AI MLOps 엔지니어

AI MLOps 엔지니어

📋 주요업무

• 모델 학습부터 서빙까지 이어지는 파이프라인 운영과 개선: VLM 기반 문서 이해 모델의 학습, 배포, 서빙, 재학습 흐름을 안정적으로 만듭니다.
• 현장 데이터 관찰과 피드백 루프 설계: 프로덕션에서 들어오는 문서와 실패 사례를 수집하고 분류합니다. 이를 다음 학습과 평가에 반영하는 구조를 만듭니다.
• 평가 체계 설계: 전체 정확도 하나로는 보이지 않는 문제를 드러내는 평가 방법을 고민합니다. 문서 유형별, 필드별, 입력 품질별로 나눠 봅니다.
• 모니터링과 원인 추적: 추론 품질, 지연, 데이터 분포 변화를 추적합니다. 문제가 생기면 근본 원인까지 따라갑니다.
• 서빙 최적화: vLLM, Triton 등을 활용해 GPU 자원 안에서 지연과 처리량의 균형을 찾습니다.
• 배포 자동화와 재현성: 누가 배포해도 같은 결과가 나오는 환경을 만들고, 모델과 데이터 버전을 추적 가능하게 관리합니다.

📋 자격요건

• 경력 2년 이상 ~ 5년 이하
• 대학교졸업(4년)이상
• MLOps, ML 엔지니어링, 백엔드/플랫폼 엔지니어링 분야 실무 경력 3~5년
• 머신러닝 모델을 실제 서비스나 프로젝트에 올리고 운영해 본 경험
• Python 활용 능력, PyTorch 등 ML 프레임워크 실무 경험
• Docker 등 컨테이너 기반 배포 환경에 대한 이해
• 문제 상황을 구조적으로 정리하고, 팀과 근거를 가지고 소통할 수 있는 분

『 입사 지원 시 함께 보내주세요』

이력서와 함께 아래 질문 중 '하나 이상'에 대한 답을 자유 형식으로 보내주세요. 분량 제한은 없고, 잘 정리된 글보다 실제 경험이 담긴 글을 더 반갑게 읽습니다.

• 현장이나 프로젝트에서 처음 생각했던 문제와 실제 문제가 달랐던 경험이 있나요? 무엇을 보고 그 차이를 알게 되었나요?
• 지표는 괜찮았는데 실제로는 무언가 잘못되고 있었던 경험을 들려주세요. 어떻게 알아챘나요?
• 해결하지 못했거나 결과가 기대와 달랐던 문제가 있다면, 그 과정에서 무엇을 관찰했고 지금이라면 어떻게 다르게 접근할지 알려주세요.
• 반복되는 장애나 오류를 한 번의 수정이 아니라 구조로 해결해 본 경험이 있나요?

※ 1차 실무 면접에서는 기술 지식을 확인하는 질문보다 위 경험을 함께 깊게 파고드는 대화를 나눌 예정입니다.

📋 우대사항

• Document AI, OCR, KIE, VLM 관련 프로젝트 경험
• 데이터 라벨링, 품질 관리, 오류 분석 체계를 직접 만들어 본 경험
• 모델 성능 저하나 데이터 드리프트를 발견하고 원인을 찾아 해결한 경험
• vLLM, Triton 등 모델 서빙 경험
• 현업 사용자, 고객사와 직접 소통하며 요구사항을 정리해 본 경험
• 온프레미스 또는 보안 제약이 있는 환경에서 일해 본 경험

🏠 근무조건

• 고용형태 : 정규직(수습 3개월)
• 급여 : 면접 후 결정
• 근무지 : 서울 서초구 강남대로89길 30 르헤브 빌딩
• 근무일수/시간 :

🎁 복지 및 혜택

• 급여제도 : 퇴직연금, 인센티브제, 상여금, 장기근속자 포상, 우수사원포상, 퇴직금, 성과급, 직책수당, 장기근속수당, 4대 보험
• 근무 환경 : 회의실, 공기청정기, 사무용품 지급
• 지원금/보험 : 각종 경조사 지원
• 리프레시 : 연차, 여름휴가, 경조휴가제, 반차, Refresh휴가, 근로자의날 휴무, 포상휴가, 육아휴직
• 조직 문화 : 수평적 조직문화, 회식강요 안함, 자유복장, 자유로운 연차사용, 님/닉네임 문화
• 교육/생활 : 간식 제공, 음료제공(차,커피)
• 선물 : 명절선물/귀향비

🚀 채용절차

• 접수기간 : 2026-10-14 16시 ~ 2026-10-31 24시
• 제출서류 : 사람인 온라인 이력서
• 접수방법 : 사람인 입사지원, 홈페이지 지원
• 전형절차 : 서류전형 → 1차면접 → 2차면접 → 최종합격

🛎️ 유의사항

• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.