템 및 인프라의 성능·확장성·비용 효율성 모니터링, 문제 해결 및 지속적 개선

• AI·MLOps·클라우드 엔지니어링 신기술 평가 및 도입

필요 역량

• 확장 가능한 AI·머신러닝 솔루션 구축에 대한 관심

• Python 및 SQL 코딩 역량

• 클라우드 네이티브 데이터·AI 애플리케이션 개발 경험

• Azure, AWS 또는 GCP 및 Databricks, Airflow 또는 Dagster 등 데이터 플랫폼 실무 경험

• 모델 배포·모니터링·버전 관리·수명주기 관리를 포함한 MLOps 모범 사례 지식

• MLflow, Spark 등 프로덕션 머신러닝의 신뢰성과 재현성을 지원하는 도구 경험

• DevOps, CI/CD, Docker 및 인프라 자동화 원칙에 대한 이해

• 데이터 사이언티스트, 엔지니어 및 비즈니스 이해관계자와 효과적으로 협업하고 소통하는 역량

복리후생

• 건강 및 예방 관리 프로그램

• 성별에 관계없이 최소 8주간의 부모 휴가

• 직원 자발적 투자 및 회사 매칭 주식이 포함된 직원 주식 프로그램

• 직원 및 피부양자 대상 종합 건강보험

• 정신 건강 및 웰빙 관련 지원을 제공하는 직원 지원 프로그램

• 다양한 국내외 성장 기회

근무환경

• 유연 근무 제도 및 유연한 근무시간

• 하이브리드 근무 모델

• 연간 최대 30일 장소 제한 없이 근무 가능

• 다양한 배경·관점·경험을 가진 구성원으로 이루어진 팀 지향

지원방법

• 채용 페이지의 Apply for this role 버튼을 통해 지원

• 이메일로 지원서나 이력서를 제출할 수 없음

마감기한

상시채용