포지션 상세
#마키나락스를 소개합니다!
마키나락스는 서울과 실리콘밸리에 사무소를 둔 산업용 AI솔루션을 제공하는 스타트업 입니다. 마키나락스는 우수한 기술력을 인정받아 약 120억 규모로 Series A 투자 유치에 성공하였습니다.
[Youtube] AI, 제조업을 만나다 → https://www.youtube.com/watch?v=QuJ90fSHI08
[기술블로그] https://makinarocks.github.io/
[신문기사] 시리즈 A 120억 투자유치성공 →
https://www.etnews.com/20200722000131
#마키나락스는....합니다
• 마키나락스는 '머신 인텔리전스(Machine Intelligence)'를 통한 산업혁명을 추구합니다.
• 마키나락스는 AI기술과 도메인지식을 접목해 적합한 알고리즘을 구현하여 특정산업에서 발생하는 문제들을 해결합니다.
• 마키나락스는 Continual Learning 기술을 활용해 데이터 부족 문제를 극복합니다.
• 마키나락스는 AI 구현 프로세스를 간소화하고, 효율적인 AI 시스템 통합 및 관리를 가능하게 합니다.
#마키나락스에는 이런 동료들이 있습니다.
• 스스로 동기부여하며 자신만의 커리어를 만들어갑니다.
• 빠르게 시도하고 더 나은 것을 고민합니다.
• 유연하게 사고하되, 기본과 원칙을 생각합니다.
[마키나락스가 개발하는 MLOps 플랫폼]
• 기술적 간극 줄이기
Data Scientist와 ML Engineer들은 다양한 실험을 위해 로컬 환경에서 데이터 분석과 모델링을 합니다. Software Engineer들은 전통적인 Software 개발 Process 방법으로 제품을 개발합니다. MLOps플랫폼팀은 이 두 직군간의 기술적 간극을 줄이는 플랫폼을 개발하고자 합니다.
• 머신러닝 파이프라인 CI/CD/CT 에 필요한 것들을 개발하고 관리, 운영합니다
마키나락스는 산업에 존재하는 다양한 문제를 해결하기 위해 많은 프로젝트를 진행하고 있습니다. MLOps Engineer 는 프로젝트 진행에 막힘이 없도록 필요한 리소스 관리와 모델의 배포를 쉽게 할 수 있도록 합니다. 나아가서 이 과정에서 시장에서 필요로 하는 것을 찾아내고 제품으로 개발을 합니다.
[마키나락스의 MLOps플랫폼이 나아가야 할 방향]
• 바퀴를 재발명하지 않습니다. 다양한 Open source 를 검토하고 없는 기능만 개발합니다.
• Feature Store를 통해 실험과 배포된 모델의 데이터에서 오는 간극을 줄여줍니다.
모델 성능의 재현을 위한 Data Version, Code Version 을 자동으로 관리할 수 있는 도구를 개발합니다.
• 파이프라인 단위에서 Hyper Parameter Optimization 을 할 수 있는 방법을 연구하고 개발합니다. 추후 AutoML, NAS 까지 이어질 수 있도록 연구합니다.
• 배포된 모델의 성능이 떨어지지 않도록 A/B Testing 을 수행하며, 효율적으로 Continual Learning 하는 방법을 연구하고 개발합니다.
• Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit-Learn 과 같은 ML/DL Framework 경험이 있으신 분
• Kubernetes를 활용한 경험이 있으신 분
• Github Action, ArgoCD, Jenkins 와 같은 도구를 활용한 CI/CD 자동화 경험이 있으신 분
• 서로 다른 직군 간의 기술적 배경의 차이를 이해하고 이 간극을 줄이는데 관심이 많으신 분
• 새로운 Tool 및 Open Source 사용에 대해 적극적인 분
마키나락스는 서울과 실리콘밸리에 사무소를 둔 산업용 AI솔루션을 제공하는 스타트업 입니다. 마키나락스는 우수한 기술력을 인정받아 약 120억 규모로 Series A 투자 유치에 성공하였습니다.
[Youtube] AI, 제조업을 만나다 → https://www.youtube.com/watch?v=QuJ90fSHI08
[기술블로그] https://makinarocks.github.io/
[신문기사] 시리즈 A 120억 투자유치성공 →
https://www.etnews.com/20200722000131
#마키나락스는....합니다
• 마키나락스는 '머신 인텔리전스(Machine Intelligence)'를 통한 산업혁명을 추구합니다.
• 마키나락스는 AI기술과 도메인지식을 접목해 적합한 알고리즘을 구현하여 특정산업에서 발생하는 문제들을 해결합니다.
• 마키나락스는 Continual Learning 기술을 활용해 데이터 부족 문제를 극복합니다.
• 마키나락스는 AI 구현 프로세스를 간소화하고, 효율적인 AI 시스템 통합 및 관리를 가능하게 합니다.
#마키나락스에는 이런 동료들이 있습니다.
• 스스로 동기부여하며 자신만의 커리어를 만들어갑니다.
• 빠르게 시도하고 더 나은 것을 고민합니다.
• 유연하게 사고하되, 기본과 원칙을 생각합니다.
주요업무
#마키나락스의 MLOps Engineer는 이런일을 합니다.[마키나락스가 개발하는 MLOps 플랫폼]
• 기술적 간극 줄이기
Data Scientist와 ML Engineer들은 다양한 실험을 위해 로컬 환경에서 데이터 분석과 모델링을 합니다. Software Engineer들은 전통적인 Software 개발 Process 방법으로 제품을 개발합니다. MLOps플랫폼팀은 이 두 직군간의 기술적 간극을 줄이는 플랫폼을 개발하고자 합니다.
• 머신러닝 파이프라인 CI/CD/CT 에 필요한 것들을 개발하고 관리, 운영합니다
마키나락스는 산업에 존재하는 다양한 문제를 해결하기 위해 많은 프로젝트를 진행하고 있습니다. MLOps Engineer 는 프로젝트 진행에 막힘이 없도록 필요한 리소스 관리와 모델의 배포를 쉽게 할 수 있도록 합니다. 나아가서 이 과정에서 시장에서 필요로 하는 것을 찾아내고 제품으로 개발을 합니다.
[마키나락스의 MLOps플랫폼이 나아가야 할 방향]
• 바퀴를 재발명하지 않습니다. 다양한 Open source 를 검토하고 없는 기능만 개발합니다.
• Feature Store를 통해 실험과 배포된 모델의 데이터에서 오는 간극을 줄여줍니다.
모델 성능의 재현을 위한 Data Version, Code Version 을 자동으로 관리할 수 있는 도구를 개발합니다.
• 파이프라인 단위에서 Hyper Parameter Optimization 을 할 수 있는 방법을 연구하고 개발합니다. 추후 AutoML, NAS 까지 이어질 수 있도록 연구합니다.
• 배포된 모델의 성능이 떨어지지 않도록 A/B Testing 을 수행하며, 효율적으로 Continual Learning 하는 방법을 연구하고 개발합니다.
자격요건
• Python 에 능숙하신 분• Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit-Learn 과 같은 ML/DL Framework 경험이 있으신 분
• Kubernetes를 활용한 경험이 있으신 분
• Github Action, ArgoCD, Jenkins 와 같은 도구를 활용한 CI/CD 자동화 경험이 있으신 분
• 서로 다른 직군 간의 기술적 배경의 차이를 이해하고 이 간극을 줄이는데 관심이 많으신 분
• 새로운 Tool 및 Open Source 사용에 대해 적극적인 분
