인공지능 스타트업 메이아이(mAy-I)에서 MLOps Engineer를 모십니다
Position
MLOps Engineer
Team
MLOps Team
경력
1년 이상
대체복무
가능
메이아이는 이런 기업입니다
We make offline smart with AI
온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.
대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원
현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드 패션, CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.
세계적으로 인정받는 기술력
메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.
빠르게 성장하는 AI 시장에서 오프라인 공간을 함께 혁신하며 성장할 동료를 찾습니다!
2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.
훌륭하신 MLOps Engineer를 모십니다
채용 배경
메이아이의 영상 분석 시스템은 하루에 13,000시간의 영상을 처리합니다. 누적된 영상은 6,000,000시간에 육박하고, 메이아이의 고객사는 지금 이 순간에도 늘어나고 있습니다.
고객사가 증가하면 분석해야 하는 영상의 종류와 양 또한 늘어납니다. 성장에는 다음과 같은 문제가 필연적으로 뒤따릅니다.
- 같은 시간 동안 더 많은 양의 영상을 분석해야 합니다.
- 더 큰 부하 조건에서도 컴퓨팅 자원의 유휴 시간을 작게 유지해야 합니다.
- 여러 종류의 분석 워크로드가 존재하고, 각자 파편화된 코드 베이스를 갖고 있습니다.
- 다양한 ML 모델과 가중치가 존재합니다.
따라서 MLOps Team은 탁월하신 MLOps Engineer을 모시고 영상의 종류와 양에 구애받지 않는 ML 파이프라인을 구축하고자 합니다.
주요 업무
메이아이의 MLOps Engineer는 일일 수만 시간의 대규모 영상 데이터를 분석하는 시스템을 개발하고 운영합니다. 또한 엔지니어들을 위한 로우 레벨부터 프로젝트 매니저들을 위한 하이 레벨까지 다양한 수준의 사용자 인터페이스를 설계합니다.
- 내결함성 모니터링 및 개선
- 대규모 영상 데이터를 효율적이고 안정적으로 분석하는 파이프라인 구축
- 확장성 개선
- 더 많은 양의 영상 데이터를 수용할 수 있도록 시스템의 Throughput을 개선
- 비즈니스 수요 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 ML 모델 및 가중치 배포 시스템 개선
- 모니터링 및 옵저버빌리티 개선
- 모니터링 커버리지를 향상하여 비즈니스 또는 기술적인 문제를 선제적으로 감지
- 지속 가능성 개선
- 다양한 종류의 분석 워크로드가 파편화되지 않도록 인프라 및 코드 베이스를 관리
자격 요건
메이아이의 MLOps Engineer는 매쉬의 미션 크리티컬한 ML 도메인 업무를 담당합니다. 따라서 데이터 연산 분야에서의 뛰어난 전문성이나, 그에 준하는 높은 수준의 역량이 요구됩니다. 보유하신 능력을 한계 없이 발휘하실 수 있도록 전폭적인 지원과 높은 의사결정권을 약속드립니다.
- 자료 구조, 알고리즘, 데이터베이스, 분산 처리 등 컴퓨터 공학 지식
- Kubernetes, ECS 등의 컨테이너 기반 운영 환경에서의 대규모 ML 모델 서빙 경험
- Python에 대한 높은 숙련도
기술 스택
메이아이의 MLOps Engineer는 아래 기술의 높은 숙련도를 요하는 직군입니다. 필요시 주도적인 계발로 충분한 활용 능력을 갖추실 수 있도록, 부족함 없는 학습 리소스를 제공해 드립니다.
- Cloud Service Provider : AWS
- Container Orchestration : Kubernetes
- Workflow Engine : Argo Workflows, Airflow
- Primary Language : Python3
- Database : PostgreSQL, MySQL, DynamoDB
- MLOps Platform : MLflow
- CI/CD : GitHub Actions
우대 사항
지원을 위한 필수 조건은 아니나, 보유하고 계시면 업무를 수행하실 때 큰 도움이 되는 역량입니다.
- GPU 자원 활용 효율 최적화 경험
- AWS에 대한 높은 숙련도
- DevOps로서 클라우드 환경의 인프라를 관리해 본 경험
MLOps Team은 이런 팀입니다
이런 문제를 풀고 있습니다
메이아이는 오프라인 공간의 방문객의 행동을 데이터화하는 AI/ML 모델을 서빙합니다. 방문객을 분석하기 위해서는 객체 인식부터 성별 및 연령대 추정에 이르기까지 여러 AI/ML 모델이 필요합니다. 또한 고객사마다 다른 공간 특성과 분석 니즈에 따라 최적화된 모델을 만들어, 신뢰도 높은 데이터를 안정적으로 제공해야 합니다.
이를 위해 MLOps Team은 AI/ML 모델의 라이프 사이클을 관리하고 효율적으로 운영할 수 있는 ML 시스템을 구축하고자 합니다. 좋은 데이터가 수집되고, 좋은 모델이 만들어지고, 최적의 효용으로 배포되도록 하는 것이 MLOps Team의 존재 목적입니다.
이렇게 함께 일합니다
메이아이는 에픽, 스토리, 태스크로 계층화된 업무 시스템을 활용합니다. 팀 전체가 에픽과 스토리를 정의하기 위해 논의하고 이를 달성하기 위한 태스크들을 각자 정의해 실행합니다.
태스크는 2주 단위(스프린트)로 관리됩니다. 매 스프린트의 시작에 초기화 미팅, 끝에 리뷰 미팅을 진행하여 진행 상황과 스케줄, 효율에 대해 이야기합니다.
이런 가치를 얻을 수 있습니다
MLOps Team은 프로덕션 환경에서의 모델 품짐을 지속적으로 모니터링하고, 모델 학습부터 배포까지의 환경에서의 파이프라인을 자동화 합니다.
이 과정에서 MLOps Team은 대규모 영상 데이터의 분석 시스템을 운용하는 경험을 쌓을 수 있습니다. 또한 엔지니어들을 위한 로우레벨부터 프로젝트 매니저들을 위한 하이레벨까지, 다양한 수준의 사용자 인터페이스를 설계해 볼 수 있습니다.
MLOps Team은 이제 막 독립적인 형태를 갖추었습니다. 이곳에서 실험하시는 모든 일들은 ‘세상의 모든 오프라인 공간을 똑똑하게 만든다(make offline smart with AI)’라는 메이아이의 비전 실현을 위한 초석이 될 것입니다. MLOps Team과 함께 성장할, 열정적인 분을 기다립니다.
이런 만남이 준비되어 있습니다
합류 여정 안내
예비 히치하이커님께 알립니다
- 합류 여정은 상황, 필요, 포지션에 따라 변경될 수 있습니다.
- 제출해 주신 서류는 담당자가 확인한 후 영업일 7일 내 연락드립니다.
- 합류하신 뒤에는 3개월의 온보딩 기간(시용기간)을 가집니다.
- 온보딩 기간은 서로의 핏을 맞추는 기간이며, 기간 내에 정직원 전환 또는 자발적 중지가 가능합니다.
- 메이아이 커리어스 페이지로 지원해 최종 합류하신 분께는 입사 보상금 100만 원을 지급합니다.
숨김 페이지
ⓒ mAy-I Inc. All rights reserved. last updated : 2024. 11. 6.
문의
recruit@may-i.io 우측 하단 말풍선