
오토메타MLOps Engineer (MLOps 엔지니어)
- 경력
- 3~10년
- 고용 형태
- 정규직
- 마감
- 상시 채용
- 지역
- 서울 강남구서울 강남구 테헤란로7길 22
- 직군·직무
- 개발서버 개발자, 빅데이터 엔지니어, AI·머신러닝 엔지니어
- 출처
- 원티드
이 공고에서 요구하는 AI 역량
AI 활용 필수AI 관련 항목
- 주요 업무5곳
- 자격 요건4곳
- 우대 사항3곳
공고에서 찾은 문장
- 주요 업무
LLM Fine-tuning 및 모델 최적화
- 주요 업무
Qwen 등 Open-weight LLM Fine-tuning
- 주요 업무
vLLM, TGI, TensorRT-LLM 기반 Serving Infrastructure 구축
- 주요 업무
MLOps Observability & Evaluation
- 주요 업무
Zenith Engine과 AI Agent Infrastructure 연동
- 자격 요건
MLOps, Machine Learning Engineering 또는 AI Infrastructure 분야 실무 경험을 보유하신 분
- 자격 요건
Python 기반 AI/ML 시스템 개발 경험이 있는 분
- 자격 요건
PyTorch 또는 HuggingFace 기반 모델 학습 경험이 있는 분
- 자격 요건
Production 환경에서 AI 서비스를 운영해본 경험이 있는 분
- 우대 사항
LLM Fine-tuning 경험
- 우대 사항
Constitutional AI 관련 경험
- 우대 사항
vLLM, TGI, TensorRT-LLM 활용 경험
요구 경력
3~10년기술 스택
- Git
- Android
- Kotlin
- MVVM
- Gradle
회사 소개
[회사 소개] 주식회사 오토메타(Automata Inc.)는 AI 중심의 오케스트레이션 플랫폼 기업으로, 복잡한 소프트웨어 개발과 운영을 쉽고 효율적으로 만듭니다. AI와 도메인 지식을 결합하여, 기획·개발·운영 전 과정을 자동화하고, 기업이 보다 빠르고 효율적으로 디지털 혁신을 이룰 수 있도록 지원합니다. 솔루션 사업부에서는 AI·클라우드 기반의 다양한 서비스와 플랫폼을 기획·개발하고, SM 사업부에서는 구축된 시스템과 서비스를 안정적으로 운영·관리합니다. 국내외 다양한 산업의 파트너와 협력(BMW, LG, Samsung, China Mobile, 한진, Guanaitong 등)하며, 금융·유통·F&B·공공 등 폭넓은 분야에서 프로젝트를 성공적으로 수행하고, 솔루션 및 서비스를 제공하고 있으며, 더욱 많은 기업들과 파트너십을 진행 중에 있습니다. 주식회사 오토메타(Automata Inc.)의 목표는 AI 기술로 지속 가능한 업무 혁신과 비즈니스 경쟁력 강화를 실현하는 것입니다. [주요 서비스 & 솔루션] - Zenith Ai : AI 기반 개발 자동화 & 지식 오케스트레이션 플랫폼 (자체 LLM, RLRV, Ontology, RAG 기술 도입) - Harmony CVM : 기업 연동형 B2B·B2C 마켓플레이스 솔루션 - OrderHop : QR·스마트오더 기반 F&B 올인원 매장 운영 솔루션 - Harmony RCS : 차세대 양방향 메시징·마케팅 솔루션 [회사 문화] - 자율과 책임: 성과 중심의 유연한 업무 환경 - 열린 소통: 직급에 상관없는 자유로운 아이디어 공유 - 빠른 실행: 결정이 나면 바로 실행, 결과로 이야기 [함께하고 싶은 분] - AI·IT 기술로 더 나은 업무 환경을 만들고 싶은 분 - 문제 해결을 즐기고 빠른 실행에 자신 있는 분 - 다양한 산업과 프로젝트 경험을 쌓고 싶은 분
주요 업무
1. Learning & Training Infrastructure 구축 • RLVR 기반 Verifier-driven Learning Pipeline 설계 및 구축 • Production 실행 결과를 학습 신호로 전환하는 Closed-loop Learning System 구축 • Reward Signal 생성 및 Evaluation Pipeline 운영 • Self-evolving Learning Infrastructure 설계 2. LLM Fine-tuning 및 모델 최적화 • Qwen 등 Open-weight LLM Fine-tuning • LoRA, FSDP2, Mixed Precision, FP8 기반 학습 최적화 • 한국어 및 Enterprise Domain 특화 모델 학습 • 모델 성능 개선 및 학습 효율 최적화 3. GPU Infrastructure 운영 • GPU Training Cluster 설계 및 운영 • Multi-node Distributed Training 환경 구축 • Cloud 및 On-premise GPU 인프라 관리 • 학습 비용 및 리소스 최적화 4. Inference Infrastructure 구축 • vLLM, TGI, TensorRT-LLM 기반 Serving Infrastructure 구축 • 모델 배포 자동화 및 운영 • Latency, Throughput, Cost 최적화 • Production 환경 모델 운영 및 관리 5. MLOps Observability & Evaluation • 모델 성능 모니터링 체계 구축 • Drift, Hallucination, Latency, Accuracy 추적 • 실험 관리 및 Evaluation Framework 구축 • A/B Testing 및 Statistical Evaluation 운영 6. Multi-Agent Inference Integration • Agent-to-Agent Protocol 기반 Inference Layer 구축 • Multi-Agent Collaboration 환경 설계 • Zenith Engine과 AI Agent Infrastructure 연동 • Ontology 및 Knowledge Graph 기반 추론 시스템 통합
자격 요건
MLOps, Machine Learning Engineering 또는 AI Infrastructure 분야 실무 경험을 보유하신 분 Python 기반 AI/ML 시스템 개발 경험이 있는 분 PyTorch 또는 HuggingFace 기반 모델 학습 경험이 있는 분 모델 학습부터 배포까지 End-to-End Workflow를 이해하고 있는 분 Cloud 또는 GPU Infrastructure 운영 경험이 있는 분 • Production 환경에서 AI 서비스를 운영해본 경험이 있는 분 • 학습 성능, 추론 성능, 비용 간의 Trade-off를 이해하고 최적화할 수 있는 분 • 한국 오피스(서울)에서 대면(On-site) 근무가 가능한 분 • 한국어로 원활한 업무 커뮤니케이션이 가능한 분 - 읽기, 쓰기, 말하기 능통 - 외국인의 경우 TOPIK 6급 이상 필수
우대 사항
AI / ML Training • LLM Fine-tuning 경험 • RLHF, RLVR, DPO, RLAIF 관련 경험 • Constitutional AI 관련 경험 • Reward Model 설계 경험 • DSPy, TextGrad, Verifier 기반 시스템 구축 경험 • MoE(Mixture of Experts) 모델 학습 경험 Infrastructure • Distributed Training 환경 구축 경험 • DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM 활용 경험 • Kubernetes 또는 SLURM 운영 경험 • GPU Cluster 운영 경험 • vLLM, TGI, TensorRT-LLM 활용 경험 • Multi-node Training 최적화 경험 • Observability & Evaluation • MLflow, Weights & Biases(W&B), Opik 활용 경험 OpenTelemetry 기반 Observability 구축 경험 • LLM Evaluation Framework 구축 경험 • Drift Detection 및 Production Monitoring 경험 • A/B Testing 및 통계 기반 모델 평가 경험 Integration • REST API 기반 서비스 개발 경험 • MCP, A2A 등 AI Agent Protocol 관련 경험 • Ontology 또는 Knowledge Graph 연동 경험 • Enterprise AI 시스템 구축 경험 • 개인정보보호, 보안, 컴플라이언스 환경에서의 AI 운영 경험 기타 • RLHF, RLVR, Fine-tuning, GPU Training 관련 프로젝트 경험을 보유하신 분 • AI Research를 실제 Production System으로 구현한 경험이 있는 분 • 복잡한 문제를 구조화하고 자동화하는 것을 즐기는 분 • AI Learning Infrastructure의 미래를 함께 만들어가고 싶은 분
혜택 및 복지
• 자율적인 근무 환경 - 시차 출퇴근제 (9-10시 출근 가능, 8시간 근무) - 1/2 반차 휴가 사용 • 수평적인 근무 환경 • 매주 수요일 재택근무 • 연 22회 휴가 지급 (정규직 대상) - 기본 연차(15일) + 일퇴찬스 (6일 : 1달에 0.5개 * 12) + 생일휴가 (1일) • 연휴 샌드위치 공동연차 제도
채용 절차
[채용 절차] 서류 전형 > 실무진 면접 > 과제 전형 (필요할 경우) > 최종 합격 [입사 유의사항] • 인턴을 제외한 모든 직무는 3개월 수습기간이 있습니다. • 수습기간 동안 급여(100%) 및 복지는 차등 없이 지급됩니다. • 입사지원 서류에서 허위기재 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다. [기타] • 정규직 계약 체결 예정. • 추가적인 내용에 대해서는 인터뷰에서 논의.
회사 정보

- 연봉 수준연봉업계평균이상
- 회사 규모50명이하
- 업력설립4~9년
- 퇴사율퇴사율5%이하
복지
- 출퇴근
서울 강남구 테헤란로7길 22지도 보기