[26년 하반기 경력] 제조AI - MLOps Platform Engineer

담당업무

• Kubernetes 기반 제조 MLOps 플랫폼 클러스터 아키텍처 설계·개발·운영

• 중앙 GPU 인프라 기반 공장·프로젝트별 자원 동적 할당 및 스케줄링 체계 구축

• 멀티테넌시 구조, 인증·인가·접근 제어 공통 서비스 구축

• 플랫폼 서비스 CI/CD 파이프라인 및 에이전트 기반 운영 자동화 체계 구축

• 데이터 전처리부터 모델 학습까지의 파이프라인 등록 및 오케스트레이션 설계·개발

• 배치·주기·이벤트 기반 파이프라인 실행 트리거 및 관리 체계 구축

• AI 모델 성능 평가, 비교·검증, 클라우드·엣지 배포 승격 및 롤백 체계 구축

• 추론 결과·실행 로그 수집·시각화, 모델 성능 지표 모니터링 및 Drift 감지

• 엣지·추론 서비스 헬스체크와 장애 대응 Fallback 체계 구축

• 모델·데이터셋·파이프라인 버전 관리 및 Lineage 추적 체계 구축

• 학습 데이터 Curation 자동화, 데이터 라벨링 품질 검증 및 데이터 카탈로그 서비스 구축 지원

자격요건

• 해외여행 또는 비자 발급 요건상 결격 사유가 없는 분

• 남성의 경우 병역 필 또는 면제

• Java(Spring), TypeScript(Next.js/Node.js), Python(FastAPI) 등 하나 이상의 주력 언어 및 프레임워크 숙련

• Airflow, MLflow 등 워크플로우 오케스트레이션 또는 모델·데이터 파이프라인 개발 경험

우대사항

• Kubernetes 환경 서비스 설계·구축·운영 경험

• 대규모 MLOps 플랫폼 구축 개발 경험

• MSA 기반 아키텍처, API Gateway, Service Mesh 환경 개발 경험

• GPU·CPU·메모리 등 인프라 자원 할당 및 스케줄링 이해

• 분산 추적 및 통합 관측성 시스템 구축 경험

• 대규모 트래픽 및 대용량 데이터 파이프라인 설계·운영 경험

• AWS 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 하이브리드 인프라 설계 경험

• IAM·RBAC 인증·인가 체계 및 보안 아키텍처 구축 경험

• 제조 도메인 또는 스마트 팩토리 시스템 개발·운영 경험

• 취업보호대상자 우대

전형절차

1. 역량검사 및 서류전형

2. 1차면접

3. 평판조회 및 2차면접

4. 처우협의

5. 채용검진

6. 최종합격

마감기한

2026년 10월 7일 23:59까지