<h2>직무</h2><p>[Tech] MLOps팀 Data Engineer (3년 이상)</p><h2>포지션 상세</h2><p>[우리를 소개해요]<br>요기요 MLOps 팀은 추천 시스템과 데이터 파이프라인의 안정적인 운영과 최적화를 통해 데이터 기반 의사결정을 지원하고, 다양한 ML 서비스를 고객에게 효율적으로 제공하는 것을 목표로 합니다<br>우리는 지속적인 개선과 학습을 중시하며, 데이터 시스템을 운영하는<br>과정에서 서로 협력하고 의견을 나누며 기술적 도전에 함께 대응합니다. MLOps 팀은 협력적이고 성장 지향적인 문화를 바탕으로 팀의 목표를 달성하기 위해 함께 노력하고 있습니다.</p><h2>주요업무</h2><p>[우리는 이런 일을 해요]<br><br>MLOps 팀의 데이터 엔지니어는 추천 시스템 및 ML모델을 안정적으로 운영하기 위한 데이터 인프라를 설계하고 구축하는 역할을 담당합니다. 실시간 및 배치 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 사이언티스트와 협업하여 ML 모델이 원활하게 학습되고 서빙될 수 있도록 지원합니다.<br><br>• 추천 시스템 및 ML 모델을 위한 데이터 파이프라인 구축 및 운영<br>• airflow, dbt를 활용한 데이터 워크플로우 자동화 및 ETL 구축 및 운영<br>• kafka, flink 기반의 실시간 데이터 스트리밍 파이프라인 구축 및 운영<br>• kubernetes 환경에서 데이터 인프라 배포 및 CI/CD 자동화<br>• 데이터 사이언티스트와 협업하여 피처 엔지니어링 및 모델 서빙 지원</p><h2>자격요건</h2><p>[우리는 이런 분과 함께 하고 싶어요]<br><br>• 데이터 엔지니어 관련 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 역량을 보유한 분<br>• 분산 데이터 파이프라인의 구축 및 운영 경험이 있는 분 (hadoop, spark 등)<br>• 실시간 데이터 스트리밍 파이프라인 구축 경험이 있는 분 (flink, kafka streams 등)<br>• 데이터 워크플로우 자동화 및 ETL/ELT 파이프라인 구축 경험이 있는 분 (airflow, dbt 등)<br>• Java, Scala, Python 중 하나 이상에 능숙한 분<br>• AWS 또는 GCP 등 클라우드 환경에서 데이터 인프라 운영 경험이 있는 분</p><h2>우대사항</h2><p>[그 외 이런것이 있으면 더 좋아요]<br><br>• Kubernetes 기반의 MLOps 환경 또는 데이터플랫폼 운영 경험<br>• ML 모델 서빙 및 운영 경험 (Kubeflow, MLflow 등)<br>• 다양한 데이터베이스 사용 경험 (mongoDB, redis, elasticsearch 등)<br>• 인프라 관리 및 자동화 도구(ArgoCD, Terraform 등)에 대한 경험<br>• 다양한 데이터 관련 오픈소스 활용 경험 또는 직접 수정 및 기여한 경험</p><h2>혜택 및 복지</h2><p>요기피플을 위한 복지와 혜택을 링크를 통해 확인하세요<br> - https://wesang.notion.site/4c694370b9714434bb15b65fcf7de7cb</p>
