[Deepflow] 데브옵스(DevOps)엔지니어 채용 (ML인프라 및 서비스)

주요업무

[인프라 고도화 및 IaC 도입] Terraform을 도입하여 AWS(Main) 및 GCP(Sub) 인프라를 코드로 정의하고 관리하는 체계(IaC) 구축 현재의 수동/AWS EventBridge 기반 배치를 Airflow(GCP 등) 기반의 워크플로우로 이관 및 안정화 서비스 및 모델 서빙을 위한 네트워크 아키텍처 설계 및 보안 그룹 관리 [AutoML 파이프라인 구축 및 모델 배포 자동화] ML 모델의 빌드/배포 파이프라인 최적화 Docker 기반의 컨테이너 환경 관리 및 배포 프로세스 자동화 시계열 데이터 처리를 위한 MongoDB 인프라 운영 지원 (백업, 리소스 모니터링 등) 향후 배치(Batch) 추론에서 실시간(Real-time) API 서빙으로 전환하기 위한 인프라 아키텍처 설계 참여 [모니터링 및 장애 대응] Datadog과 AWS CloudWatch를 연동하여 서비스와 ML 모델의 통합 모니터링 대시보드 고도화 시스템 리소스(CPU/GPU/Memory) 및 애플리케이션 로그 기반의 알림(Alert) 정책 수립 및 최적화 이슈 발생 시 트러블슈팅 및 재발 방지 대책 수립

자격요건

DevOps, 인프라 또는 백엔드 개발 경력 3년 이상 AWS의 주요 서비스(EC2, VPC, IAM, S3, Lambda 등)를 능숙하게 다루시는 분 Terraform 등 IaC 도구 활용해 인프라를 프로비저닝 해본 경험이 있거나, 도입에 강한 의지가 있으신 분 Python 또는 Shell Script 작성이 능숙하여 운영 업무 자동화가 가능하신 분 Docker 컨테이너 환경에 대한 이해도가 높고 GitHub Actions 구축 경험이 있으신 분 주도적으로 문제를 정의하고 해결책을 제안할 수 있는 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분 [기술스택] Cloud : AWS (Main), GCP (Sub) IaC : Terrform (도입 추진) CI/CD : GitHub Actions, Docker Data & ML Ops : Airflow (도입 실험 중), AWS EventBridge Database : MongoDB Monitoring : Datadog, AWS CloudWatch Language : Python, Bash Shell

우대사항

ML 모델 서빙 환경 운영 경험이 있으신 분 Apache Airflow 구축 및 운영 경험이 있으신 분 (DAG 작성 및 스케줄링 관리) MongoDB 운영 경험이 있거나 NoSQL 데이터베이스 관리에 익숙하신 분 Datadog을 활용한 모니터링 구축 및 Custom Metric 설정 경험이 있으신 분 GCP(Google Cloud Platform) 환경에서의 리소스 운영 경험이 있으신 분 배치 처리를 넘어 실시간 트래픽 처리를 위한 아키텍처(Load Balancer, Auto Scaling, Kubernetes 등) 구성 경험이 있으신 분

기술스택

Python, MongoDB, Docker, Github, Terraform, AWS, AWS-EC2, AWS-S3, Shell Scripting, AWS-Lambda

채용절차

서류 전형 1차 면접 2차 면접 최종 합격 발표