ML 인프라 팀을 소개해요
인프라실 ML인프라팀은 당근의 머신러닝 기반 서비스들이 더욱 효과적으로 서비스되고 효율적으로 운영될 수 있도록 견고하고 확장 가능한 머신러닝 인프라를 구축하고 있어요. 당근에서 머신러닝은 피드 추천, 광고 추천, 서비스 운영 등 다양한 도메인에서 서비스 품질을 개선하고, 사용자 편의성을 높이기 위해서 널리 사용되고 있어요. ML인프라팀은 데이터 가공, 모델 훈련, 모델 서빙 그리고 모델 배포 과정까지 머신러닝 서비스 개발에 필요한 전반적인 인프라와 공통 모듈을 구축하고 운영하고 있어요.
이런 일을 해요
- 다양한 머신러닝 모델을 효율적으로 배포하고 관리 할 수 있는 모델 서버와 서빙 시스템을 구축해요
- 전사 머신러닝 엔지니어가 공통으로 사용하는 파이프라인 컴포넌트와 모델 레지스트리를 구축해요
- 전사 머신러닝 서비스 개발 이터레이션 속도 향상과 리소스 사용 효율을 개선하기 위해서 머신러닝 인프라 전반에 다양한 최적화 방법을 도입해요
- 전사의 머신러닝 서비스 품질 변화를 조기에 감지할 수 있도록 머신러닝 서비스에 특화된 모니터링 시스템을 구축해요
이런 분을 찾고 있어요
- Python, C++ 중 하나 이상의 언어를 자유롭게 사용하실 수 있는 분
- 머신러닝 모델 훈련과 서빙에 필요한 인프라에 대한 높은 이해도가 있으신 분
- 3년 이상의 백엔드 서비스 혹은 머신러닝 서비스 개발/운영 경험이 있으신 분
이런 분이면 더 좋아요!
- AWS, GCP 등 클라우드 서비스 사용에 이해가 있고, 실무 경험이 있으신 분
- 머신러닝 에코 시스템에 대한 깊은 이해가 있으시고, 오픈소스에 기여해보신 분 (TensorFlow, PyTorch, TensorFlow Extended)
- 새로운 기술 동향에 관심이 있고, 배움에 있어 거부감이 없으신 분
참고해 주세요
- 화상 면접에서 라이브 코딩 테스트와 백엔드 개발 및 머신러닝 관련 기초 질문, 직무 면접에서 시스템 설계 테스트가 진행될 예정이에요
- 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
이렇게 합류해요
1. 서류 전형 → 2. 화상 인터뷰 → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 → 6. 최종 합격 및 입사