포지션 상세
크래프트 테크놀로지스는 데이터 확보 및 전처리부터 전략 및 포트폴리오 구성과 주문 집행을 통한 실현까지 투자프로세스 전반에 AI 기술을 적용하고 있습니다.
전통적인 투자 과정에서 발생하는 고비용, 비효율 등 불편함의 문제들을 해결하고 더 많은 고객들에게 높은 수준의 알파(Alpha)를 제공하는 비전을 가지고 있습니다.
저희와 함께 금융 혁신과 글로벌 시장에 도전해 나가실 분들을 찾습니다.
조직구성
• 크래프트 테크놀로지스의 MLOps Engineer는 ML Platform Team 구성원으로 일하게 됩니다.
[Qraft Technologies ML Platform Team을 소개합니다]
ML Platform Team은 이런 일을 합니다.
• ML Platform Team은 Qraft Technologies의 핵심 ML/데이터 인프라를 설계, 구축, 운영하는 전사지원 조직입니다.
• 다양한 비즈니스 협업과 운영 시스템의 혁신을 주도하며, 온프레미스와 클라우드 환경의 서버 및 네트워크 관리부터, GitOps 기반의 IaC, 데이터/ML 파이프라인, 전사 인프라 거버넌스 수립까지 전방위적인 역할을 담당합니다.
ML Platform Team은 이런 문화로 일합니다.
• 수평적·능동적 커뮤니케이션을 기반으로 데이터 중심의 의사결정 및 기술 공유를 지향합니다.
• 최신 개발 트렌드를 반영하되, 플랫폼의 안정성과 지속 가능성을 최우선으로 합니다.
• 단순한 문제해결을 넘어, 원인 분석과 노하우를 팀 내에 적극적으로 공유합니다.
• CI/CD/CT 자동화 및 Terraform, Ansible 등을 활용한 IaC 파이프라인 최적화
• Data Pipeline, Data Mart, Data Warehouse 등 데이터 플랫폼을 구축·운영
• 인프라 및 플랫폼 성능 모니터링, 알람 관리 및 안정화·고도화
• Server, Network 등 Computer Science 전반에 대한 탄탄한 이해
• Kubernetes 환경의 높은 이해도 및 실전 운영 경험
• ML 기초 지식 및 Tensorflow, Pytorch 등 프레임워크 사용 경험
• Python, Go, Shell을 활용한 IaC 및 파이프라인 자동화 경험
• 다양한 팀/부서와의 협업 및 능동적 문제 해결 역량
[ML Platform Team에서 사용하는 기술]
• Kubernetes, Docker, Airflow, Prometheus, Grafana, Ansible, Terraform, AWS, Git, EFK, ArgoCD, Proxmox, Snowflake, PostgreSQL, MariaDB
전통적인 투자 과정에서 발생하는 고비용, 비효율 등 불편함의 문제들을 해결하고 더 많은 고객들에게 높은 수준의 알파(Alpha)를 제공하는 비전을 가지고 있습니다.
저희와 함께 금융 혁신과 글로벌 시장에 도전해 나가실 분들을 찾습니다.
조직구성
• 크래프트 테크놀로지스의 MLOps Engineer는 ML Platform Team 구성원으로 일하게 됩니다.
[Qraft Technologies ML Platform Team을 소개합니다]
ML Platform Team은 이런 일을 합니다.
• ML Platform Team은 Qraft Technologies의 핵심 ML/데이터 인프라를 설계, 구축, 운영하는 전사지원 조직입니다.
• 다양한 비즈니스 협업과 운영 시스템의 혁신을 주도하며, 온프레미스와 클라우드 환경의 서버 및 네트워크 관리부터, GitOps 기반의 IaC, 데이터/ML 파이프라인, 전사 인프라 거버넌스 수립까지 전방위적인 역할을 담당합니다.
ML Platform Team은 이런 문화로 일합니다.
• 수평적·능동적 커뮤니케이션을 기반으로 데이터 중심의 의사결정 및 기술 공유를 지향합니다.
• 최신 개발 트렌드를 반영하되, 플랫폼의 안정성과 지속 가능성을 최우선으로 합니다.
• 단순한 문제해결을 넘어, 원인 분석과 노하우를 팀 내에 적극적으로 공유합니다.
주요업무
• MLFlow, Airflow, Jupyterhub 등 사내 머신러닝 플랫폼을 구축·운영• CI/CD/CT 자동화 및 Terraform, Ansible 등을 활용한 IaC 파이프라인 최적화
• Data Pipeline, Data Mart, Data Warehouse 등 데이터 플랫폼을 구축·운영
• 인프라 및 플랫폼 성능 모니터링, 알람 관리 및 안정화·고도화
자격요건
• 유관경력 최소 3년~최대 7년 보유• Server, Network 등 Computer Science 전반에 대한 탄탄한 이해
• Kubernetes 환경의 높은 이해도 및 실전 운영 경험
• ML 기초 지식 및 Tensorflow, Pytorch 등 프레임워크 사용 경험
• Python, Go, Shell을 활용한 IaC 및 파이프라인 자동화 경험
• 다양한 팀/부서와의 협업 및 능동적 문제 해결 역량
[ML Platform Team에서 사용하는 기술]
• Kubernetes, Docker, Airflow, Prometheus, Grafana, Ansible, Terraform, AWS, Git, EFK, ArgoCD, Proxmox, Snowflake, PostgreSQL, MariaDB
