[기술혁신실] MLOps Engineer

담당업무

• ML 파이프라인 FoundEx 고도화 및 운영

• 영상·이미지 데이터 수집 요청, 자동 수집, Ceph 저장, 가공·검수, annotation 등재 워크플로우 운영

• Data Manager 승인 워크플로우, 가공 도구, Slack 알림 체계 연동

• 모델 라이프사이클 플랫폼 FlowEx 설계 및 발전

• 데이터 관리, 학습 실험, 평가, 배포로 이어지는 4개 보드 워크플로우 고도화

• 데이터셋 버전 관리와 실험 추적을 통한 재현성 보장

• TFLite·CoreML 배포 포맷 변환 자동화

• 모델 성능 모니터링 체계 구축

• 수집, 성능 추정, 이상 탐지, 알림, rollback 피드백 루프 설계

• Multi-node on-prem GPU 클러스터와 스토리지 운영

• Slurm 기반 실험 환경의 Kubernetes 전환 및 운영 안정화

• 인프라 모니터링·알림, 실험 환경 표준화, CI/CD 개선

• ISO/IEC 42001(AIMS) 기반 데이터·모델 관리 거버넌스 구현

• 재현 가능성과 감사 추적성을 시스템 수준에서 보장

• AI Research Scientist·Engineer, Backend Engineer, Data Manager, Mobile Engineer, RA/QA와 협업

자격요건

• MLOps·ML Platform·DevOps·백엔드 등 시스템 구축·운영 경험

• Python 능숙

• PyTorch 기반 딥러닝 모델 학습·추론 파이프라인 구조 이해

• 스토리지, 데이터 가공 도구, 메시징·알림, 실험 관리 시스템 연동 경험

• Docker·Kubernetes 기반 ML 워크로드 운영 경험

• 데이터·모델 버전 관리, 실험 추적, 모델 레지스트리 구축 또는 운영 경험

• 문서 기반 소통과 진행 상황 공유 역량

우대사항

• 헬스케어·의료기기(SaMD)·규제 산업의 AI 시스템 개발·운영 경험

• ISO/IEC 42001, ISO 13485, MFDS GMP, 개인정보 관련 규제 대응 경험

• 대용량 비디오·이미지 데이터 파이프라인 경험

• 온프레미스 멀티 노드·멀티 GPU 클러스터 운영 경험

• Slurm 기반 환경의 Kubernetes 전환 경험

• Ceph 등 분산 스토리지 운영 경험

• Prometheus·Grafana 기반 모니터링·알림 체계 구축 경험

• NVIDIA GPU Operator·Kueue·Volcano 등 GPU 워크로드 스케줄링 경험

• Airflow·Argo Workflows·Kubeflow 등 워크플로우 오케스트레이션 경험

• TFLite·LiteRT·CoreML·ExecuTorch 등 모바일·온디바이스 모델 배포 툴체인 이해

• 사내 도구의 웹 서비스 개발·배포·운영 경험

• Triton Inference Server·vLLM 등 모델 서빙 프레임워크 경험

• 연구 단계 모델을 제품 단계로 전환한 경험

보상 및 복리후생

• 연봉 협의

• 경조금

• 장기근속 포상

• 유연근무제

• 음료·간식 제공

전형절차

1. 서류 전형

2. 1차 면접

3. 2차 면접 필요 시 진행

4. 최종 면접

5. 처우협의

6. 최종 합격

지원서 작성 안내

• 임팩트 있었던 업무 또는 대표 프로젝트 최대 3개의 구체적 결과 작성

• 자동화 전후의 변화가 드러나는 프로젝트 설명

• 파이프라인·플랫폼 구축·운영 중 발생한 장애, 데이터 정합성, 병목과 해결 과정 작성

• 외부 공개가 민감한 기술 내용은 제외

마감기한

채용시 마감