포지션 상세
우리 조직은 AI 기술을 서비스에 빠르고 안정적으로 적용할 수 있도록 플랫폼을 개발하고 운영합니다.
MLOps/LLMOps 기반 표준화된 AI 플랫폼과 에이전트 플랫폼을 제공하여, 검증된 AI 모델이 서비스에 쉽고 빠르며 안정적으로 배포되고 운영될 수 있도록 지원합니다.
복잡한 인프라 운영이나 AI 기술 학습과 개발에 대한 부담에서 벗어나 비즈니스 가치 창출에 집중할 수 있는 환경을 만드는 것이 우리 조직의 목표입니다.
• AI 모델의 학습, 배포, 서빙을 위한 CI/CD 자동화 파이프라인을 구축하며 자원 효율화 및 모니터링과 로깅 환경을 운영합니다.
• LLM, Embedding, Search 기술을 활용해 RAG, Workflow, Agent 구조를 설계하여 다양한 비즈니스 문제를 해결합니다.
• 문제 해결에 필요한 데이터 수집, 가공, 저장을 위한 피처 스토어와 벡터 DB 등의 파이프라인을 개발하고 연동합니다.
• 모델 서빙, 데이터 관리, 평가 및 대시보드 제공 등 AI 플랫폼의 주요 백엔드 기능과 LLMOps 도구를 개발합니다.
• Python, Kotlin, Java 중 하나 이상의 언어 활용 능력 및 API 서비스 개발 경험
• Docker, Kubernetes(Kubeflow) 환경 시스템 구축/운영 및 CI/CD 파이프라인 구축 경험
• AI/ML 워크플로우(데이터 수집~배포)에 대한 이해와 데이터 파이프라인 설계/운영 실무 경험
• AI 최신 기술 트렌드 학습 열의 및 유관 부서와의 원활한 소통 역량
MLOps/LLMOps 기반 표준화된 AI 플랫폼과 에이전트 플랫폼을 제공하여, 검증된 AI 모델이 서비스에 쉽고 빠르며 안정적으로 배포되고 운영될 수 있도록 지원합니다.
복잡한 인프라 운영이나 AI 기술 학습과 개발에 대한 부담에서 벗어나 비즈니스 가치 창출에 집중할 수 있는 환경을 만드는 것이 우리 조직의 목표입니다.
주요업무
• MLOps/LLMOps 기반 AI 플랫폼의 아키텍처를 설계하고, Kubeflow(K8s) 기반의 확장 가능하고 안정적인 모델 학습 및 추론 인프라를 구축하고 관리합니다.• AI 모델의 학습, 배포, 서빙을 위한 CI/CD 자동화 파이프라인을 구축하며 자원 효율화 및 모니터링과 로깅 환경을 운영합니다.
• LLM, Embedding, Search 기술을 활용해 RAG, Workflow, Agent 구조를 설계하여 다양한 비즈니스 문제를 해결합니다.
• 문제 해결에 필요한 데이터 수집, 가공, 저장을 위한 피처 스토어와 벡터 DB 등의 파이프라인을 개발하고 연동합니다.
• 모델 서빙, 데이터 관리, 평가 및 대시보드 제공 등 AI 플랫폼의 주요 백엔드 기능과 LLMOps 도구를 개발합니다.
자격요건
• MLOps 및 백엔드/플랫폼 엔지니어링 관련 합산 실무 경력 5년 이상• Python, Kotlin, Java 중 하나 이상의 언어 활용 능력 및 API 서비스 개발 경험
• Docker, Kubernetes(Kubeflow) 환경 시스템 구축/운영 및 CI/CD 파이프라인 구축 경험
• AI/ML 워크플로우(데이터 수집~배포)에 대한 이해와 데이터 파이프라인 설계/운영 실무 경험
• AI 최신 기술 트렌드 학습 열의 및 유관 부서와의 원활한 소통 역량
