MLOps Engineer

영상 처리 인공지능 스타트업 메이아이(mAy-I)에서 MLOps 엔지니어를 모십니다!

본 포지션은 산업기능요원, 전문연구요원으로의 전직 및 편입이 가능합니다. 자세한 내용은 여기서 확인하실 수 있습니다.

Position

MLOps Engineer

Team

MLOps Team

경력

1년 이상

대체복무

가능

메이아이를 소개합니다!

오른쪽 배너를 눌러 확인해 보세요.

메이아이는 오프라인 공간의 방문객 데이터 애널리틱스 툴 매쉬(mAsh)를 만드는 영상 처리 인공지능 기술 기반 테크 스타트업입니다.

제품 출시 이후 2년 만에 빠르게 성장하며, 2023년 10월 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 마무리하였습니다.

이를 기반으로 시장을 빠르게 확대하며 폭발적인 성장을 이뤄나갈 계획입니다. 메이아이의 Hyper Growth를 함께 이끌어주실 동료를 찾습니다.

유능하신 MLOps Engineer를 모십니다!

배경

메이아이의 영상 분석 시스템은 하루에 13,000 시간의 영상을 처리합니다.

누적된 영상은 4,000,000 시간에 육박합니다.

고객사가 늘어남에 따라, 다음과 같은 문제가 대두되었습니다.

단위 시간당 처리량 향상

더 많은 양의 영상을 목표 시간 내에 분석해야 합니다.

비용 절감

클러스터 노드의 유휴 시간을 감소시켜야 합니다.

관리 통합

여러 종류의 분석 워크로드가 존재하고, 각자 파편화된 코드 베이스를 갖고 있습니다.
다양한 ML 모델과 가중치가 존재합니다.

이러한 문제를 함께 해결하실 geek한 MLOps 엔지니어를 찾고 있습니다.

핵심 목표

내결함성

런타임 오류 또는 외부 요인에 의해 분석 파이프라인이 중단되지 않습니다.

확장성

더 다양한 종류와, 더 많은 양의 영상 데이터를 수용합니다.

옵저버빌리티

모니터링 커버리지를 향상하여 비즈니스 또는 기술적인 문제를 선제적으로 감지합니다.

지속 가능성

다양한 종류의 분석 워크로드가 파편화되지 않도록 인프라 및 코드 베이스를 관리합니다.

주요 업무

대규모 영상 데이터를 효율적이면서 안정적으로 분석하는 파이프라인을 구축합니다.
변화에 유연하게 대응할 수 있도록 ML 모델 및 가중치 배포 시스템을 개선합니다.
분석 상태를 모니터링하고 이슈 발생 시 빠르게 대응할 수 있는 시스템을 만듭니다.

얻을 수 있는 가치

하루에 수만 시간의 대규모 영상 데이터를 분석하는 미션 크리티컬한 시스템을 개발 & 운영합니다.
엔지니어들을 위한 로우레벨부터, 프로젝트 매니저들을 위한 하이레벨까지 다양한 수준의 사용자 인터페이스를 설계해볼 수 있습니다.

자격 요건

자료구조, 알고리즘, 데이터베이스, 분산처리 등 컴퓨터 공학의 기초 지식을 지니신 분
Kubernetes, ECS 등의 컨테이너 기반 운영 환경에서 ML 모델을 서빙해보신 분
Python을 능숙하게 사용하실 수 있는 분

우대 사항

AWS 환경에 익숙하신 분
DevOps로서 클라우드 환경의 인프라를 관리해본 경험이 있으신 분
대용량의 트래픽을 처리하는 서비스 운영 경험이 있으신 분

Tech Stack

Cloud Service Provider: AWS
Container Orchestration: Kubernetes (EKS)
Workflow Engine: Argo Workflows, Airflow
Primary Language: Python3
Database: PostgreSQL, MySQL, DynamoDB
MLOps Platform: MLflow
CI/CD: GitHub Actions
협업: Slack, Notion, monday.com

https://mayi.career.greetinghr.com/o/97198/apply

MLOps Team을 소개합니다!

MLOps Team를 소개합니다.

이런 문제를 풀고 있습니다.

메이아이는 오프라인 공간의 방문객의 행동을 데이터화하는 AI/ML 모델을 서빙하고 있습니다.

방문객을 분석하기 위해서는 객체 인식부터 성별 및 연령대 추정에 이르기까지 여러 AI/ML 모델이 필요합니다. 클라이언트마다 다른 공간 특성과 분석 니즈에 따라 최적화된 모델을 통해, 신뢰도 높은 데이터를 안정적으로 제공하는 것을 목표로 합니다.

이를 위해 우리 팀은 AI/ML 모델의 Lifecycle을 관리하고, 효율적으로 운영할 수 있는 ML 시스템을 구축합니다. 메이아이의 고객들이 데이터를 통해 현실의 문제를 해결할 수 있도록 안정적인 시스템을 만들어나가는 여정에 함께 해주세요!

이렇게 일하고 있습니다.

좋은 ML 시스템을 만들기 위해서 함께 목표를 설정합니다. 해결해야 할 문제들 중 임팩트가 큰 것들을 찾아내고, 다양한 사례를 참고하여 어떻게 풀면 좋을지 논의합니다.

목표가 설정되었다면 목표 달성을 위해 필요한 모든 액션은 티켓은 에픽, 스토리, 태스크, 세 가지 타입으로 계층화하여 정의하고 우선순위를 설정합니다. 태스크들은 2주 단위의 스프린트로 태스크들을 할당하고 해결합니다.

MLOps 팀은 이제 막 시작했습니다. 단순히 모델을 개발하고 분석 엔진을 관리하는 것에서 벗어나, 고객을 지속적으로 만족시킬 수 있는 데이터를 제공하기 위해 리서처와 엔지니어가 모였습니다. 팀을 함께 성장시킬 열정적인 분들을 기다리고 있습니다!

지원&채용 프로세스

MLOps Engineer 지원하기

채용 프로세스

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1. 서류전형

자유 양식의 이력서 및 경력 기술서, 포트폴리오를 제출합니다. 출신 지역, 신체 정보, 가족 사항 등 직무와 관계없는 정보는 필요하지 않습니다.

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2. 비대면 인터뷰

업무 연관성이 높은 메이아이 팀원과 함께, 제출해주신 서류를 기반으로 직무와 관련된 기본적인 경험과 기술에 대해 이야기합니다. 비대면으로 진행되며, 30분 내외로 진행됩니다.

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3. 직무 인터뷰

협업하게 될 메이아이 팀원들과 함께, 비대면 인터뷰보다 구체적인 직무 역량과 경험, 그리고 추구하는 업무 방향에 대해 이야기합니다. 메이아이 사무실에서 대면으로 진행되며, 60분 내외로 진행됩니다.

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4. Culture Fit 인터뷰

메이아이 대표와 함께, 업무 문화와 추구하는 가치 등 메이아이와의 문화 적합도에 대해 이야기합니다. 대면 혹은 비대면으로 진행되며, 60분 내외로 진행됩니다.

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5. 처우 협의

보상안을 협의하고, 입사일을 조율합니다.

지원 시, 담당자 확인 후 5 영업일 내 연락드리겠습니다.
최대 3개월의 랜딩 기간을 가집니다. 랜딩 기간은 팀과의 핏을 서로 알아보는 기간입니다. 기간 내에 정직원 전환 또는 자발적 중지가 가능합니다.

*직무 및 상황에 따라 위 전형은 변경될 수 있습니다.

채용에 관하여 더 궁금한 점이 있으신가요?

채용 FAQ 확인하기

Do what you love & Love what you do

메이아이는 이렇게 일합니다.

메이아이는 팀원들이 최대의 효율을 낼 수 있도록 지원합니다. '최대 자유 속에서의 최고 효율'이 메이아이가 일하는 방식입니다.

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최대 자유 속에서의 최고 효율 : 1PM-5PM HOT TIME 제도

1. 주 40시간을 회사에 기여합니다.

2. 핫타임(평일 오후 1시부터 5시까지)에는 사무실에서 근무합니다. 현재 team이 더 빠르게 성장할 수 있는 새로운 근로 제도를 고민하고 있습니다. 이에 핫타임을 비롯한 근로 제도가 변경될 수 있습니다.

3. 핫타임 이외의 시간에는 최고의 효율을 낼 수 있는 시간과 장소에서 근무합니다.

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근무규칙에 대한 메이아이의 생각

메이아이는 ‘반드시 모든 시간에 사무실에 나와서 일해야 한다!’ 라는 규칙은 비효율적이라고 생각합니다. 우리는 정해진 일을 하는게 아니라, 일을 만들고 찾아서 해야 하기 때문입니다. 따라서, 메이아이는 자율적으로 일하되, 주에 40시간은 회사에 반드시 기여하는 것을 원칙으로 삼고 있습니다.

‘주 40시간을 회사에 기여한다’ 라는 규칙을 기준으로, 메이아이는 각자가 가장 집중이 잘 되는 시간에 일합니다. 평일 오후 1시-오후 5시 핫타임을 제외한 시간에는 일하는 시간이 따로 정해져 있지 않습니다.