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[마키나락스(MakinaRocks)] 전문연구요원 Machine Learning Engineer 및 MLOps Engineer 채용
[마키나락스(MakinaRocks)] 전문연구요원 Machine Learning Engineer 및 MLOps Engineer 채용
작성일:
2021-12-22 09:49:38
[전문연구요원] Machine Learning Engineer 채용
https://career.greetinghr.com/o/NzA5NA.GWNT3HxNzrMNdVCSVtlDW6kGxWo
이런 일을 함께 합니다
- 제조, 에너지 분야의 효율 향상 및 최적화 문제에 대해 해결책을 제시합니다.
◦문제 해결을 위한 전략을 세우고, 수행을 위한 계획을 세웁니다.
◦다양한 아이디어를 검증하기 위한 실험을 설계, 수행하며, 결과를 분석하여 구체적인 방법론을 도출합니다.
◦기존의 방법론들과 새로운 방법론을 정량적으로, 다각도로 비교하고 최적의 해결 전략을 세웁니다.
- 결과물을 자산화 합니다.
◦문제 해결 과정을 구조적인 문서로 체계적으로 정리하고 공유합니다.
◦문제 해결 자체에 집중할 수 있도록, 결과를 라이브러리화 하고 가능한 부분은 최대한 자동화 합니다.
◦세미나, 특허, 논문, 오픈소스 기여 활동 등을 통해 성과를 공유합니다.
- 제품 및 서비스를 개발합니다.
◦데이터 수집부터 최종 결과물 생성까지 전 과정에 대한 파이프 라인을 구축합니다.
◦변화하는 환경에서도 꾸준히 성능을 유지할 수 있도록 모델 업데이트 방법론을 개발합니다.
◦서비스 중 발생할 수 있는 위험 및 예외 상황에 대응할 수 있는 로직을 디자인하고 구현합니다.
이런 분을 찾습니다
- 자료구조, 알고리즘 등에 대한 기본 지식이 있으신 분
◦알고리즘의 시간, 공간 복잡도에 대해 잘 이해하고 계신 분
◦문제 풀이, pseudo code 작성 및 실제 구현에 문제가 없으신 분
◦본인이 구현한 코드에 대한 분석 능력을 갖추신 분 - 기계학습, 데이터 분석 파이썬 패키지에 익숙하시고 사용하는 기술의 원리를 이해하고 계신 분
◦주요 파이썬 패키지 활용이 익숙하신 분(pytorch, tensorflow, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn 등)
◦기계학습, 딥러닝, 확률 및 통계의 개념을 잘 이해하고, 실제로 문제에 적용할 수 있는 지식을 갖추신 분 - 리눅스 환경에 대한 개념을 이해하고 있는 분
- 자신의 의견을 논리적으로 표현하고, 팀원들과 토론하며 합리적인 결론을 도출할 수 있는 분
- 새로운 지식, 도구, 기술을 두려워하지 않고 빨리 익힐 수 있는 분
우대사항
- Kaggle 등의 데이터 경진대회 수상 경력
- Machine Learning, Data Mining 논문 출판 경험
- 오픈소스 기여
- SQL 경험, 이해도, 숙련도
- 리눅스 환경에서 개발 경험
- Backend Engineering에 대한 경험
- MLOps에 대한 경험
채용절차
- 서류접수
- 온라인 코딩테스트
- 기술 인터뷰
- Fit 인터뷰
- 처우협의
- 입사확정
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[전문연구요원] MLOps Engineer 채용
https://career.greetinghr.com/o/NzA5NQ.tFWBQoiqspDrDIMh2jYZc59ocs8
이런 일을 함께 합니다
- 마키나락스가 개발하는 MLOps 플랫폼
◦기술적 간극 줄이기
Data Scientist와 ML Engineer들은 다양한 실험을 위해 로컬 환경에서 데이터 분석과 모델링을 합니다.
Software Engineer들은 전통적인 Software 개발 Process 방법으로 제품을 개발합니다.
MLOps 플랫폼팀은 이 두 직군간의 기술적 간극을 줄이는 플랫폼을 개발하고자 합니다.
◦머신러닝 파이프라인 CI/CD/CT 에 필요한 것들을 개발하고 관리, 운영합니다.
◦마키나락스는 산업에 존재하는 다양한 문제를 해결하기 위해 많은 프로젝트를 진행하고 있습니다.
MLOps Engineer 는 프로젝트 진행에 막힘이 없도록 필요한 리소스 관리와 모델의 배포를 쉽게 할 수 있도록 합니다.
나아가서 이 과정에서 시장에서 필요로 하는 것을 찾아내고 제품으로 개발을 합니다. - 마키나락스의 MLOps 플랫폼이 나아가야 할 방향
◦바퀴를 재발명하지 않습니다. 다양한 Open source 를 검토하고 없는 기능만 개발합니다.
◦Feature Store를 통해 실험과 배포된 모델의 데이터에서 오는 간극을 줄여줍니다.
◦모델 성능의 재현을 위한 Data Version, Code Version 을 자동으로 관리할 수 있는 도구를 개발합니다.
◦파이프라인 단위에서 Hyper Parameter Optimization 을 할 수 있는 방법을 연구하고 개발합니다.
추후 AutoML, NAS 까지 이어질 수 있도록 연구합니다.
◦배포된 모델의 성능이 떨어지지 않도록 A/B Testing 을 수행하며, 효율적으로 Continual Learning 하는 방법을
연구하고 개발합니다.
이런 분을 찾습니다
- Python 에 능숙하신 분
- Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit-Learn 과 같은 ML/DL Framework 경험이 있으신 분
- Kubernetes를 활용한 경험이 있으신 분
- Github Action, ArgoCD, Jenkins 와 같은 도구를 활용한 CI/CD 자동화 경험이 있으신 분
- 서로 다른 직군 간의 기술적 배경의 차이를 이해하고 이 간극을 줄이는데 관심이 많으신 분
- 새로운 Tool 및 Open Source 사용에 대해 적극적인 분
우대사항
- Kubeflow 활용 경험이 있으신 분
- SeldonCore, BentoML 과 같은 Serving Framework 활용 경험이 있으신 분
- Prometheus, Grafana 등을 활용한 Monitoring System 운영 경험이 있으신 분
- EFK 스택 등의 Logging System 운영 경험이 있으신 분
- 머신러닝/딥러닝 Framework를 이용한 머신러닝 프로젝트 실무 경험이 있으신 분
- AWS 사용 경험이 있으신 분
- Open Source Contribution 경험이 있으신 분
- 유연한 개발문화에 대한 관심이 있으신 분
채용절차
- 서류접수
- 온라인코딩테스트
- 기술인터뷰
- Fit인터뷰
- 처우협의
- 입사확정