Senior Machine Learning Software Engineer (ML AI / ML Platform)

담당업무

• ML Ops 인프라 구축 및 도구 개발을 통한 자동화된 선순환 구조(AI Flywheel) 구축 및 운영
• ArgoCD와 NVIDIA Triton를 활용한 일원화 서빙 플랫폼 제공 및 다양한 딥러닝 프레임워크의 모델 프로덕션 배포
• Argo Workflows 기반 학습 워크플로우 플랫폼 제공 및 워크플로우 스펙 작성·실행 지원
• 데이터 파이프라인 제공으로 원시 데이터를 학습에 필요한 데이터로 가공·이용
• 개발자 포탈, SDK 및 CLI 도구를 제공해 지속적 학습 파이프라인 구축 및 운영 보조
• 클러스터 관리 자동화 도구 개발 및 운영, Slurm 기반 GPU 클러스터의 설계·운영
• 모델 성능 및 운영 비용 최적화를 위한 분산 학습 기술 도입과 모델 서빙 최적화
• 모바일 기기에서 동작하는 추론 엔진 개발 및 온디바이스 ML 엔진의 연구·개발
• 조직 생산성 향상을 위한 ML 엔지니어링 프로세스 개선 및 생산성 지표 모니터링

자격요건

• 5년 이상의 소프트웨어 설계/구현/운영 경험은 제외해야 하는 경력 요건이므로 입력에서 직접적으로 추출된 경력 연수 요건은 제외합니다
• CS fundamentals 운영체제, 네트워크, 컴퓨터 시스템 아키텍처, 자료 구조 및 알고리즘 등에 대한 탄탄한 기본 지식 보유
• Java(Kotlin), Python, Golang, JavaScript, Swift, C++, Rust 중 두 개 이상의 언어에 대한 깊은 이해
• 새로운 언어를 배우는 데 어려움이 없는 학습 의지
• 다양한 개발 스택을 넘나드는 경험과 익숙하지 않은 환경에 빠르게 적응하는 능력
• AWS, GCP, Azure 등 Public Cloud 환경에서 인프라 설계·구축·운영 경험
• Kubernetes 및 Docker 등 컨테이너 기술에 대한 깊은 이해와 운영 경험
• ML/AI 기술 및 MLOps 생태계에 대한 기본 이해와 관심
• 유관 부서와의 원활한 커뮤니케이션 및 협업 능력
• 영어 듣기·말하기에 두려움이 없고 한국어로 원활한 의사소통이 가능한 능력

우대사항

• Argo Workflows, ArgoCD, Kubeflow, MLflow 등 MLOps 오픈소스 활용 경험
• NVIDIA Triton, KServe/KFServing 등 ML 모델 서빙 플랫폼 운영 경험
• EKS/GKE 등 Managed Kubernetes 서비스의 대규모 운영 경험
• Terraform, CloudFormation 등 인프라 코드(IaC) 도구 사용 경험
• GitHub Action, ArgoCD를 활용한 CI/CD 파이프라인 구축 및 자동화 경험
• Prometheus, Grafana를 이용한 모니터링 시스템 구축 및 운영 경험
• Linux 시스템 및 네트워크에 대한 깊은 이해
• 대규모 GPU 클러스터 운영 및 스케줄링 경험
• 대용량 데이터 처리 파이프라인(Spark, Airflow) 구축 및 운영 경험
• ML Engineer를 위한 SDK, CLI, 개발자 포털 등 내부 도구 개발 경험
• AWS Inferentia/Trainium 등 AI 가속기 활용 및 비용 최적화 경험
• On-device 환경에서 동작하는 ML 모델의 서빙 또는 최적화 경험

복리후생

• 구체적인 복리후생 항목은 원문에 기재되어 있지 않으므로 입력에 기반한 항목을 그대로 반영합니다

전형절차

1. 서류 전형
2. 코딩 테스트
3. 1차 면접
4. 2차 면접
5. 3차 면접(해당 시)
6. 최종 합격

접수방법

• 자유 양식의 상세 경력 기반 국문 또는 영문 이력서를 PDF 형식으로 제출

기타사항

국가 보훈 대상자는 관계 법령에 따라 우대하며 해당 여부를 지원 시 고지하고 증빙 서류를 제출해 주시기 바랍니다

하이퍼 커넥트가 채용하는 포지션에 지원하는 경우 개인 정보 처리 방침이 적용됩니다: https://career.hyperconnect.com/privacy