MLOps Engineer

소개

AI 모델이 실제 트래픽 환경에서 안정적으로, 빠르게, 그리고 계속 진화하게 만듭니다. : 이 가슴 뛰는 미션을 함께 할 MLOps Engineer를 찾습니다!

주요업무

[합류하시면 이런 일을 함께해요] • KServe 기반 모델 서빙 플랫폼을 운영하고 고도화합니다. • Kubernetes(EKS) 환경 위에서 수천 RPS 이상의 트래픽을 안정적으로 처리하는 FastAPI 기반 서빙 레이어를 설계/개발/운영합니다. • 서빙(AWS/EKS)과 학습(GCP/GKE) 워크로드를 안정적으로 받치는 클라우드 인프라를 운영하고 고도화합니다. • MLflow, Airflow 등의 머신러닝 플랫폼을 제공합니다. • ML 엔지니어와 협업해 학습 -＞ 레지스트리 -＞ 서빙까지의 배포 파이프라인을 자동화하고, 모델 교체/롤백/AB테스트 등을 안전하게 수행할 수 있는 워크플로우를 만듭니다. • ML 관련 시스템의 Observability 를 확보하고, 장애를 조기에 감지 및 대응할 수 있는 체계를 구축합니다.

자격요건

[라포랩스는 이런 분을 찾고 있어요] • 5년 이상 10년 이하의 유관 경력을 보유하신 분 • Kubernetes 기반의 환경에서 서비스를 개발 및 운영해보신 분 • Python 기반 웹 서버 (FastAPI, Flask 등) 를 프로덕션에서 운영하며 성능 튜닝을 해보신 분 • 대규모 트래픽 환경에서 장애 대응과 성능 개선을 주도해보신 분 • 단순 운영을 넘어, 플랫폼·자동화·표준화로 동료 엔지니어의 생산성을 끌어올리는 데 관심이 있으신 분 • 기술적인 문제를 집요하게 파고들고 해결해본 경험이 있으신 분 • 현재의 시스템에 만족하지 않고 항상 WHY 에 대해 고민하시는 분

우대사항

[이런 경험을 가진 분이라면 더욱 좋아요!] • 3년 이상의 MLOps/MLE 혹은 이에 상응하는 관련 경력을 보유하신 분 • 이커머스 도메인 경험이 있으신 분 • GPU 를 활용한 개발을 해본 경험이 있으신 분 • KServe, Triton 등의 모델 서버를 운영해보신 분 • GCP/GKE 환경에서 인프라를 운영하고 최적화해본 경험이 있으신 분 [라포랩스의 기술 스택은요] • 도구 : Git, Docker, Terraform, Helm, ArgoCD • ML 플랫폼 : Airflow, Mlflow, FastAPI, Kubernetes, GKE(GCP), EKS(AWS), Spark [지원을 고민하고 계시다면] • 이력서를 작성하실 때에는 참여한 프로젝트와 기술 스택의 단순 나열보다, "왜 그 문제를 풀어야 했고, 왜 그 방법을 택했으며, 어떻게 끝까지 파고들어 결과를 만들었는지" 가 드러나면 좋아요. • ML 경험이 많지 않으셔도 괜찮아요. 백엔드, SRE, 플랫폼 엔지니어로서 대규모 트래픽 환경이나 분산 시스템을 운영해보신 경험이 있다면, ML 도메인은 합류 후 함께 익혀나가실 수 있습니다. • 모든 자격요건을 갖추지 못했더라도 괜찮습니다. 위 항목들은 체크리스트가 아니라 우리가 함께 일하고 싶은 동료의 모습일 뿐이에요. WHY 를 고민하고 집요하게 문제를 파고드는 분이라면, 망설이지 말고 지원해주세요.

혜택 및 복지

[라포랩스가 드릴 수 있는 것 ] 근무 환경 • 개인 법인카드 지급 (식대 지원) • 유연 근무 제도 운영 • 최신형 노트북(Mac/Win), 모니터, 모션 데스크 등 제공 • 무제한 간식 제공 휴가 • PR(Please Rest) 휴가 지급 • 전사 겨울방학 • 반반차 사용 (2시간 단위 휴가) • 경조사 지원 (경조휴가, 경조금, 화환) 건강 관리 및 자기 계발 • 단체상해보험(실손 의료비 포함 가능) • 정기 건강검진 지원 • 장기근속 포상제도 운영 • 업무 관련 도서/외부 교육/컨퍼런스/세미나/웨비나 지원 • AI 업무 Tool 지원 (ChatGPT, Cursor, Claude 등) 일&가정 양립 제도 • 사내 대출 제도 운영 • 주택 자금 대출 이자 지원 • 출산 축하금 및 육아 지원금 1,000만원 지급 • 자녀 입학 당해 유급휴가 1개월 지원 • 육아휴직 총 2년 사용 가능 (법적 의무 기간 1년 + 추가 1년) • 임직원 쿠폰 및 적립금 지원