MLOps Engineer
마감기한
2025년 04월 30일
부문
R&D
직군
SW개발
직무
MLOps Engineer
경력사항
경력 3년 이상
고용형태
정규직
근무지
강남서울특별시 강남구 강남대로 318, 13층, 14층

Roles and ​Responsibilities 

  • 온프레미스 ​환경에서 ​머신러닝 모델 ​학습 파이프라인 설계 및 ​운영 
  • Kubeflow, ​MLflow, Airflow ​등을 활용한 엔드투엔드 ​MLOps 워크플로우 ​구축 
  • NVIDIA ​DGX 서버 ​환경 ​구축 ​및 GPU 리소스 ​모니터링/스케줄링/최적화 
  • Jenkins, ​Harbor 기반의 모델 ​이미지 ​자동화 ​빌드 및 배포 ​파이프라인 운영 
  • ML ​실험 ​관리 및 ​재현 가능한 ​학습 ​환경 제공 
  • 데이터팀, AI팀과 ​협업하여 모델 ​학습 환경의 표준화 및 고도화 
  • 모델 추론 성능, 리소스 사용률 등을 기반으로 한 시스템 운영 최적화 
  • 온프레미스 기반 MLOps 환경의 신뢰성 확보 및 장애 대응 
  • 관련 인프라 및 운영 정책에 대한 문서화 및 기술 리뷰 

 


Basic Qualifications 

  • Python을 활용한 자동화 및 운영 경험 (필수) 
  • Kubernetes 환경 운영 경험 (필수) 
  • ML 모델 학습/서빙/배포 전반에 대한 이해 및 실무 경험 
  • Kubeflow, MLflow, Airflow 등 MLOps 도구 실무 경험 
  • Harbor 이미지 레지스트리 운영 경험 
  • NVIDIA GPU 서버(DGX 등) 운영 경험 및 CUDA/딥러닝 프레임워크 사용 환경 이해 
  • 다양한 팀과의 협업 및 기술 의사소통 능력 



Preferred Qualifications 

  • ML/DL 모델 서빙 환경 구성 경험 (ONNX, Triton Inference Server 등) 
  • 리소스 최적화를 위한 GPU 스케줄링, 멀티 GPU 분산 학습 경험 
  • ML 실험/데이터/버전 관리 경험 및 효율적 관리 체계 도입 경험 
  • MLOps 관련 기술 블로그 운영, 오픈소스 기여, 기술 세미나 발표 등 외부 활동 경험 
  • 보안, 인증, 리소스 접근 제어 등 온프레미스 AI 환경 보안 구성 경험 



Benefits and Perks 

  • 유연한 근무 시간 
  • 중식 지원 및 간식바 상시 운영 
  • 생일 선물 제공 
  • 경조비 및 경조휴가 제공 
  • 아늑한 마사지 의자 운영 
  • 모션데스크 지원 및 개인맞춤 업무장비 Credit 제도 운영 
  • 수면 캡슐 
  • 연간 무료 건강검진 
  • 업무 관련 도서 구매 지원 


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MLOps Engineer

Roles and ​Responsibilities 

  • 온프레미스 ​환경에서 ​머신러닝 모델 ​학습 파이프라인 설계 및 ​운영 
  • Kubeflow, ​MLflow, Airflow ​등을 활용한 엔드투엔드 ​MLOps 워크플로우 ​구축 
  • NVIDIA ​DGX 서버 ​환경 ​구축 ​및 GPU 리소스 ​모니터링/스케줄링/최적화 
  • Jenkins, ​Harbor 기반의 모델 ​이미지 ​자동화 ​빌드 및 배포 ​파이프라인 운영 
  • ML ​실험 ​관리 및 ​재현 가능한 ​학습 ​환경 제공 
  • 데이터팀, AI팀과 ​협업하여 모델 ​학습 환경의 표준화 및 고도화 
  • 모델 추론 성능, 리소스 사용률 등을 기반으로 한 시스템 운영 최적화 
  • 온프레미스 기반 MLOps 환경의 신뢰성 확보 및 장애 대응 
  • 관련 인프라 및 운영 정책에 대한 문서화 및 기술 리뷰 

 


Basic Qualifications 

  • Python을 활용한 자동화 및 운영 경험 (필수) 
  • Kubernetes 환경 운영 경험 (필수) 
  • ML 모델 학습/서빙/배포 전반에 대한 이해 및 실무 경험 
  • Kubeflow, MLflow, Airflow 등 MLOps 도구 실무 경험 
  • Harbor 이미지 레지스트리 운영 경험 
  • NVIDIA GPU 서버(DGX 등) 운영 경험 및 CUDA/딥러닝 프레임워크 사용 환경 이해 
  • 다양한 팀과의 협업 및 기술 의사소통 능력 



Preferred Qualifications 

  • ML/DL 모델 서빙 환경 구성 경험 (ONNX, Triton Inference Server 등) 
  • 리소스 최적화를 위한 GPU 스케줄링, 멀티 GPU 분산 학습 경험 
  • ML 실험/데이터/버전 관리 경험 및 효율적 관리 체계 도입 경험 
  • MLOps 관련 기술 블로그 운영, 오픈소스 기여, 기술 세미나 발표 등 외부 활동 경험 
  • 보안, 인증, 리소스 접근 제어 등 온프레미스 AI 환경 보안 구성 경험 



Benefits and Perks 

  • 유연한 근무 시간 
  • 중식 지원 및 간식바 상시 운영 
  • 생일 선물 제공 
  • 경조비 및 경조휴가 제공 
  • 아늑한 마사지 의자 운영 
  • 모션데스크 지원 및 개인맞춤 업무장비 Credit 제도 운영 
  • 수면 캡슐 
  • 연간 무료 건강검진 
  • 업무 관련 도서 구매 지원