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MLOps Engineer

AI Lab

콴다 팀의 AI Lab은 전 세계적으로 서비스되는 콴다(QANDA)의 인공지능을 연구하고 개발하는 조직입니다. 인공지능 기술을 이용해 기존의 교육을 혁신하고자 노력합니다.
인공지능은 매우 빠르게 발전하고 있는 분야입니다. 매일 새로운 논문들이 쏟아져 나오고, 놀라운 기술들이 등장합니다. 콴다 역시 방대한 양의 데이터를 기반으로 자체적인 인공지능 기술을 보유/활용하고 있으며, 콴다의 유저들에게 새로운 경험을 선사하기 위해 끊임없이 연구하고 있습니다.
MLOps Engineer는 연구/개발된 기술이 콴다의 유저들에게 실제로 전달되어 가치를 만들어낼 수 있도록 서비스를 배포하고 운영하는 역할을 수행합니다. 인공지능을 활용하는 기술들은 매우 높은 계산량을 요구하고, 모델이 지속적으로 변화하기 때문에 그에 알맞은 최적화와 관리가 필요합니다.
콴다 팀의 AI Lab에서 창출해낼 가치를 함께 고민하고 극대화하기 위해 노력하실 분을 모십니다.

주요 업무

MLOps 운영
콴다에서 연구/개발한 머신러닝 서비스를 Kubernetes 환경에 배포하고 운영
서비스에 배포되는 모델의 버전관리 및 배포 자동화
콴다의 데이터를 활용할 파이프라인을 설계하고 관리
ML 모델 최적화
하드웨어에 대한 기본지식을 알고 머신러닝 모델 활용의 비용과 속도를 최적화
다양한 ML Framework 도입을 통해 효율성 및 운영 개선

자격 요건

SW Engineer(Server Backend) 경력 2년 이상이 있으신 분
인프라 소프트웨어(IaaS)를 운영하고 개선한 경험(Kubernetes, Docker 등)이 있으신 분
딥러닝의 추론 및 학습(Forward/Backward Propagation)에 대한 이해 및 Pytorch, Tensorflow 등으로 대표되는 ML Framework 중 1개 이상에 대한 사용 경험이 있으신 분

우대 사항

대용량 트래픽 서비스 개발/운영 경험이 있으신 분
딥러닝 모델 서빙 최적화 및 배포 경험(TensorRT, Triton, Bento ML 등)이 있으신 분
ML Framework 중 1개 이상에 대한 높은 숙련도가 있으신 분
Computer Vision/NLP 등의 ML 논문 구현 경험 및 AI 모델 학습 경험이 있으신 분

근무 형태

정규직 (수습기간 3개월)

제출 서류

자유 양식의 국문 이력서(PDF)
포트폴리오 또는 github repository(optional)

채용 절차

서류 전형 → 1-3차 면접 → 최종 합격 → 처우 협의 → 입사
2-3차 면접은 하루에 연달아 진행됩니다.
포지션에 따라 과제 전형 혹은 추가 면접이 진행될 수 있습니다.

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