MLOps 엔지니어

소개

• 보로노이는 다수의 파이프라인을 License Out한, 글로벌 경쟁력있는 정밀표적치료제 개발 바이오테크 기업입니다. • 당사의 파이프라인들은 현재 임상이 진행중이며 훌륭한 임상결과가 도출되고 있습니다. • AI기반 약물설계/평가 기술을 개발하고 in vitro/in vivo 피드백을 빠르게 받을 수 있는 국내 최고의 연구환경입니다. # 포지션 상세 본 포지션은 AI와 실험 자동화 환경을 연결하는 핵심 통합 웹 애플리케이션 구축 및 개발을 담당합니다. AI가 예측한 합성 전략을 실제 실험으로 원활하게 연결하고, 복잡한 자동화 프로세스 전반을 효율적으로 운영 및 모니터링할 수 있는 통합 웹 애플리케이션을 개발하는 것이 주요 목표입니다. AI, 하드웨어, 웹 기술을 아우르는 시스템의 개발을 주도적으로 담당할 핵심 인재를 찾습니다.

주요업무

# 주요 업무 • AI/ML 모델 서빙 및 배포 환경 구축·운영 • 모델 버전 관리 및 CI/CD 파이프라인 구축·운영 • Airflow/Argo 기반 DAG 워크플로우를 활용한 ML·데이터·연산 파이프라인 자동화 구축 • On-premise GPU 서버 및 런타임 환경 운영 • Docker / Kubernetes 기반 내부 AI 서비스 및 배치 작업 운영 • 모델 및 서비스 로그·모니터링·알람 시스템 구축 및 성능/가용성 관리 • 연구자 및 개발자와 협업하여 AI 기반 기능의 안정적 서비스 운영 및 개선

자격요건

# 자격 요건 (필수) • Python 기반 개발 경험 • Docker 환경에서의 서비스 운영 경험 • CI/CD 파이프라인 구축 및 운영 경험 • 모델 서빙/배포 경험 (Triton, FastAPI, BentoML, 또는 유사 프레임워크) • Linux 서버 운영 및 기본 시스템 관리 능력 • Airflow/Argo 등 워크플로우 오케스트레이션 도구 경험 • GPU 기반 ML/AI 실험 또는 서버 운영 경험 (On-premise 또는 Cloud) • Git / Github 기반 협업 경험 • 자격요건을 미충족할 경우 훌륭한 동기와 실력 • Native-level Korean proficiency (for non-Korean applicants)

우대사항

# 우대 사항 •Kubernetes 기반 서비스 운영 경험 • 데이터 파이프라인 구축 경험 (ETL, Batch processing 등) • 스토리지 및 파일시스템에 대한 기본적인 운영 경험 • GPU 및 CUDA 런타임 환경에 대한 이해 또는 운영 경험 • 민감 데이터 처리를 위한 보안 환경 구축 경험 • 모델 모니터링/옵저버빌리티 도구 경험 • ML 실험관리 도구 경험 (MLflow, Weights&Biases 등) • IaC 자동화 도구 경험 (Ansible, Terraform 등) • 제약/바이오/과학 연구 환경에서의 시스템 운영 경험 • 추천서

혜택 및 복지

• 회사 기여도에 따른 확실한 차등보상 • 높은 신약개발 프로젝트 참여기회 • 실적에 따른 과감한 연구지원