포지션 상세
레브잇은 'Vision aligned Problem Solver'들이 모여, 구매 결정에 있어서 발생하는 모든 소비자들의 불편함을 해결하여 주는 플랫폼, ‘올웨이즈’ 를 만들어 나아가고 있습니다.
[Vision aligned Problem Solver]
레브잇이 찾는 사람은 단순히 뛰어난 개인이 아니라, 레브잇의 비전과 방향성에 깊이 공감하고 이를 함께 실현하기 위해 몰입할 수 있는 인재입니다.
• 고객의 실질적인 문제를 해결하는 것이 가장 중요하다고 믿는 분
• 가설에 머무르지 않고, 실질적 임팩트로 이어지는 도전과 실행을 주도해본 분
• 변화와 불확실성 속에서도 흔들림 없이 방향성을 유지하며, 겸손하게 피드백을 수용해 성장하는 분
• 단기 성과에 급급하지 않고, 조직과 함께 큰 그림을 그리고 긴 호흡으로 문제 해결에 몰입할 수 있는 분
[합류하게 될 팀]
• MLOps Engineer는 Infra Chapter에 속해 있습니다.
• Infra Chapter는 공통 ML 플랫폼을 구성하고 동료 ML Engineer 분들이 개발하는 추천, 랭킹 등과 같은 다양한 ML 모델을 쉽게 개발할 수 있도록 플랫폼을 개발하고 운영하고 있습니다.
• 레브잇의 모든 구성원은 누군가에게 업무를 지시하는 것이 아니라, 목표를 위해 각자 협업하며 업무하고 있습니다.
• MLflow, Airflow, Kubeflow 등 사내 ML 플랫폼을 구축하고 운영합니다.
• Feature Store 운영 및 고도화를 수행합니다.
• Milvus 기반의 Vector DB 운영 및 고도화를 수행합니다.
• ML 플랫폼 전용의 Kubernetes 클러스터를 직접 운영합니다.
• 필요 시 Python, Go, Java 언어 기반의 ML 애플리케이션 성능을 최적화 합니다.
• MLOps 인프라의 SLA를 맞추기 위해 새로운 오픈소스나 솔루션을 검토하고 구축합니다.
• DevOps/Data/DevsecOps Engineer 와 협업하여 MLOps 인프라 성능을 모니터링하고 최적화합니다.
• 머신러닝에 대한 기본적인 지식이 있거나 Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch 등과 같은 ML 관련 프레임워크를 사용해보신 분이 필요합니다.
• Python, Go, Java 등 하나 이상의 프로그래밍 언어 활용 능력 및 소프트웨어 개발 역량이 있으신 분이 필요합니다.
• Spark 등과 같은 기술을 이용해 데이터 배치 파이프라인의 구축, 개발 경험이 있으신 분이 필요합니다.
• 탄탄한 CS(Computer Science) 기초 역량이 있으신 분이 필요합니다.
[기술 스택]
• Data Storage : S3, Iceberg, Kafka, Schema Registry, Elasticsearch
• Database : Redis, Milvus, PostgreSQL, Scylla DB
• Data Processing & Transformation : Spark, Flink, Kafka Streams, dbt
• Application : Python(FastAPI), Go
• CI/CD : Github Actions, ArgoCD
• Orchestration : Kubernetes, Docker, Airflow, Kubeflow
• Monitoring : Datadog, Grafana, Prometheus, Cloud Watch
• AI 개발 툴 : Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT 등
[Vision aligned Problem Solver]
레브잇이 찾는 사람은 단순히 뛰어난 개인이 아니라, 레브잇의 비전과 방향성에 깊이 공감하고 이를 함께 실현하기 위해 몰입할 수 있는 인재입니다.
• 고객의 실질적인 문제를 해결하는 것이 가장 중요하다고 믿는 분
• 가설에 머무르지 않고, 실질적 임팩트로 이어지는 도전과 실행을 주도해본 분
• 변화와 불확실성 속에서도 흔들림 없이 방향성을 유지하며, 겸손하게 피드백을 수용해 성장하는 분
• 단기 성과에 급급하지 않고, 조직과 함께 큰 그림을 그리고 긴 호흡으로 문제 해결에 몰입할 수 있는 분
[합류하게 될 팀]
• MLOps Engineer는 Infra Chapter에 속해 있습니다.
• Infra Chapter는 공통 ML 플랫폼을 구성하고 동료 ML Engineer 분들이 개발하는 추천, 랭킹 등과 같은 다양한 ML 모델을 쉽게 개발할 수 있도록 플랫폼을 개발하고 운영하고 있습니다.
• 레브잇의 모든 구성원은 누군가에게 업무를 지시하는 것이 아니라, 목표를 위해 각자 협업하며 업무하고 있습니다.
주요업무
• 확장 가능한 MLOps 파이프라인을 구축하고 유지보수하는 것을 담당합니다.• MLflow, Airflow, Kubeflow 등 사내 ML 플랫폼을 구축하고 운영합니다.
• Feature Store 운영 및 고도화를 수행합니다.
• Milvus 기반의 Vector DB 운영 및 고도화를 수행합니다.
• ML 플랫폼 전용의 Kubernetes 클러스터를 직접 운영합니다.
• 필요 시 Python, Go, Java 언어 기반의 ML 애플리케이션 성능을 최적화 합니다.
• MLOps 인프라의 SLA를 맞추기 위해 새로운 오픈소스나 솔루션을 검토하고 구축합니다.
• DevOps/Data/DevsecOps Engineer 와 협업하여 MLOps 인프라 성능을 모니터링하고 최적화합니다.
자격요건
• Kubernetes 위에서 서비스를 개발, 배포하고 운영해보신 분이 필요합니다.• 머신러닝에 대한 기본적인 지식이 있거나 Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch 등과 같은 ML 관련 프레임워크를 사용해보신 분이 필요합니다.
• Python, Go, Java 등 하나 이상의 프로그래밍 언어 활용 능력 및 소프트웨어 개발 역량이 있으신 분이 필요합니다.
• Spark 등과 같은 기술을 이용해 데이터 배치 파이프라인의 구축, 개발 경험이 있으신 분이 필요합니다.
• 탄탄한 CS(Computer Science) 기초 역량이 있으신 분이 필요합니다.
[기술 스택]
• Data Storage : S3, Iceberg, Kafka, Schema Registry, Elasticsearch
• Database : Redis, Milvus, PostgreSQL, Scylla DB
• Data Processing & Transformation : Spark, Flink, Kafka Streams, dbt
• Application : Python(FastAPI), Go
• CI/CD : Github Actions, ArgoCD
• Orchestration : Kubernetes, Docker, Airflow, Kubeflow
• Monitoring : Datadog, Grafana, Prometheus, Cloud Watch
• AI 개발 툴 : Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT 등
