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[이루다] 머신러닝 엔지니어

스캐터랩|2026. 1. 7. 게시|
9

공고 원문

경력신입
채용 유형정규직, 병역특례
학력무관
지역서울
마감일마감
출처랠릿

소개

리서처 분들과 모델을 구현하고, 효율적으로 학습하도록 최적화하고, ML 작업을 위한 파이프라인을 구축하고, 만들어진 모델을 빠른 속도로 추론하는 서버를 구축해요.

담당업무

데이터 전처리 및 모델 학습 Keywords: Python, TensorFlow, PyTorch, DeepSpeed, TPU - 대량의 데이터를 효과적으로 정제할 수 있는 로직을 구현합니다. - 비효율적인 로직이나 병목 지점 없이 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 코드를 구현합니다. - 멀티 노드 GPU나 TPU 환경에서 효과적으로 학습할 수 있도록 코드를 프로파일링하고 연산을 최적화합니다. ML 파이프라인 및 MLOps 시스템 구축 Keywords: Kubeflow Pipelines, MLFlow, TensorBoard, AWS, GCP, Docker, Kubernetes - 모델 학습 및 실험을 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 데이터 전처리, 학습, 실험 파이프라인을 개발합니다. - 데이터셋을 잘 관리하고 각 학습 실험 결과를 쉽게 기록하고 비교할 수 있는 실험 추적 시스템을 개발합니다. 모델 추론 서버 구축 Keywords: TensorFlow Serving, TorchServe, Faiss, ScaNN, ONNX Serving, RESTful API, gRPC - 학습시킨 모델을 효율적으로 서빙할 수 있는 모델 추론 서버를 구축합니다. - 수백만 개 이상의 답변 후보 중 최적의 답변을 빠른 속도로 찾기 위한 벡터 유사도 검색 기법들을 연구하고, 대규모 트래픽에도 안정적으로 서비스할 수 있는 서버를 구축합니다. 딥러닝 모델 경량화 · 최적화 Keywords: Distillation, Quantization, Pruning - 딥러닝 모델 자체의 성능을 떨어뜨리지 않으면서 크기와 연산량을 Distillation, Quantization, Pruning 등의 기법을 통해 최적화합니다. - 모델과 딥러닝에 대한 이해를 바탕으로 적합한 최적화 방법을 찾아서 적용하는 일로, 다른 업무에 비해 ML에 대한 이해가 조금 더 필요합니다.

자격요건

- Python에 능숙하신 분 - PyTorch, TensorFlow 를 이용한 ML 프로젝트 개발 경험이 있으신 분 - OS, Network를 중심으로 컴퓨터공학에 대한 기본 지식이 탄탄하신 분 - 테스트 코드에 엄격하신 분

우대사항

- ML 관련 Low Latency API 개발 경험이 있으신 분 - Container 기술에 익숙하신 분 (Docker, Kubernetes) - 클라우드 환경에서 서비스를 운영해보신 경험이 있으신 분 (AWS, GCP, Azure) - 머신러닝 파이프라인 구축 경험이 있으신 분 (Airflow, Kubeflow Pipelines) - Java, Go, C++를 사용한 프로젝트 경험이 있으신 분 - 멀티 노드 GPU/TPU 환경에서 대형 모델을 학습한 경험이 있으신 분 - 논문을 읽고 구현한 경험이 있으신 분

혜택 및 복지

근무환경 • 단순히 직장을 다닌다는 느낌보다, 우리가 믿는 바를 실현하기 위해 함께 일하는 경험 • 능력있는 동료와 서로 배우며 성장하는 경험 • 많은 사람들이 사랑하는 서비스를 만들고 성장시키는 경험 • 경쟁력 있는 연봉 (경력/역량에 따라 책정) • 직원의 성장은 곧 회사의 성장! 근무시간에도 가능한 내부 스터디 장려 • 뚝섬역 걸어서 2분 거리에 있는 패스트파이브 서울숲점 • 귀여운 포메라니안도 출근 중! 반려 동물도 함께할 수 있는 친화적 공간 • 최신형 맥북 프로 혹은 크고 아름다운 27인치 최신형 iMac • 20만원 상당의 마우스와 키보드 • 업무 효율을 높일 수 있다면 장소 제한은 ㄴㄴ 재택 근무 가능 • 슬기로운 회사생활을 위한 웰컴 키트 제공 • 읽고 싶은 책은 장르 불문 무한 제공 • 12분마다 한 번씩 터지는 각종 드립 • 어딘가 되게 좋은 스캐터랩만의 느낌적인 느낌 복지 • 삼시세끼를 포함한 간식, 커피 등 종목 제한 없는 초호화 식대 지원 (무적의 법카 사용) • 항상 꽉꽉 채워진 사내 스낵바, 커피, 음료 • 과즙퐝퐝한 아침을 위한 조식 제공 • 사용 횟수 제한 없는 무제한 휴가 (이유 불문 캘린더에 올리기만 하면 ok!) • 역량 계발을 위한 스터디, 세미나, 컨퍼런스 참가비 등 전액 지원 • 체력단련, 공연관람, 취미 생활 등 워라밸을 위한 복지비 지원 (연 120만원) • 건강이 최고니까!! 건강검진비 격년 지원 (20만원 상당) • 우리 마음도 챙겨가면서 일해요. 심리 상담비 전액 지원 • 함께라서 더 즐거운 사내 클럽 활동 지원 • 인재 추천 보상금 제도 운영 (최대 1,000만원) • 장기 근속혜택 (유급휴가+휴가비+작고 번쩍이는 순금 기념품) • 엄친아&엄친딸로 건강하게 키워주신 부모님께 감사의 마음 대리 전달 (어버이날 꽃바구니 배송) • 회사 근처로 이사오세요. 이사 비용 지원 (최대 200만원 한도 지원)

기술스택

Python, Tensorflow, Docker, Kubernetes, AWS, Azure, Google Cloud Platform

기타

채용 과정 - 서류 심사 → 알고리즘 코딩테스트 → 직무 면접 & 컬쳐핏 면접 → 최종 합격 - 코딩테스트 및 면접 결과에 따라 추가 과제가 있을 수 있습니다. - 최대 3개월의 수습 기간 후 정식 채용을 결정합니다. 지원 방법 - 이력서는 자유로운 형식으로 보내주시되, 이 역할을 잘 해낼 수 있는 분이라는 걸 보여주는 관련 프로젝트 및 실무 경험을 설명과 함께 보내주시면 좋을 것 같아요. GitHub, 블로그 등의 정보도 함께 보내주시면 더 좋답니다. - 스캐터랩은 산업기능요원 및 전문연구요원 지정업체로 병역 특례 신규 편입 및 전직이 가능합니다. 해당되는 분은 지원 메일을 통해 말씀해주세요.

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