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주식회사 쓰리아이는 혁신적인 기술과 창의성을 바탕으로 29개국 이상의 국적을 가진 120여명의 직원들이 모여 https://getpivo.com 와 https://beamo.ai 를 개발하고 서비스하며 HW/SW 와 SaaS 개발을 동시에 하고 있습니다.
창업 이래 2018 ICT 스마트 디바이스 대상, 2018 위치기반서비스 최우수상, 2020 아기유니콘기업 선정 등 다양한 기관에서 서비스와 제품의 독창성 및 기술성을 인정받으며 매년 6-7배씩 폭발적인 성장을 이어가고 있는 쓰리아이는 #아기유니콘 에서 #유니콘 으로 도약중입니다!
성과와 능력에 따른 스톡옵션 및 보너스 제공, 급여 인상 등으로 함께 같은 꿈을 향해 달려온 모든 팀원들에게 사업의 성과를 함께 나눌 것입니다. 저희와 함께 세상을 혁신할 인재를 모십니다.
Learn more : www.3i.ai / www.getpivo.com / www.beamo.ai/
검증, 배포 워크플로우 설계, 개발 및 자동화
• Machin learning model 배포를 자동화하고 신속하고 안정적인 업데이트를 보장하는 CI/CD
파이프라인 구축 및 유지 관리
• Docker 및 Kubernetes와 같은 container orchestration 도구를 활용하여 AI/ML 워크로드를 효율적
으로 지원할 수 있도록 AWS와 같은 클라우드 기반 리소스 및 온프레미스 서버 인프라를 관리 및 구성
• 성능 지표를 분석하여 시스템 병목 현상을 식별하고 해결하면서 AI/ML 인프라를 모니터링,
문제 해결 및 최적화
• Triton Inference Server와 같은 도구를 활용하여 추론 시스템을 유지 및 최적화하고 확장 및 배포
• Terraform과 같은 도구를 사용하여 코드형 인프라(IaC)를 구현하고 클라우드 리소스 프로비저닝 관리
• Kubeflow와 같은 AI/ML 플랫폼을 유지 및 최적화하여 효율적인 모델 학습 및 실험 워크플로 지원
[3i MLOps 기술 스택]
• 프로그래밍 언어: Python, PyTorch
• 클라우드 플랫폼: AWS
• 컨테이너화: Docker, Docker Compose, Kubernetes
• AI/ML 플랫폼: Kubeflow
• 코드형 인프라(IaC): Terraform, Terragrunt, Ansible
• CI/CD: Github Actions
• 모델 서빙: Triton Inference Server
• 스트리밍 플랫폼: Kafka
• 모니터링: Grafana, Prometheus
• CI/CD 원칙, 도구 및 파이프라인(Github Actions, Jenkins 등)에 대한 이해
• Docker, Kubernetes, Kubeflow와 같은 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구에 대한 실무 경험
• Terraform 또는 기타 IaC 도구를 사용한 인프라 관리 능력.
• 스크립팅 및 자동화를 위한 Python 숙련도
• AI/ML 플랫폼 및 학습 인프라(온프레미스 서버 포함) 유지 관리 및 문제 해결 경험
주식회사 쓰리아이는 혁신적인 기술과 창의성을 바탕으로 29개국 이상의 국적을 가진 120여명의 직원들이 모여 https://getpivo.com 와 https://beamo.ai 를 개발하고 서비스하며 HW/SW 와 SaaS 개발을 동시에 하고 있습니다.
창업 이래 2018 ICT 스마트 디바이스 대상, 2018 위치기반서비스 최우수상, 2020 아기유니콘기업 선정 등 다양한 기관에서 서비스와 제품의 독창성 및 기술성을 인정받으며 매년 6-7배씩 폭발적인 성장을 이어가고 있는 쓰리아이는 #아기유니콘 에서 #유니콘 으로 도약중입니다!
성과와 능력에 따른 스톡옵션 및 보너스 제공, 급여 인상 등으로 함께 같은 꿈을 향해 달려온 모든 팀원들에게 사업의 성과를 함께 나눌 것입니다. 저희와 함께 세상을 혁신할 인재를 모십니다.
Learn more : www.3i.ai / www.getpivo.com / www.beamo.ai/
주요업무
• 컴퓨터 비전 모델(예: object detection, segmentation, classification)의 학습,검증, 배포 워크플로우 설계, 개발 및 자동화
• Machin learning model 배포를 자동화하고 신속하고 안정적인 업데이트를 보장하는 CI/CD
파이프라인 구축 및 유지 관리
• Docker 및 Kubernetes와 같은 container orchestration 도구를 활용하여 AI/ML 워크로드를 효율적
으로 지원할 수 있도록 AWS와 같은 클라우드 기반 리소스 및 온프레미스 서버 인프라를 관리 및 구성
• 성능 지표를 분석하여 시스템 병목 현상을 식별하고 해결하면서 AI/ML 인프라를 모니터링,
문제 해결 및 최적화
• Triton Inference Server와 같은 도구를 활용하여 추론 시스템을 유지 및 최적화하고 확장 및 배포
• Terraform과 같은 도구를 사용하여 코드형 인프라(IaC)를 구현하고 클라우드 리소스 프로비저닝 관리
• Kubeflow와 같은 AI/ML 플랫폼을 유지 및 최적화하여 효율적인 모델 학습 및 실험 워크플로 지원
[3i MLOps 기술 스택]
• 프로그래밍 언어: Python, PyTorch
• 클라우드 플랫폼: AWS
• 컨테이너화: Docker, Docker Compose, Kubernetes
• AI/ML 플랫폼: Kubeflow
• 코드형 인프라(IaC): Terraform, Terragrunt, Ansible
• CI/CD: Github Actions
• 모델 서빙: Triton Inference Server
• 스트리밍 플랫폼: Kafka
• 모니터링: Grafana, Prometheus
자격요건
• AWS 또는 GCP와 같은 클라우드 플랫폼에 대한 경험• CI/CD 원칙, 도구 및 파이프라인(Github Actions, Jenkins 등)에 대한 이해
• Docker, Kubernetes, Kubeflow와 같은 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구에 대한 실무 경험
• Terraform 또는 기타 IaC 도구를 사용한 인프라 관리 능력.
• 스크립팅 및 자동화를 위한 Python 숙련도
• AI/ML 플랫폼 및 학습 인프라(온프레미스 서버 포함) 유지 관리 및 문제 해결 경험
