❕ 포지션 안내
• 채용 구분 : 경력(3년 이상)
• 근무 형태 : 정규직
• 학력 : 대졸(4년제)
• 채용 직무 : MLOps Engineer
🧗♀️ 저희 팀을 소개합니다
안녕하세요. 비상교육 AI개발 Cell 입니다.
저희는 Cowork Company내 데이터 활용 조직으로, 전사의 데이터를 기반으로 서비스 개선을 위한 AI/ML 모델을 구축, 적용하고 있습니다.
✅ 데이터 기반으로 서비스 문제 해결, 가치 있는 서비스 경험을 제공하기 위한 AI&Data 활용 Item 발굴
✅비즈니스 또는 프로덕트/서비스 데이터 특성에 기반하여 주요 지표 정의 및 개발
✅ 통계적 접근법, 알고리즘, ML/DL, AI 도구를 활용하여 예측, 분류, 최적화, 추천 등의 데이터 분석 모델 구축
✅ 서비스 개선에 적합한 AI 모델 개발
저희 Cell은 데이터 사이언티스트와 MLOps 엔지니로 구성되어 있으며, 데이터 엔지니어와 함께 협업하여 사내의 데이터와 AI 기술을 접목하여 비즈니스 가치를 만들어 나가는 조직입니다. 팀 구성이 오래 되지 않아 본인의 기술 적용 니즈를 반영하기 좋은 환경입니다. 열린 태도와 긍정적인 마인드, 전문성을 높이기 위한 열정을 가진 분들을 환영합니다.
👍 이런 업무를 합니다
• Kubernetes 기반 GPU 클러스터 및 온프레미스/클라우드 인프라를 설계하고 운영합니다.
• AI 모델의 학습-배포 전 과정을 자동화하는 MLOps 파이프라인을 구축합니다.
• CI/CD 파이프라인 및 모델 배포 자동화 시스템을 설계하고 운영합니다.
• Kubeflow, MLflow, Argo Workflow 등의 도구를 활용해 실험을 관리하고 모델 서빙 환경을 구성합니다.
• 데이터 드리프트 및 성능 저하 등을 탐지하는 모니터링 시스템을 설계하고, 자동 재학습 환경을 구축합니다.
• 데이터 엔지니어, ML 리서처, 백엔드 엔지니어와의 협업을 리딩합니다.
👨🏻💻 👩🏻💻 이런 Skill이 있으신 분이 필요합니다
• MLOps/DevOps 유관 경력 5년 이상
• Kubernetes 기반 MLOps 환경 설계 및 운영 경험
(e.g. MLflow, Kubeflow, Argo Workflow 등)
• AWS, GCP 등 클라우드 및 온프레미스 기반의 ML 인프라 운영 경험
• GitOps 기반 CI/CD 구축 경험 (ArgoCD, Helm, Kustomize 등)
• 모델 서빙 환경(Triton Inference Server, TorchServe, vLLM 등)에 대한 이해
• IaC(Infrastructure as Code) 도구 사용 경험 (Terraform 등)
• Python, Bash 등 스크립트를 활용한 자동화 및 운영 역량
🙋♀️🙋♂️ 이런 분들이면 더 좋습니다
• ML 플랫폼을 제로에서 설계·구축한 경험
• NLP, CV, 시계열 등 다양한 도메인에서의 모델 운영 경험
• GPU 자원 스케줄링 및 최적화 경험 (예: Nvidia Operator, GPU Sharing 등)
• SLA 기반 모델 모니터링 및 성능 관리 경험
• 오픈소스 기여 또는 기술 블로그 운영 등 외부 공유 활동 경험
• 분산 환경 및 클라우드 상에서의 ML 파이프라인 설계 및 운영 역량
🏢 공통사항
• 관련학과 전공자 및 자격증 소지자는 우대합니다.
• 국가보훈대상자 및 장애인은 관련법령에 의거 우대합니다.
• 해외여행 또는 비자발급 요건에 결격사유가 없어야 하며, 남성의 경우 병역필 또는 면제자여야 합니다.
💻기타사항
• 지원서상 허위기재가 있거나 제출한 서류가 허위일 경우 채용이 취소됩니다.
• 비상교육은 금연정책을 실시하고 있습니다.
