담당업무
- ML Platform 팀의 기술 비전과 중장기 로드맵 수립 및 실행 리드
- 팀원 역량 강화 위한 멘토링, 코드 리뷰, 성과 관리 및 성장 주도
- Kubernetes 기반 확장 가능하고 안정적인 ML Platform 설계 및 운영 총괄(모델 학습, 배포, 서빙, 모니터링)
- 다양한 LLM Application 개발을 기술적으로 리드하고 LLM Ops 환경 구축
- 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어, 프로덕트 팀 등 유관 부서와 협업하여 개발자 경험(DX) 극대화
- 최신 MLOps 및 LLM 기술 트렌드 리서치 및 전사 AI 기술 스택의 아키텍처 설계와 기술 방향성 제시
- 플랫폼의 안정성, 비용 효율성, 성능 최적화를 위한 지표 정의 및 지속적 개선
- 인프라/플랫폼 팀과의 협업을 통해 AI 개발 병목 현상 해결 및 크로스부서 협업 촉진
자격요건
- ML Platform 또는 관련 영역에서 기술 리더십 및 로드맵 수립 경험 보유
- Kubernetes 환경에서 MLOps 플랫폼 구축 및 운영 경험(예: Kubeflow, MLflow, CI/CD, 모델 서빙) 보유
- LLM Application 개발 또는 LLM Ops 관련 실무 경험 보유(대규모 모델 서빙, Vector DB, 평가 파이프라인 등)
- 대규모 트래픽과 데이터를 처리하는 시스템 아키텍처 설계 및 최적화 경험 보유
- 다양한 이해관계자와의 커뮤니케이션 능력 및 전략적 문제 해결 능력 보유
- 비즈니스 임팩트와 개발자 경험(DX)을 함께 고려한 플랫폼 설계 및 고도화에 대한 열정 보유
우대사항
- LLM 기반의 애플리케이션 개발 또는 LLM Ops 현장 실무 경험이 뛰어난 자
- 대규모 시스템의 설계 및 운영 경험이 있으며 성능 개선 및 비용 절감 사례가 있는 자
- 다양한 엔지니어링 팀과 협업하여 복잡한 기술 문제를 해결한 경험이 있는 자
- 논리적 문제 정의 및 트레이드오프 판단에 있어 명확한 근거 제시가 가능한 자
- 개발자 경험(DX) 향상을 위한 플랫폼 설계에 관심과 열정이 있는 자
지원방법
리드했던 ML 플랫폼 또는 시스템 프로젝트에서 본인이 기여한 부분을 구체적으로 기재하고, 기술 리딩·아키텍처 설계·팀 관리·전략 수립의 흐름을 분해하여 서술하십시오. 기술적/조직적 문제 정의→해결 방안(아키텍처/도입 기술)→협업 과정→최종 결과의 흐름이 명확하게 드러나도록 작성해 주세요. 또한 정량적 성과를 구체적으로 강조해 주세요. 복잡한 기술 문제를 해결하기 위해 다수 엔지니어링 팀과 협력해 대규모 시스템을 구축/운영한 경험이 있다면 공유해 주세요. 이력서 작성에 대한 권장 방향도 함께 기재해 주세요.
팀에 합류하는 사람을 위한 메시지
- 훌륭한 AI 모델도 결국 안정적이고 효율적인 플랫폼 위에서 비로소 빛을 발합니다. 우리 ML Platform 팀은 전사의 모든 데이터 사이언티스트와 엔지니어들이 아이디어를 가장 빠르게 실험하고, 고객에게 가치를 전달할 수 있도록 돕는 심장과 같은 역할을 해요.
- ML Platform 리더는 단순히 인프라를 운영하는 것을 넘어, 어떻게 하면 개발자들이 더 편하게 ML을 할 수 있을지, 어떻게 LLM의 잠재력을 비즈니스에 안전하고 강력하게 연결할지 함께 고민하고 방향을 제시하는 자리입니다.
- 안정적인 MLOps 기반 위에 최신 LLM 기술을 접목시키는 도전적인 과제들을 리드하게 될 거예요. 기술의 깊이와 비즈니스 임팩트를 동시에 추구하며, 개발자를 위한 최고의 개발팀을 함께 만들어갈 분을 기다립니다.
