Machine Learning Engineer, Infrastructure

역할 개요

확장 가능한 머신러닝 인프라 개발 및 최적화를 통해 광고 제품군의 성능과 신뢰성 향상

주요업무

• 글로벌 규모의 대규모 광고 서빙 및 모델 학습을 위한 견고한 ML 인프라 설계 및 유지보수
• 효율적인 모델 배포 및 모니터링을 위한 데이터 파이프라인과 워크플로우 최적화
• 데이터 사이언티스트, 제품 관리자, 소프트웨어 엔지니어와 협업하여 엔드투엔드 ML 솔루션 제공
• ML 시스템의 모델 버전 관리, 재현성 및 CI/CD 모범 사례 구현
• GPU 및 TPU 실행에 최적화된 JAX, Rust 등 현대적 프레임워크 기반 고성능 ML 시스템 구축
• 전 세계 초당 수백만 건의 예측을 처리하는 ML 시스템의 신뢰성 및 확장성 모니터링
• ML 플랫폼 역량 강화를 위한 신규 도구 및 기술 검토와 통합
• 엔지니어링 및 모델링 라이프사이클 자동화를 위한 AI 기반 에이전트 통합
• 광고 품질 및 시스템 성능 개선을 위한 실험 설계 및 실행 기여
• 지식 공유와 유지보수를 위한 시스템 아키텍처 및 프로세스 문서화

자격요건

• Python, Java, C++ 또는 Rust 프로그래밍 숙련도
• TensorFlow, PyTorch, Keras, Jax 등 ML 프레임워크 및 라이브러리 활용 경험
• AWS, GCP, Azure 등 클라우드 플랫폼 및 Docker, Kubernetes 등 컨테이너화 도구 사용 경험
• Apache Beam, Apache Spark, Airflow 등을 활용한 확장 가능한 데이터 파이프라인 구축 역량
• 모호한 환경에서 복잡한 인프라 문제를 주도적으로 해결하는 능력
• 다양한 직군과의 원활한 협업 및 커뮤니케이션 능력
• 강력한 문제 해결 기술과 성장을 지향하는 사고방식

기업 가치

• 겸손함 기반의 상호 존중과 피드백 문화
• 한계 없는 성장 마인드셋 및 실험 정신
• 엄격함과 성실함을 바탕으로 한 실질적 가치 창출
• 하나의 팀으로서 포용적 협업과 공동의 목표 추구

복리후생 및 문화

• 임직원과 가족을 위한 혁신적인 복지 혜택 제공
• 최고의 성과를 낼 수 있는 업무 환경 조성
• 다양성과 포용성을 존중하는 조직 문화

마감기한

상시채용