| 업무내용/자격요건 |
[담당업무]
● 대형 언어 모델(LLM)을 위한 MLOps 파이프라인 설계, 개발 및 구현.
● Terabyte급 데이터의 학습을 통한 Foundation Model, Multimodal LLM 모델의 학습, 튜닝, 배포 및 모니터링을 자동화하여 효율적인 운영 환경을 구축.
● 데이터 과학자 및 엔지니어와 협력하여 LLM의 요구 사항을 분석하고, 모델의 성능과 효율성을 최적화.
● LLM 모델을 지속적으로 모니터링하고, 성능, 정확도 및 안정성을 유지하기 위해 필요한 개선 작업 수행.
● 대형 언어 모델을 위한 버전 관리, 모델 재현성 및 규정 준수 보장.
● Private Cloud 대상 Foundation Model, LLM 배포 및 관리.
● LLM 모델의 추론 및 학습 성능 최적화를 위한 리소스 관리 및 비용 효율성 고려.
● 최신 LLM 기술 및 트렌드를 학습하고, 이를 조직의 LLMOps 운영에 반영.
● LLMOps 활동과 관련된 보안 및 데이터 개인정보 보호 요구사항을 준수.
● LLM 모델의 문제 해결 및 성능 최적화를 위한 전략적 접근 방안 제시.
[자격요건]
● LLMOps, MLOps 또는 관련 분야에서 3-5년 이상의 경험.
● 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야의 학사 학위.
● 대형 언어 모델(LLM)에 대한 깊은 이해와 실제 운영 경험.
● Python, TensorFlow, PyTorch와 같은 프로그래밍 언어 및 프레임워크에 능숙.
● 대형 언어 모델을 위한 클라우드 기반 서비스(AWS, Azure, GCP) 경험.
● 대형 언어 모델의 배포 및 관리 경험, 특히 추론 최적화 및 비용 절감 측면에서의 경험.
● Kubernetes, Docker 등 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구에 대한 실무 경험.
● CI/CD 파이프라인, 자동화 도구 및 Git 등 버전 관리 시스템에 대한 이해.
● 대형 언어 모델의 성능을 모니터링하고, 이를 개선하기 위한 기술적 접근 방안을 제시할 수 있는 능력.
● 모델의 보안 및 개인정보 보호에 대한 이해와 이를 준수할 수 있는 능력.
● 문제 해결 능력이 뛰어나며, 복잡한 시스템을 분석하고 최적화할 수 있는 능력.
● 팀 내 협업 및 기술적 리더십을 발휘할 수 있는 능력.
[우대사항]
● AI 및 클라우드 관련 스타트업 또는 글로벌 IT 기업 근무 경험
● 해외 고객 및 파트너 협업 가능자
● 글로벌 투자 유치 및 해외 사업 확장 경험
● 스타트업 환경에서 전략 수립 및 실행 경험
[참조사항]
● 풀타임 근무
● 글로벌 테크 및 VC 네트워크와 협업 가능
● 해외 거점/사업 발굴 또는 확장에 따라, 해외체류 가능
[전형절차] 서류전형 => 면접
[지원서류] 브레인이력서 기준
***연봉은 협의후 결정입니다. MLOps도 채용중입니다. |