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

담당업무

• ML Platform 팀의 핵심 업무로 ML Ops 인프라 구축 및 도구 개발을 담당
• 제품으로부터 얻은 데이터를 활용해 모델 재학습, 평가, 배포 및 개선을 위한 자동화된 선순환 구조(AI Flywheel) 구축
• 일원화된 서빙 플랫폼을 제공하기 위해 ArgoCD와 NVIDIA Triton 사용 및 다양한 딥러닝 프레임워크(Tensorflow, PyTorch)로 학습된 모델의 프로덕션 배포 지원
• 학습 워크플로우 플랫폼 제공을 통해 사용자가 필요한 워크플로우를 쉽게 작성하고 실행할 수 있도록 지원
• 데이터 파이프라인을 제공하여 원시 데이터를 학습에 필요한 데이터로 가공하고 이용 가능하도록 함
• ML Ops 컴포넌트와 플랫폼을 제어·활용하는 개발자 포탈, SDK 및 CLI 도구를 제공해 지속적 학습 파이프라인 구축 용이성 확보
• 고성능 GPU 클러스터를 설계·구축하고 운영하며 Slurm 기반 HPC GPU 클러스터, InfiniBand 고속 인터커넥트 구성 및 노드 간 병목 최소화
• 워크로드 특성에 맞춘 파티션 분리와 작업 우선순위 관리, 모니터링 도구 연동으로 핵심 지표 모니터링 및 자원 할당 최적화
• 클러스터의 안정성·재현성 보장을 위한 IaC 도구(lA C) 사용 및 Lustre/NFS 등 병렬 파일 시스템 연동
• 대규모 모델 학습 시 분산학습 기술(FSDP, DeepSpeed) 도입 및 모델 서빙 시점의 요구에 맞춘 모델 컴파일(NVIDIA TensorRT, ONNX Runtime) 적용
• Dynamic Batching 등을 통한 처리량 극대화와 AWS Inferentia 등 비용 효율 자원 활용
• 온디바이스 추론 엔진 개발 및 모바일 환경에서의 안정적이고 효율적 동작 확보를 위한 추론 엔진 SDK 연구·개발
• 연구팀과의 협업을 통한 최적화 전략 탐색 및 연구 개발 환경 개선
• 데이터 수집·전처리에서 모델 배포·모니터링에 이르는 ML 모델 라이프사이클 전반의 비효율 개선 및 자동화

자격요건

• 5년 이상 소프트웨어 설계 및 구현, 운영에 대한 경험 보유(백엔드, 데이터 엔지니어링, 분산 시스템 등)
• CS 기초 지식 보유(운영체제, 네트워크, 컴퓨터 시스템 아키텍처, 자료 구조 및 알고리즘 등)
• Java(Kotlin), Python, Golang, JavaScript, Swift, C++, Rust 중 두 개 이상의 언어에 대한 깊은 이해
• 새로운 언어를 받아들이는 데 어려움이 없는 자세
• 다양한 개발 경험을 통해 여러 스택을 넘나들며 익숙하지 않은 환경에 빠르게 적응 가능
• Public Cloud(AWS, GCP, Azure 등) 환경에서 인프라를 설계·구축·운영한 경험
• Kubernetes 및 Docker 등 컨테이너 기술에 대한 깊은 이해와 운영 경험
• ML/AI 기술 및 MLOps 생태계에 대한 기본적인 이해와 관심
• 유관 부서(ML Engineer, Data Scientist 등)와의 원활한 커뮤니케이션 및 협업 능력
• 영어로 듣고 말하는 데 두려움이 없고 한국어로 원활한 의사소통 가능

우대사항

• Argo Workflows, ArgoCD, Kubeflow, MLflow 등 MLOps 오픈 소스 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 IaC 도구 사용 경험
• GitHub Actions, ArgoCD 등을 이용한 CI/CD 파이프라인 구축 및 자동화 경험
• Prometheus, Grafana 등을 이용한 모니터링 시스템 구축 및 운영 경험
• Linux 시스템 및 네트워크에 대한 깊은 이해
• 대규모 GPU 클러스터(On-premises 또는 Cloud) 운영 및 스케줄링 경험
• 대용량 데이터 처리 파이프라인(Spark, Airflow) 구축 및 운영 경험
• ML Engineer를 위한 SDK, CLI, 개발자 포탈 등 내부 도구 개발 경험
• AWS Inferentia/Trainium 등 AI 가속기 활용 및 비용 최적화 경험
• On-device 환경에서 동작하는 ML 모델 서빙 또는 최적화 경험

전형절차

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

지원방법

자유 양식의 상세 경력 기반 국문 또는 영문 이력서(PDF) 제출

기타사항

• 국가 보훈 대상자는 관계 법령에 따라 우대하며, 해당 시 지원 시 증빙 서류를 제출해 주시기 바랍니다
• 하이퍼 커넥트 채용 포지션 지원 시 개인정보 처리 방침이 적용되며 링크는 https://career.hyperconnect.com/privacy 참조