리소리우스MLOps
- 경력
- 신입~35년
- 고용 형태
- 정규직
- 마감
- 상시 채용
- 지역
- 서울 종로구서울 종로구 대학로 116, 4층
- 직군·직무
- 개발AI·머신러닝 엔지니어
- 출처
- 원티드
이 공고에서 요구하는 AI 역량
AI 활용 필수AI 관련 항목
- 주요 업무3곳
- 자격 요건2곳
- 우대 사항4곳
공고에서 찾은 문장
- 주요 업무
World Model, Biomedical AI 및 LLM/Agent를 위한 GPU 기반 학습·추론 Infrastructure를 구축하고 운영합니다.
- 주요 업무
Training, Evaluation, Model Registry, Deployment가 연결되는 ML Pipeline 및 MLOps 환경을 구축합니다.
- 주요 업무
LLM/Agent 및 AI Model의 API Serving, Batch Inference, Online Inference 환경을 구축하고 안정성을 개선합니다.
- 자격 요건
MLOps, ML Platform, Backend/Infrastructure Engineering 또는 유관 분야의 실무 경험이 있으신 분
- 자격 요건
PyTorch 등 ML Framework를 활용한 Training/Inference Workflow에 대한 이해가 있으신 분
- 우대 사항
MLflow, Weights & Biases, Kubeflow 등 Experiment Tracking/MLOps Platform 구축 경험
- 우대 사항
PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, Ray 등 Distributed ML Framework 활용 경험
- 우대 사항
vLLM, Triton Inference Server 등 GPU 기반 Model/LLM Serving 경험
- 우대 사항
LLM/Agent의 Evaluation, SFT, Preference Learning 또는 RL/Post-training Pipeline 구축 경험
요구 경력
신입~35년회사 소개
AI Scientist, World Model, Scientific Agent의 연구·개발을 안정적으로 지원할 Research MLOps Engineer를 찾습니다. 다양한 Biomedical AI 모델과 LLM/Agent를 빠르게 실험하고 반복적으로 개선할 수 있도록 GPU Infrastructure, Training Pipeline, Experiment Management, Model Serving, Evaluation 및 Post-training 환경을 구축합니다. 단순한 모델 배포를 넘어 Research 단계의 실험이 재현 가능하게 관리되고, 모델과 Agent가 실제 시스템에서 안정적으로 실행될 수 있도록 Research Training Evaluation Serving Feedback/Post-training으로 이어지는 AI Platform 전반을 설계·운영합니다
주요 업무
• World Model, Biomedical AI 및 LLM/Agent를 위한 GPU 기반 학습·추론 Infrastructure를 구축하고 운영합니다. • Training, Evaluation, Model Registry, Deployment가 연결되는 ML Pipeline 및 MLOps 환경을 구축합니다. • 연구자의 실험 설정, Dataset, Checkpoint, Metric 및 Artifact를 추적하고 재현할 수 있는 Experiment Management 환경을 개발합니다. • On-premise 및 Cloud 환경에서 GPU Resource Scheduling, Monitoring 및 Infrastructure Optimization을 수행합니다. • LLM/Agent 및 AI Model의 API Serving, Batch Inference, Online Inference 환경을 구축하고 안정성을 개선합니다. • SFT, Preference Learning, RL 등 Post-training Pipeline과 Agent Evaluation 환경을 구축합니다. • AI Scientist, Data Engineer 및 Software Engineer와 협업하여 연구 코드를 재현 가능하고 확장 가능한 Production/Research System으로 전환합니다.
자격 요건
• MLOps, ML Platform, Backend/Infrastructure Engineering 또는 유관 분야의 실무 경험이 있으신 분 • Python 기반 ML/Backend System 개발 경험이 있으신 분 • Docker 및 Kubernetes 기반 환경에 대한 이해와 구축·운영 경험이 있으신 분 • PyTorch 등 ML Framework를 활용한 Training/Inference Workflow에 대한 이해가 있으신 분 • Linux 및 GPU 기반 ML Infrastructure를 운영하고 문제를 분석할 수 있으신 분 • AI/ML Researcher 및 Engineer와 협업하여 연구 요구사항을 시스템으로 구현할 수 있으신 분
우대 사항
• MLflow, Weights & Biases, Kubeflow 등 Experiment Tracking/MLOps Platform 구축 경험 • NVIDIA GPU Cluster, Multi-GPU 또는 Distributed Training 환경 운영 경험 • PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, Ray 등 Distributed ML Framework 활용 경험 • vLLM, Triton Inference Server 등 GPU 기반 Model/LLM Serving 경험 • LLM/Agent의 Evaluation, SFT, Preference Learning 또는 RL/Post-training Pipeline 구축 경험 • AWS 등 Cloud와 On-premise가 혼합된 Hybrid ML Infrastructure 구축 경험 • Airflow, Argo Workflows, Kubeflow Pipelines 등 Workflow Orchestration 경험 • Terraform, CI/CD, Observability 등 Infrastructure Automation 및 Monitoring 경험
혜택 및 복지
• 학회/세미나/교육/도서 등 구매 지원 • 식대 월 최대 40만원 지원 • 간식 지원 • 중소기업 소득세 감면 제도(5년간, 90%) • 지하철역 도보 2분 거리 사무실 • 성과에 비례한 보상(급여 인상, 스톡옵션 등) 제공 • 만근수당 지급 • 유연출퇴근제 운영 • 그 외에 업무와 개인 성장에 필요한 전반적인 지원
채용 절차
1차 - 실무자 커피챗 2차: 대표자 커피챗 (필요 시) 기술 면접 레퍼런스 체크
회사 정보
- 회사 규모50명이하
- 업력설립3년이하
- 퇴사율퇴사율5%이하
복지
- 교육
- 출퇴근
- 보상
서울 종로구 대학로 116, 4층지도 보기