[합류하게 될 ​팀]

• MLOps ​Engineer는 ​Data Team에 ​속해 있습니다.
• Data Team은 데이터 ​기반 ​의사결정과 데이터 ​제품을 통해 모든 ​가격의 비효율을 ​혁신하고, ​고객과 판매자를 ​더욱 ​효율적으로 ​연결합니다.
• 레브잇의 모든 구성원은 ​누군가에게 ​업무를 지시하는 것이 ​아니라, ​목표를 ​위해 각자 협업하며 ​업무하고 있습니다.

[합류하면 ​함께 ​할 업무]

• 확장 ​가능한 MLOps ​파이프라인을 ​구축하고 유지보수하는 것을 ​담당합니다.
• MLflow, Airflow, ​Kubeflow 등 사내 ML 플랫폼을 구축하고 운영합니다.
• Feature Store 운영 및 고도화를 수행합니다.
• Milvus 기반의 Vector DB 운영 및 고도화를 수행합니다.
• Data Team 전용의 Kubernetes 클러스터를 직접 운영합니다.
• 필요 시 Python, Go 언어 기반의 ML 애플리케이션 성능을 최적화 합니다.
• MLOps 인프라의 SLA를 맞추기 위해 새로운 오픈소스나 솔루션을 검토하고 구축합니다.
• DevOps 팀과 협업하여 MLOps 인프라 성능을 모니터링하고 최적화합니다.

[자격 요건]

• Kubernetes 위에서 서비스를 개발, 배포하고 운영해보신 분이 필요합니다.
• 머신러닝에 대한 기본적인 지식이 있거나 Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch 등과 같은 ML 관련 프레임워크를 사용해보신 분이 필요합니다.
• Python, Go, Java 등 하나 이상의 프로그래밍 언어 활용 능력 및 소프트웨어 개발 역량이 있으신 분이 필요합니다.
• Spark 등과 같은 기술을 이용해 데이터 배치 파이프라인의 구축, 개발 경험이 있으신 분이 필요합니다.
• 탄탄한 CS(Computer Science) 기초 역량이 있으신 분이 필요합니다.

[우대 사항]

• MLOps 관련 기술(MLflow, Airflow, Kubeflow 등)을 경험하고 실무에 적용해보신 경험이 있으신 분을 선호합니다.
• Vector DB를 사용하거나 운영해보신 경험이 있으신 분을 선호합니다.
• GPU를 사용하는 프레임워크를 이용해 개발해보신 경험이 있으신 분을 선호합니다.
• 데이터 엔지니어링 또는 DevOps 또는 백엔드 개발 업무를 경험해 보신 분을 선호합니다.
• AWS 기반의 인프라 구축, 개발 경험이 있으신 분을 선호합니다.
• 대규모 트래픽 처리 경험이 있으신 분을 선호합니다.

[기술 스택]

• Data Storage
• S3, Iceberg, Kafka, Schema Registry, Elasticsearch
• Database
• Redis, Milvus, PostgreSQL, Scylla DB
• Data Processing & Transformation
• Spark, Flink, Kafka Streams, dbt
• Application
• Python(FastAPI), Go
• CI/CD
• Github Actions, ArgoCD
• Orchestration
• Kubernetes, Docker, Airflow, Kubeflow
• Monitoring
• Datadog, Grafana, Prometheus, Cloud Watch

[근무 조건]

• 정규직(수습기간 3개월)
• 주 5일(월~금) 근무

[합류여정]

• 서류접수 > 1차 대면 인터뷰(직무 인터뷰) > 2차 대면 인터뷰(컬쳐&최종 인터뷰) > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격
• 서류 검토 중, 실무 역량 검증을 위해 경우에 따라 직무 과제 전형이 추가될 수 있습니다.

[기타사항]

• 레브잇은 지원자의 역량을 최우선적으로 검토하고 있습니다. 이력서 제출 시 직무와 무관한 개인정보 및 연봉 정보는 삭제 후 지원 부탁드립니다.
• 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.
• 레브잇 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있습니다.