MLOps Engineer

소개

Kai Health는 난임 성공률을 높이기 위한 솔루션을 개발하는 국내 유일의 난임 인공지능 기업입니다. 설립된 지 3년도 되지 않아 누적 투자 60억 원을 유치하였으며, 핵심 솔루션인 Vita Embryo는 배아 이미지와 임상 정보를 기반으로 임신 성공 가능성이 높은 배아를 선별할 수 있도록 돕는 인공지능 소프트웨어입니다. 해당 제품은 유럽, 싱가포르, 인도, 한국에서 의료기기 인증을 받았고, 현재 한국 및 인도의 대규모 난임 네트워크 120개 이상에서 사용 중입니다. Kai Health는 AI 기술을 통해 난임 치료의 성공률 향상에 기여하고, 병원 및 연구기관과의 긴밀한 협업을 통해 임상적 가치와 실사용성을 갖춘 의료 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 과정에서 AI 모델을 실험실에서 실제 의료 현장으로 안정적으로 연결하는 ML 파이프라인과 운영 인프라를 구축하고, 환자에게 닿는 AI 제품의 품질과 지속 가능성을 책임질 MLOps 엔지니어를 모십니다.

주요업무

• 학습/추론 환경 표준화 - 모델 유형 (DL/ML) 별 베이스 이미지 및 의존성·프레임워크 버전 통합 • BentoML 기반 서빙 파이프라인 운영 및 고도화 • ArgoCD 기반 GitOps 배포 파이프라인 운영·개선 • 실시간 추론 latency·throughput 최적화 (동적 배칭, GPU 활용 효율화, 모델 런타임 최적화) • 모델 레지스트리 및 데이터/모델 버저닝 체계 정착·운영 • 프로덕션 모니터링 구축 — 추론 지연·처리량, 모델 성능, 입력 분포 변화(data drift) 탐지 • 연구원·ML 엔지니어가 안정적으로 배포할 수 있도록 내부 템플릿·도구·문서 정비

자격요건

• Python 능숙 • 기존 Kubernetes 환경 위에서 ML 워크로드를 배포·운영·트러블슈팅 해본 경험 • AWS 환경 경험 (EKS, ECR, S3) • ML/DL 모델을 프로덕션에 배포·운영해본 경험 • CI/CD 또는 GitOps 기반 배포 경험 • 실시간(online) 모델 서빙을 운영하고 latency/throughput을 최적화해본 경험 • 기존 인프라/플랫폼 팀과 협업하며 책임 경계를 정의하고 일해본 경험 • 명확한 선례 없이 표준·우선순위를 스스로 정하고 추진해본 경험

우대사항

• 표준화가 안 된 ML 환경을 체계 잡힌 운영 기반으로 끌어올린 경험 • 추론 최적화 및 런타임 변환 경험 (ONNX, TensorRT, 양자화, 동적 배칭 등) • ArgoCD 등 GitOps 도구 운영 경험 • BentoML 사용 경험 (또는 Triton/TorchServe/KServe 등 유사 서빙 프레임워크) • GPU 리소스 스케줄링 및 K8s 오토스케일링(HPA 등) 경험 • 모델/데이터 버저닝 도구 경험 (DVC, MLflow, Weights & Biases) • 모니터링/옵저버빌리티 (Prometheus, Grafana, Evidently 등 drift 탐지 포함) • Kubernetes 기반 서비스 개발·배포·운영 경험

혜택 및 복지

• 휴식이 필요할때는 자유롭게 휴가를 쓸 수 있어요 • 출퇴근 혼잡을 피하고 각자 바이오리듬을 존중하기 위해 8-10시 사이에 출근하고 있어요 • 점심 및 야근 식대와 간식을 지원하고 있어요 • 매월 팀별 회식비를 지원하고 있어요 • 개인의 성장 비용을 지원하고 있어요 (교육비, 세미나, 학회비, 도서구매비 등) • 직무발명보상금을 지급하고 있어요 • 명절선물 및 경조사를 지원하고 있어요 • 업무에 필요한 장비를 지원해요 • 사무실은 서초구 서초대로 398 패스트파이브 강남3호점에 위치하고 있어요