연구소 MLOps Engineer 채용

포지션 상세 정보

기술스택

Ansible
Docker
Kubernetes
Python
PyTorch
TensorFlow
Terraform
Airflow
Kubeflow

주요업무

• ML 파이프라인 설계 및 구축 
• 데이터 수집, 전처리, 학습, 평가, 배포에 이르는 엔드투엔드(End-to-End) 파이프 라인 자동화 
• GPU 인프라 관리 및 최적화 
• 자체 프라이빗 클라우드 내 GPU 자원 모니터링 및 효율적 배분 (K8s/K3s 기반) • 모델 서빙 및 최적화 
• Triton Inference Server, BentoML 등을 활용한 고성능 모델 서빙 환경 구축 및 대기 시간(Latency) 최적화 
• LLMOps 환경 조성 
• Dify 등 LLM 어플리케이션 플랫폼과 연동된 프롬프트 관리 및 모델 모니터링 체계 구축 
• CI/CD/CT 구현 
• ML 모델의 지속적 통합(CI), 배포(CD) 및 성능 저하 감지를 위한 지속적 학습 (CT) 환경 구축

자격요건

• 2년 이상의 소프트웨어 엔지니어링 또는 MLOps 관련 실무 경험 
• 대학원 재학 시 연구실 내 MLOps 운영 경험 또는 구체적 개별적 경험 인정 
• 컨테이너 및 오케스트레이션 : Docker 및 Kubernetes(K8s, K3s) 환경에서의 서비스 운영 경험 
• 프로그래밍 기술 : Python에 능숙하며, PyTorch 또는 TensorFlow 기반의 모델 배포 경험 
• IaC 및 파이프라인 도구 : Terraform, Ansible, Kubeflow, MLflow, Airflow 중 1개 이상의 도구 활용 능력 
• 문제 해결 능력 : 분산 컴퓨팅 환경에서 발생하는 병목 현상을 진단하고 해결할 수 있는 역량

우대사항

• 의료 데이터에 대한 이해와 의료 데이터의 처리 이력 
• 의료 AI관련 연구 과제 수행 이력

복지 및 혜택

• 유연근무제로 워라밸을 중시해요
• 직원 건강 검진 지원해요
• 사내 교육 및 세미나 제공해요
• 임직원과 임직원의 가족의 의료비를 제공해요
• 연간 평균 100만 원 이상의 복지포인트를 지급해요
• 명절 상여금 지급해요
• 연차 및 휴가 제도 운영해요

채용절차 및 기타 지원 유의사항

서류전형 → 과제전형 → 1차 기술면접 → 2차 임원면접 → 최종면접