포지션 상세
포지션 소개
OP.GG의 서비스 인프라 전체를 맡는 자리입니다. 대표가 직접 리드하는 직속 팀 소속입니다. 저희는 AI를 활용해 누구도 건드리기 겁내던 레거시 CI/CD를 걷어내고, GitHub Actions 기반으로 전환했습니다. 여기에 AI 자동화를 더해 코드 리뷰, 보안 리뷰, 자율 모니터링 시스템, 자율 개발 시스템을 만들며 DevOps가 어떤 모습이어야 하는지 새롭게 정의하고 있습니다.
OP.GG의 DevOps는 팀원에게 필요한 것을 모두 대신 구축해 주는 역할이 아닙니다. 내부 SaaS를 만들듯 개발자와 비개발자가 별도의 지원 없이 직접 사용할 수 있는 시스템을 구축하고, 구성원이 스스로 쓸 수 있도록 교육합니다. 개발자를 위한 컨테이너 시스템에 그치지 않고, 비개발자를 위한 AI 에이전트 하네스까지 다룹니다.
직무명에 AI가 붙은 이유는, 이제 DevOps Engineer의 역할이 인프라를 관리하고 모니터링하는 데서 끝나지 않기 때문입니다. 사내에서 돌아가는 AI 에이전트 인프라의 보안 위험을 찾아내는 방법을 연구하고, 개발자와 비개발자가 보안 걱정을 덜고 AI를 쓸 수 있도록 기반을 다집니다. AI에 과도하게 의존하는 개발자에게는 어떤 작업에 AI가 효과적이고 어디서 직접 확인해야 하는지 함께 살펴, 비용을 효율적으로 쓰면서 더 좋은 성과를 낼 수 있도록 돕습니다.
이 일을 하려면 개발자와 비개발자가 실제로 어떻게 일하는지 파악하고, 더 나은 방법을 찾기 위해 익숙한 방식에서 벗어나 여러 시도를 해 봐야 합니다. 그래서 수습 기간에는 DevOps라면 으레 구축하는 시스템을 얼마나 많이 만들었는지보다, OP.GG에 필요한 시스템을 찾아 실제 업무 방식에 맞게 설계하고 적용할 수 있는지를 중요하게 봅니다.
가장 중요한 건 현상 유지에 머무르지 않는 것입니다. 무엇을 어떻게 바꿀지 매일 고민하고, 개선할 점을 찾으면 바로 실행에 옮기는 인프라 실무 경력 5년 이상의 엔지니어를 찾습니다.
• 장애 감지, 로그 분석, 배포 점검, 비용 리포트 같은 반복 운영 업무를 AI 에이전트로 자동화합니다.
• 코드 리뷰 봇, 운영 워크플로우 등 사내 AI DevOps 도구를 직접 만들어 실제 운영에 적용하고, 개선 효과를 수치로 측정합니다.
• 개발자와 비개발자 모두 AI를 쉽게 이용할 수 있도록 사내 서비스를 지속적으로 개선합니다.
2. 인프라 운영 (40%)
• Kubernetes 멀티 클러스터(서비스, LoL, Dev)를 운영하고 최적화합니다.
• 클라우드 비용 구조를 분석하고, 인스턴스 최적화, ARM 전환, 스토리지와 로그 비용 정리 등을 통해 비용을 줄입니다.
• 클라우드와 물리 서버(베어메탈)를 함께 운영하고, 네트워크 장비와 방화벽을 다룹니다.
• 필요에 따라 MongoDB, MySQL, Redis 등을 운영합니다.
3. 배포·관측·보안 표준화 (30%)
• 레거시 시스템을 현대화하고, AI를 활용해 OP.GG에 맞는 운영 방식을 연구합니다.
• Prometheus, Grafana, Datadog 등을 활용한 모니터링과 알림 체계를 정비하고, 필요하면 기준부터 다시 설계합니다.
• 다른 셀의 개발자가 인프라 도구를 스스로 다룰 수 있도록 사용법을 교육합니다.
• 클라우드 인프라 또는 DevOps 실무 경력 5년 이상
• AWS 등 퍼블릭 클라우드와 Linux 시스템을 실무에서 운영한 경험
• Kubernetes와 CI/CD 파이프라인을 직접 구축하고 운영한 경험
• 물리 서버(IDC 또는 온프레미스) 운영 경험. 클라우드 운영 경험만 있다면 이 포지션과 맞지 않을 수 있습니다.
• MongoDB, MySQL, Redis 등 대용량 데이터베이스 운영 경험
• 지원 시 사전 질문 답변 문서 필수 제출 (미제출 시 서류 검토가 어렵습니다. 질문은 하단 '채용 전형' 참고)
OP.GG의 서비스 인프라 전체를 맡는 자리입니다. 대표가 직접 리드하는 직속 팀 소속입니다. 저희는 AI를 활용해 누구도 건드리기 겁내던 레거시 CI/CD를 걷어내고, GitHub Actions 기반으로 전환했습니다. 여기에 AI 자동화를 더해 코드 리뷰, 보안 리뷰, 자율 모니터링 시스템, 자율 개발 시스템을 만들며 DevOps가 어떤 모습이어야 하는지 새롭게 정의하고 있습니다.
OP.GG의 DevOps는 팀원에게 필요한 것을 모두 대신 구축해 주는 역할이 아닙니다. 내부 SaaS를 만들듯 개발자와 비개발자가 별도의 지원 없이 직접 사용할 수 있는 시스템을 구축하고, 구성원이 스스로 쓸 수 있도록 교육합니다. 개발자를 위한 컨테이너 시스템에 그치지 않고, 비개발자를 위한 AI 에이전트 하네스까지 다룹니다.
직무명에 AI가 붙은 이유는, 이제 DevOps Engineer의 역할이 인프라를 관리하고 모니터링하는 데서 끝나지 않기 때문입니다. 사내에서 돌아가는 AI 에이전트 인프라의 보안 위험을 찾아내는 방법을 연구하고, 개발자와 비개발자가 보안 걱정을 덜고 AI를 쓸 수 있도록 기반을 다집니다. AI에 과도하게 의존하는 개발자에게는 어떤 작업에 AI가 효과적이고 어디서 직접 확인해야 하는지 함께 살펴, 비용을 효율적으로 쓰면서 더 좋은 성과를 낼 수 있도록 돕습니다.
이 일을 하려면 개발자와 비개발자가 실제로 어떻게 일하는지 파악하고, 더 나은 방법을 찾기 위해 익숙한 방식에서 벗어나 여러 시도를 해 봐야 합니다. 그래서 수습 기간에는 DevOps라면 으레 구축하는 시스템을 얼마나 많이 만들었는지보다, OP.GG에 필요한 시스템을 찾아 실제 업무 방식에 맞게 설계하고 적용할 수 있는지를 중요하게 봅니다.
가장 중요한 건 현상 유지에 머무르지 않는 것입니다. 무엇을 어떻게 바꿀지 매일 고민하고, 개선할 점을 찾으면 바로 실행에 옮기는 인프라 실무 경력 5년 이상의 엔지니어를 찾습니다.
주요업무
1. AI 운영 자동화 (30%)• 장애 감지, 로그 분석, 배포 점검, 비용 리포트 같은 반복 운영 업무를 AI 에이전트로 자동화합니다.
• 코드 리뷰 봇, 운영 워크플로우 등 사내 AI DevOps 도구를 직접 만들어 실제 운영에 적용하고, 개선 효과를 수치로 측정합니다.
• 개발자와 비개발자 모두 AI를 쉽게 이용할 수 있도록 사내 서비스를 지속적으로 개선합니다.
2. 인프라 운영 (40%)
• Kubernetes 멀티 클러스터(서비스, LoL, Dev)를 운영하고 최적화합니다.
• 클라우드 비용 구조를 분석하고, 인스턴스 최적화, ARM 전환, 스토리지와 로그 비용 정리 등을 통해 비용을 줄입니다.
• 클라우드와 물리 서버(베어메탈)를 함께 운영하고, 네트워크 장비와 방화벽을 다룹니다.
• 필요에 따라 MongoDB, MySQL, Redis 등을 운영합니다.
3. 배포·관측·보안 표준화 (30%)
• 레거시 시스템을 현대화하고, AI를 활용해 OP.GG에 맞는 운영 방식을 연구합니다.
• Prometheus, Grafana, Datadog 등을 활용한 모니터링과 알림 체계를 정비하고, 필요하면 기준부터 다시 설계합니다.
• 다른 셀의 개발자가 인프라 도구를 스스로 다룰 수 있도록 사용법을 교육합니다.
자격요건
• AI를 일상 업무 전반에 활용하시는 분• 클라우드 인프라 또는 DevOps 실무 경력 5년 이상
• AWS 등 퍼블릭 클라우드와 Linux 시스템을 실무에서 운영한 경험
• Kubernetes와 CI/CD 파이프라인을 직접 구축하고 운영한 경험
• 물리 서버(IDC 또는 온프레미스) 운영 경험. 클라우드 운영 경험만 있다면 이 포지션과 맞지 않을 수 있습니다.
• MongoDB, MySQL, Redis 등 대용량 데이터베이스 운영 경험
• 지원 시 사전 질문 답변 문서 필수 제출 (미제출 시 서류 검토가 어렵습니다. 질문은 하단 '채용 전형' 참고)
