MLOps 엔지니어

• AI Guru는 독자적인 AI 솔루션인 Guru Insight, Guru Inspect, Guru Operate를 개발하여 다양한 산업에서 실질적인 비즈니스 효과를 창출하고 있습니다. 특히 주요 반도체 기업과 연간 AI 과제 수행 계약을 체결하며, AI 기술의 상용화에 성공했습니다.
• 향후 5년간 AI 적용 컨설팅, 인프라 구축, 솔루션 제공까지 아우르는 End-to-End 서비스를 목표로, 제조 산업 확장과 해외 시장 진출을 전략적으로 추진할 계획입니다.
• AIGuru와 함께 성장하며 새로운 가능성을 탐색할 준비가 되셨나요?
• 우리는 "스스로 완성하는 MLOps 엔지니어"를 찾습니다.
• 지시를 기다리지 않습니다.
• 고객 현장의 문제를 직접 발견하고,
• 파이프라인을 짜고, 모델을 배포하고,
• 결과가 나쁘면 본인이 먼저 알아채는 사람.
• 우리 팀은 자율과 책임이라는 단 하나의 테두리 안에서 움직입니다.
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• 우리가 말하는 "자율과 책임"이란
• 자율은 권한이 아닙니다. 의무입니다.

• 아무도 당신의 일정을 관리하지 않습니다. 대신, 당신이 정한 일정에 팀이 의존합니다
• 아무도 요구사항을 먼저 정리해주지 않습니다. 대신, 당신이 고객의 말을 듣고 스펙으로 만듭니다
• 아무도 배포 후 결과를 대신 책임지지 않습니다. 대신, 당신이 모델 성능 드리프트를 가장 먼저 알아채야 합니다

• 이 방식이 불편하게 느껴진다면, 우리 팀은 맞지 않을 수 있습니다.
• 이 방식이 당연하게 느껴진다면, 계속 읽어주세요.
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• 이런 경험이 있으신 분

• 누군가의 지시 없이 문제를 스스로 정의하고 해결한 경험
• 고객 또는 현장 담당자의 요구사항을 직접 수신하고

데이터 스펙 또는 모델 요구사항으로 구조화해본 경험

• 데이터 수집부터 모델 서빙까지, ML 파이프라인 하나를 끝까지 책임진 경험
• 본인이 배포한 모델의 성능이 나빠졌을 때, 남이 알기 전에 본인이 먼저 파악한 경험
• "이건 제 역할이 아닙니다"보다 "일단 해보겠습니다"가 자연스러운 분

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• 엔지니어링 실력 위에 제품 감각을 쌓아온 분
• 자율로 움직이려면 실력이 뒷받침되어야 합니다.
• 판단의 근거가 없으면 자율은 방치가 됩니다.

• ML 모델 학습·배포·모니터링 전 사이클을 코드로 소유할 수 있는 분
• 소프트웨어 아키텍처 설계부터 현장 인터뷰까지 맥락을 끊지 않고 사고하는 분
• AI 도움 없이 단단한 코드를 만들 수 있는 분 ( 우리는 AI를 냉정한 코드 리뷰어로만 사용합니다 )
• 데이터 모델링을 통해 비정형 현장 데이터를 구조화할 수 있는 분
• 코드 품질 (DRY, 모듈화, 기술 부채 관리) 에 타협하지 않는 분
• 명확한 요구사항 문서와 ADR을 자연스럽게 작성하는 분 ( 문서화는 팀에 대한 책임입니다 )
• Git, CLI, 컨테이너 도구를 능숙하게 다루는 분

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우리 MLOps 엔지니어는 다음을 스스로 판단하고 실행합니다

• 고객 현장의 데이터 품질 이슈 파이프라인 개선 여부 결정
• 고객 요구사항 직접 수신 모델 재학습 또는 임계값 튜닝으로 전환
• 배포된 모델의 성능 드리프트 감지 및 대응 시점 판단
• 엣지 디바이스 ~ 클라우드 간 ML 파이프라인 운영 및 개선

• 여기서 "판단"은 혼자 한다는 뜻이 아닙니다.
• 팀과 논의하되, 결론을 누군가가 대신 내려주길 기다리지 않는다는 뜻입니다.
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• 다음 중 자신을 발견하신다면, 우리가 찾는 분입니다

• 내가 정의하지 않으면 아무도 정의해주지 않는다는 걸 안다
• 팔리지 않는 모델은 아무리 정확해도 쓸모없다는 걸 안다
• 질문을 똑똑하게 하고, 내가 모르는 것을 안다 (메타인지)
• 코드만큼 커뮤니케이션과 문서화를 중요하게 생각한다
• 결과가 나쁠 때 환경 탓보다 다음 액션을 먼저 생각한다
• 작은 팀에서 빠르게 배포하고 빠르게 배우는 방식을 즐긴다

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• 주요 업무 세부

• 고객사와 프로젝트 개발도 할 수있습니다.
• 고객사의 MLOps 플랫폼을 운영 관리할 수 있습니다. ( 모델 모니터링 및 고도화 )
• 고객사 또는 자사의 DB 구축·운영 및 데이터 모델 설계 및 개발을 할 수 있습니다.
• 고객사 또는 자사 제품의 모델 학습/추론용 파이프라인 및 API 개발 할 수 있습니다.
• 고객사 프로젝트 시, AI 모델 개발팀과 협업하여 고객 중심적인 요구사항 분석 및 구체화 할수 있습니다.
• MLOps를 위한 벡엔드 개발 경험 ( DB 설계 및 쿼리 최적화 )
• 백엔드 인프라 운영 및 관리 경험 ( 온프레미스, 클라우드, 도커 등 )
• 파이썬 또는 자바 가능하신 분
• 온프레미스 및 주요 클라우드 서비스( Azure, AWS, GCP 등 )를 활용한 운영환경 구축 및 개발 경험
• Linux , Unix 환경에 능숙하신 분
• 경력 2년이상
• 자바 가능 하신 분
• 머신러닝/딥러닝 모델 개발 경험
• 데이터 엔지니어링 및 데이터 분석과 관련된 실무 경험
• 프론트 또는 백엔드 웹어플리케이션 개발 경험 ( 백엔드는 자바 필수 )
• 기존 코드베이스 분석과 개선에 능동적인 태도를 가진 분
• 온프레미스 상에서 LLM ( RAG 방식포함 ) 구축 경험 우대
• 8~10시 내 자율출근, 주 40시간 자율 근무제
• 점심 식비 지원, 월 1회 점심 회식
• 음료 & 간식 제공
• 명절 선물 제공
• 연 1회 워크샵 또는 워케이션 진행
• 생일 반차
• 휴게 공간, 회의실 보유