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[데이터를 주도하고 인공지능 시대를 촉진하는 데이터메이커]
인공지능이 올바르게 동작하기 위해서는 수십에서 수백만 건의 학습 데이터가 필요합니다. 학습 데이터를 통해 인공지능은 정답을 찾아가고, 우리의 일상 생활을 더 편하게 해 줍니다.
데이터메이커는 인공지능의 학습에 이용되는 데이터를 수집·정제·가공하는 라벨링 프로젝트를 수행하고, 인공지능 솔루션 개발·모델 학습과 관리를 지원하는 MLOps 플랫폼을 제공해 인공지능 시대를 앞당깁니다.
"Less Effort, More Outcome"
＜적게 일하고 많이 벌자 ＞ 라는 말, 데이터메이커에서는 ＜ 적게 일하고 일찍 끝내자 ＞ 로 실현됩니다.
반복적인 과업을 자동화하고 업무 체계를 개선할 수 있는 방법을 지속적으로 연구해요.
우리는 단순히 많이 일하기보다는, 더 좋은 방법을 찾아 업무 프로세스를 개선해 나가고 있습니다.
"내가 가는 길이 곧 데이터메이커의 길"
학창시절 선생님의 질문에 손을 들고 대답을 할 지 친구들의 눈치를 보며 고민했던 적, 한 번쯤은 있으시죠?
신입사원이라 눈치 볼 필요 없이, 너무 튀어 보이지 않을지 걱정 마세요.
데이터메이커에서는 작은 아이디어라도 제안을 할 수 있고, 직접 실현해 볼 수도 있어요.
여러분의 의견이 곧 회사의 길이 되고, 우리와 회사가 함께 성장할 수 있는 바탕이 된답니다.
• 장애 대응 프로세스 구축 및 관리
• 자사 네트워크 환경 관리 및 운영
• IaC 기반 서비스 인프라 구축 · 운영
• GPU 등 하드웨어 연동형 MLOps 애플리케이션 개발
• 웹, API 서비스 및 마이크로서비스 모니터링 시스템 개발
• Linux 환경을 잘 알고 있는 분
• 오픈소스와 인프라 자동화에 관심이 많은 분
• OS, 네트워크 등 기본적인 CS 지식이 있는 분
• ArgoCD, GitHub Actions 등 CI/CD 경험이 있는 분
• 성능 최적화와 운영 자동화를 위해 지속적으로 노력하는 분
• Python, Golang, Shell Script 등 스크립트 언어를 활용할 수 있는 분
인공지능이 올바르게 동작하기 위해서는 수십에서 수백만 건의 학습 데이터가 필요합니다. 학습 데이터를 통해 인공지능은 정답을 찾아가고, 우리의 일상 생활을 더 편하게 해 줍니다.
데이터메이커는 인공지능의 학습에 이용되는 데이터를 수집·정제·가공하는 라벨링 프로젝트를 수행하고, 인공지능 솔루션 개발·모델 학습과 관리를 지원하는 MLOps 플랫폼을 제공해 인공지능 시대를 앞당깁니다.
"Less Effort, More Outcome"
＜적게 일하고 많이 벌자 ＞ 라는 말, 데이터메이커에서는 ＜ 적게 일하고 일찍 끝내자 ＞ 로 실현됩니다.
반복적인 과업을 자동화하고 업무 체계를 개선할 수 있는 방법을 지속적으로 연구해요.
우리는 단순히 많이 일하기보다는, 더 좋은 방법을 찾아 업무 프로세스를 개선해 나가고 있습니다.
"내가 가는 길이 곧 데이터메이커의 길"
학창시절 선생님의 질문에 손을 들고 대답을 할 지 친구들의 눈치를 보며 고민했던 적, 한 번쯤은 있으시죠?
신입사원이라 눈치 볼 필요 없이, 너무 튀어 보이지 않을지 걱정 마세요.
데이터메이커에서는 작은 아이디어라도 제안을 할 수 있고, 직접 실현해 볼 수도 있어요.
여러분의 의견이 곧 회사의 길이 되고, 우리와 회사가 함께 성장할 수 있는 바탕이 된답니다.
주요업무
• CI/CD Pipeline 구축 · 운영• 장애 대응 프로세스 구축 및 관리
• 자사 네트워크 환경 관리 및 운영
• IaC 기반 서비스 인프라 구축 · 운영
• GPU 등 하드웨어 연동형 MLOps 애플리케이션 개발
• 웹, API 서비스 및 마이크로서비스 모니터링 시스템 개발
자격요건
• 5년 이상 DevOps, 인프라 엔지니어 관련 경력이 있는 분• Linux 환경을 잘 알고 있는 분
• 오픈소스와 인프라 자동화에 관심이 많은 분
• OS, 네트워크 등 기본적인 CS 지식이 있는 분
• ArgoCD, GitHub Actions 등 CI/CD 경험이 있는 분
• 성능 최적화와 운영 자동화를 위해 지속적으로 노력하는 분
• Python, Golang, Shell Script 등 스크립트 언어를 활용할 수 있는 분
