Junior MLOps / DevOps Engineer

Junior

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Engineer, MLOPs, DevOps

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DeepAuto.ai은 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 엔지니어들과 함께 세계를 더 안전하고 효과적으로 만들기 위한 연구개발에 힘쓰고 있습니다. 당신의 열정과 전문성이 필요합니다! 함께 미래를 만들어나가실 엔지니어들의 지원을 기다립니다.


⛳ 이런 일들을 해요

  • Infra 관리

    • 저희는 AI SaaS 기업으로서 Kubernetes 로 구성된 MLOps 를 제공하고 있습니다. 다양한 AI 워크로드에서 GPU 클러스터 관리와 Scale-to-zero 등의 문제를 을 효과적으로 해결하기 위해 MLOps 팀에서 인프라를 관리하고 있습니다.

    • AWS 를 포함한 각종 인프라를 대부분 Terraform, Kubernetes Manifest, ArgoCD 등을 이용해 IaC(Infrastructure as Code) 기반으로 운영하고 있습니다.

    • Kubernetes 기반 모니터링 툴을 개발 및 운영을 목표로 하고 있습니다.

  • MLOps 개발

    • Python Client 및 Model Fine-Tune, Model Serving 파이프라인을 개발하고 있습니다.

    • KubeFlow, MLflow 등 기존에 존재하는 MLOps 서비스 분석 및 integration 을 진행하고 있습니다.

  • Model & Dataset Hub DB / Server 개발

    • DeepAuto.ai 의 AutoML 프로덕트를 위해서 자체적인 Model & Dataset Hub 를 관리하고 있습니다.

    • Model Zoo 에 등록된 모델 개수가 1만 개를 넘어감에 따라 여러 대의 노드에 분산된 학습을 효율적으로 관리하기 위해 Golang 으로 제작된 Model Zoo 서버를 개발하고 있습니다.

👍 이런 분들을 모셔요

  • ML과 MLOps 도메인에 대한 관심이 있으신 분

  • 초기 스타트업 (Seed) 에서 유의미한 성과를 내고 싶으신 분

  • 블로그 글이 아닌 원어로 된 공식 문서,가이드를 보면서 공부하실 수 있는 분 (스피킹 등 다른 영어 실력은 중요하지 않습니다.)

  • Python 언어에 대한 심도 깊은 이해

  • Kubernetes 관련 경험

  • AWS 등 클라우드 인프라와 Terraform 을 이용한 IaC 사용 경험

  • PostgresSQL 데이터베이스 사용 경험

  • Pytorch 등 ML 라이브러리 사용 경험

  • Shell Script 등 기본적인 UNIX 호환 운영체제 사용법에 대한 이해

👏 이런 분이면 더욱 좋아요

  • Prometheus, Grafana 등 클라우드 리소스 모니터링 관련 경험

  • CKA, AWS SAA/SAP 등 클라우드 관련 자격증

  • Ray, Kserve, Seldon Core 등을 이용한 ML Serving 경험

  • Temporal, AirFlow, Kubeflow 등을 이용한 데이터 분석 파이프라인 제작 경험 혹은 빅데이터 분석 경험

  • 그 외 다음의 기술들을 사용해 보신 분: Kafka, Ray, AirFlow, KubeFlow, Temporal

DeepAuto.ai은 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 엔지니어들과 함께 세계를 더 안전하고 효과적으로 만들기 위한 연구개발에 힘쓰고 있습니다. 당신의 열정과 전문성이 필요합니다! 함께 미래를 만들어나가실 엔지니어들의 지원을 기다립니다.


⛳ 이런 일들을 해요

  • Infra 관리

    • 저희는 AI SaaS 기업으로서 Kubernetes 로 구성된 MLOps 를 제공하고 있습니다. 다양한 AI 워크로드에서 GPU 클러스터 관리와 Scale-to-zero 등의 문제를 을 효과적으로 해결하기 위해 MLOps 팀에서 인프라를 관리하고 있습니다.

    • AWS 를 포함한 각종 인프라를 대부분 Terraform, Kubernetes Manifest, ArgoCD 등을 이용해 IaC(Infrastructure as Code) 기반으로 운영하고 있습니다.

    • Kubernetes 기반 모니터링 툴을 개발 및 운영을 목표로 하고 있습니다.

  • MLOps 개발

    • Python Client 및 Model Fine-Tune, Model Serving 파이프라인을 개발하고 있습니다.

    • KubeFlow, MLflow 등 기존에 존재하는 MLOps 서비스 분석 및 integration 을 진행하고 있습니다.

  • Model & Dataset Hub DB / Server 개발

    • DeepAuto.ai 의 AutoML 프로덕트를 위해서 자체적인 Model & Dataset Hub 를 관리하고 있습니다.

    • Model Zoo 에 등록된 모델 개수가 1만 개를 넘어감에 따라 여러 대의 노드에 분산된 학습을 효율적으로 관리하기 위해 Golang 으로 제작된 Model Zoo 서버를 개발하고 있습니다.

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  • 초기 스타트업 (Seed) 에서 유의미한 성과를 내고 싶으신 분

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  • Python 언어에 대한 심도 깊은 이해

  • Kubernetes 관련 경험

  • AWS 등 클라우드 인프라와 Terraform 을 이용한 IaC 사용 경험

  • PostgresSQL 데이터베이스 사용 경험

  • Pytorch 등 ML 라이브러리 사용 경험

  • Shell Script 등 기본적인 UNIX 호환 운영체제 사용법에 대한 이해

👏 이런 분이면 더욱 좋아요

  • Prometheus, Grafana 등 클라우드 리소스 모니터링 관련 경험

  • CKA, AWS SAA/SAP 등 클라우드 관련 자격증

  • Ray, Kserve, Seldon Core 등을 이용한 ML Serving 경험

  • Temporal, AirFlow, Kubeflow 등을 이용한 데이터 분석 파이프라인 제작 경험 혹은 빅데이터 분석 경험

  • 그 외 다음의 기술들을 사용해 보신 분: Kafka, Ray, AirFlow, KubeFlow, Temporal

DeepAuto.ai은 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 엔지니어들과 함께 세계를 더 안전하고 효과적으로 만들기 위한 연구개발에 힘쓰고 있습니다. 당신의 열정과 전문성이 필요합니다! 함께 미래를 만들어나가실 엔지니어들의 지원을 기다립니다.


⛳ 이런 일들을 해요

  • Infra 관리

    • 저희는 AI SaaS 기업으로서 Kubernetes 로 구성된 MLOps 를 제공하고 있습니다. 다양한 AI 워크로드에서 GPU 클러스터 관리와 Scale-to-zero 등의 문제를 을 효과적으로 해결하기 위해 MLOps 팀에서 인프라를 관리하고 있습니다.

    • AWS 를 포함한 각종 인프라를 대부분 Terraform, Kubernetes Manifest, ArgoCD 등을 이용해 IaC(Infrastructure as Code) 기반으로 운영하고 있습니다.

    • Kubernetes 기반 모니터링 툴을 개발 및 운영을 목표로 하고 있습니다.

  • MLOps 개발

    • Python Client 및 Model Fine-Tune, Model Serving 파이프라인을 개발하고 있습니다.

    • KubeFlow, MLflow 등 기존에 존재하는 MLOps 서비스 분석 및 integration 을 진행하고 있습니다.

  • Model & Dataset Hub DB / Server 개발

    • DeepAuto.ai 의 AutoML 프로덕트를 위해서 자체적인 Model & Dataset Hub 를 관리하고 있습니다.

    • Model Zoo 에 등록된 모델 개수가 1만 개를 넘어감에 따라 여러 대의 노드에 분산된 학습을 효율적으로 관리하기 위해 Golang 으로 제작된 Model Zoo 서버를 개발하고 있습니다.

👍 이런 분들을 모셔요

  • ML과 MLOps 도메인에 대한 관심이 있으신 분

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  • 블로그 글이 아닌 원어로 된 공식 문서,가이드를 보면서 공부하실 수 있는 분 (스피킹 등 다른 영어 실력은 중요하지 않습니다.)

  • Python 언어에 대한 심도 깊은 이해

  • Kubernetes 관련 경험

  • AWS 등 클라우드 인프라와 Terraform 을 이용한 IaC 사용 경험

  • PostgresSQL 데이터베이스 사용 경험

  • Pytorch 등 ML 라이브러리 사용 경험

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  • Ray, Kserve, Seldon Core 등을 이용한 ML Serving 경험

  • Temporal, AirFlow, Kubeflow 등을 이용한 데이터 분석 파이프라인 제작 경험 혹은 빅데이터 분석 경험

  • 그 외 다음의 기술들을 사용해 보신 분: Kafka, Ray, AirFlow, KubeFlow, Temporal

DeepAuto.ai은 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 엔지니어들과 함께 세계를 더 안전하고 효과적으로 만들기 위한 연구개발에 힘쓰고 있습니다. 당신의 열정과 전문성이 필요합니다! 함께 미래를 만들어나가실 엔지니어들의 지원을 기다립니다.


⛳ 이런 일들을 해요

  • Infra 관리

    • 저희는 AI SaaS 기업으로서 Kubernetes 로 구성된 MLOps 를 제공하고 있습니다. 다양한 AI 워크로드에서 GPU 클러스터 관리와 Scale-to-zero 등의 문제를 을 효과적으로 해결하기 위해 MLOps 팀에서 인프라를 관리하고 있습니다.

    • AWS 를 포함한 각종 인프라를 대부분 Terraform, Kubernetes Manifest, ArgoCD 등을 이용해 IaC(Infrastructure as Code) 기반으로 운영하고 있습니다.

    • Kubernetes 기반 모니터링 툴을 개발 및 운영을 목표로 하고 있습니다.

  • MLOps 개발

    • Python Client 및 Model Fine-Tune, Model Serving 파이프라인을 개발하고 있습니다.

    • KubeFlow, MLflow 등 기존에 존재하는 MLOps 서비스 분석 및 integration 을 진행하고 있습니다.

  • Model & Dataset Hub DB / Server 개발

    • DeepAuto.ai 의 AutoML 프로덕트를 위해서 자체적인 Model & Dataset Hub 를 관리하고 있습니다.

    • Model Zoo 에 등록된 모델 개수가 1만 개를 넘어감에 따라 여러 대의 노드에 분산된 학습을 효율적으로 관리하기 위해 Golang 으로 제작된 Model Zoo 서버를 개발하고 있습니다.

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  • ML과 MLOps 도메인에 대한 관심이 있으신 분

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  • 블로그 글이 아닌 원어로 된 공식 문서,가이드를 보면서 공부하실 수 있는 분 (스피킹 등 다른 영어 실력은 중요하지 않습니다.)

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  • Kubernetes 관련 경험

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  • 그 외 다음의 기술들을 사용해 보신 분: Kafka, Ray, AirFlow, KubeFlow, Temporal

DeepAuto.ai은 세계 최고 수준의 기술력을 보유한 엔지니어들과 함께 세계를 더 안전하고 효과적으로 만들기 위한 연구개발에 힘쓰고 있습니다. 당신의 열정과 전문성이 필요합니다! 함께 미래를 만들어나가실 엔지니어들의 지원을 기다립니다.


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    • AWS 를 포함한 각종 인프라를 대부분 Terraform, Kubernetes Manifest, ArgoCD 등을 이용해 IaC(Infrastructure as Code) 기반으로 운영하고 있습니다.

    • Kubernetes 기반 모니터링 툴을 개발 및 운영을 목표로 하고 있습니다.

  • MLOps 개발

    • Python Client 및 Model Fine-Tune, Model Serving 파이프라인을 개발하고 있습니다.

    • KubeFlow, MLflow 등 기존에 존재하는 MLOps 서비스 분석 및 integration 을 진행하고 있습니다.

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    • Model Zoo 에 등록된 모델 개수가 1만 개를 넘어감에 따라 여러 대의 노드에 분산된 학습을 효율적으로 관리하기 위해 Golang 으로 제작된 Model Zoo 서버를 개발하고 있습니다.

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