포지션 상세

[회사소개]

지신은 기업 운영체제 Apex OS를 개발하는 Enterprise AI 선도 기업입니다.

우리는 모두가 같은 곳을 바라보고 하나의 언어를 만들어가는 세상을 지향하며, 파편화된 기업 데이터를 하나의 Ontology 기반 운영체계로 통합해 기업의 의사결정과 실행력을 혁신하고 있습니다.

창업 1년 만에 국내 VC로부터 Seed 및 Pre-A 투자 유치에 성공했으며, 국내외 유수 대학과 글로벌 기업 출신의 전문가들이 함께하고 있습니다.

현재 조 단위 매출 규모의 엔터프라이즈 고객사의 업무 환경에 Apex OS를 적용하며, 기업 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 프로젝트를 수행하고 있습니다.

우리는 Day One부터 실제 비즈니스 임팩트를 만드는 사람을 찾습니다. 높은 목표와 빠른 실행, 치열한 토론이 일상이며, 개인의 역할이 회사의 성장을 직접 바꾸는 환경입니다. 대신, 뛰어난 동료들과 가장 어려운 문제를 해결하며 누구보다 빠르게 성장할 수 있습니다.

[조직 소개]

ML Application 팀은 Apex OS 위에서 AI가 실제 가치를 만들게 하는 조직입니다.

한 가지 연구 주제를 깊게 파기보다, Computer Vision, Time-series Forecasting, Anomaly Detection, LLM, RL 등 다양한 AI 기술을 현장 문제에 맞게 조합합니다. 포르쉐ㆍ벤츠ㆍBMW에 들어가는 자동차부품부터 철강, 전자제조까지, 직접 설계하고 설치한 하드웨어와 연동해 생산라인 위에서 실제로 동작하는 AI를 만듭니다.

프로젝트는 각 분야의 엔지니어가 하나의 Squad(Pod)로 움직이며 고객 문제를 함께 해결합니다.
모델을 뒤에서 지원하는 역할에 머무르지 않고, 고객과 가장 가까운 곳에서 문제 정의부터 모델링, 배포, 운영까지 함께 책임집니다.
각자의 전문성이 팀 전체의 실행력을 결정하기 때문에, 수평적으로 의견을 나누고 서로의 영역까지 이해하며 일하는 문화를 지향합니다.

주요업무

[포지션 개요]

제조 현장의 AI는 만드는 것보다 굴리는 것이 어렵습니다. 모델은 고객사의 온프레미스ㆍ에어갭 환경 위에서 돌아가고, 데이터 분포는 계절과 설비 상태에 따라 바뀌며, 현장은 실험실처럼 기다려 주지 않습니다. 배포는 끝이 아니라 시작입니다.

그래서 이 포지션은 모델 하나가 아니라 모델의 수명 전체를 다룹니다. 학습ㆍ평가ㆍ배포 파이프라인을 만들고, 실험과 모델 버전을 추적 가능하게 하고, 드리프트를 감지해 재학습으로 잇고, Shadow Mode 검증과 롤백 절차로 안전하게 배포하는 체계를 설계하고 운영하는 것까지가 이 포지션의 범위입니다.

좋은 운영 체계는 평소에는 눈에 띄지 않습니다. 하지만 모델이 여러 현장에서 조용히, 오래 돌아가는 것은 우연이 아니라 설계의 결과입니다. 이 포지션은 팀 전체의 속도와 안정성을 결정하는 그 설계를 맡는 자리입니다.

[주요 업무]

학습ㆍ배포 파이프라인 구축
• 학습, 평가, 배포로 이어지는 ML 파이프라인 설계 및 자동화
• 실험 관리, 모델 버저닝, 모델 레지스트리 체계 구축ㆍ운영

모델 서빙 및 추론 인프라
• GPU 서버부터 엣지 장비까지 아우르는 추론 서빙 환경 구축
• 정해진 추론 예산을 지키기 위한 서빙 최적화와 자원 관리

모니터링 및 드리프트 대응
• 모델 성능ㆍ데이터 드리프트 모니터링 체계 구축
• 재학습 트리거와 재배포 절차를 설계하고 자동화

안전한 배포 체계
• Shadow Mode 병행 검증, 단계적 배포, 롤백 절차 설계ㆍ운영
• 온프레미스ㆍ에어갭 환경에서의 배포ㆍ업데이트 절차 정립

개발 생산성 향상
• ML 엔지니어가 모델링에 집중할 수 있도록 공통 도구ㆍ템플릿 제공
• CI/CD, 컨테이너화 등 개발ㆍ운영 환경 표준화

자격요건

MLOpsㆍ인프라 경험
• MLOps, DevOps, 백엔드 등 시스템 구축ㆍ운영 실무 경험이 3년 이상이거나, 그에 준하는 역량이 있는 분
• Docker 기반 배포 실무 경험이 있고, Kubernetes 환경에 대한 이해가 있는 분
• Python에 능숙하고, ML 모델의 학습ㆍ서빙 과정에 대한 이해가 있는 분

파이프라인 구축 경험
• CI/CD 또는 데이터ㆍML 파이프라인을 직접 구축하고 운영해 보신 분
• 모니터링ㆍ로깅 등 운영 관측성을 설계해 보신 분

협업 및 실행력
• ML 엔지니어ㆍ데이터 엔지니어와 협업하며 문제를 빠르게 정의하고 실행해 보신 분
• 장애 상황에서 원인을 파고들어 구조적으로 해결해 보신 분

[ML Application] MLOps Engineer

포지션 상세

주요업무

자격요건

기술 스택 • 툴

태그

마감일

근무지역