포지션 상세
[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요]
• 토스뱅크의 MLOps Engineer는 토스뱅크 Data Platform팀에 속해있어요.
• Data Platform팀은 Platform, Application, DW&Mart 3개의 Part와 ML Engineer로 구성되어 있어요.
• Platform Part에서는 Hadoop, Kafka, ML Platform을 다루고 있으며, Application Part에서는 데이터 관련 툴을 만들어요. 그리고 Mart Part에서는 수신, 여신, 리스크 등 다양한 분야에서의 데이터 마트를 구축해요.
• 토스뱅크 MLOps Engineer 는 다음과 같은 업무를 하거나, 할 예정이예요.
• 모델 서빙을 위한 서빙 시스템을 구축하고 운영해요.
• ML pipeline 및 인프라를 설계하여 토스뱅크의 ML 시스템을 지원해요.
• 모델의 성능 개선을 위한 모니터링 시스템 구축 및 개선 방향을 제안해요.
• 분산 처리 프레임워크를 연구해서 서비스에 적용될 수 있도록 구축해요.
• Python, SQL 에 익숙하고 개발 언어를 학습 및 사용하는데 능숙하신 분이 필요해요.
• Kubernetes 위에서 서비스를 개발, 배포하고 운영해본 분이 필요해요.
• 머신러닝에 대한 기본적인 이해를 기반으로, TensorFlow, Torch 등 머신러닝 Framework 를 실제 서비스에 적용하여 운영한 경험이 있으면 좋아요.
• GPU 인프라에 대한 이해도가 있고, GPU 를 사용하는 Framework 를 이용해 개발, 성능 개선을 한 경험이 있으면 좋아요.
• 빅데이터 분산 처리 개발에 대한 경험이 있으면 좋아요.
• 다양한 상황에서 최적의 솔루션을 찾을 수 있는 문제해결능력 및 원활한 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분을 찾고있어요.
• 토스뱅크의 MLOps Engineer는 토스뱅크 Data Platform팀에 속해있어요.
• Data Platform팀은 Platform, Application, DW&Mart 3개의 Part와 ML Engineer로 구성되어 있어요.
• Platform Part에서는 Hadoop, Kafka, ML Platform을 다루고 있으며, Application Part에서는 데이터 관련 툴을 만들어요. 그리고 Mart Part에서는 수신, 여신, 리스크 등 다양한 분야에서의 데이터 마트를 구축해요.
주요업무
[합류하면 함께할 업무예요]• 토스뱅크 MLOps Engineer 는 다음과 같은 업무를 하거나, 할 예정이예요.
• 모델 서빙을 위한 서빙 시스템을 구축하고 운영해요.
• ML pipeline 및 인프라를 설계하여 토스뱅크의 ML 시스템을 지원해요.
• 모델의 성능 개선을 위한 모니터링 시스템 구축 및 개선 방향을 제안해요.
• 분산 처리 프레임워크를 연구해서 서비스에 적용될 수 있도록 구축해요.
자격요건
[이런 분과 함께하고 싶어요]• Python, SQL 에 익숙하고 개발 언어를 학습 및 사용하는데 능숙하신 분이 필요해요.
• Kubernetes 위에서 서비스를 개발, 배포하고 운영해본 분이 필요해요.
• 머신러닝에 대한 기본적인 이해를 기반으로, TensorFlow, Torch 등 머신러닝 Framework 를 실제 서비스에 적용하여 운영한 경험이 있으면 좋아요.
• GPU 인프라에 대한 이해도가 있고, GPU 를 사용하는 Framework 를 이용해 개발, 성능 개선을 한 경험이 있으면 좋아요.
• 빅데이터 분산 처리 개발에 대한 경험이 있으면 좋아요.
• 다양한 상황에서 최적의 솔루션을 찾을 수 있는 문제해결능력 및 원활한 커뮤니케이션 역량을 갖춘 분을 찾고있어요.
