✨ 네이버에서 MLOps 엔지니어를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 대규모 머신러닝/딥러닝 서비스의 효율적인 운영과 ML 시스템 구축을 담당할 MLOps 엔지니어를 찾습니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

• 소속 팀/부서: MLOps 부서 (대규모 머신러닝/딥러닝 서비스의 개발, 운영, 최적화를 담당하는 핵심 부서)

💡 주요 업무:

• 대규모 ML 워크로드를 위한 인프라 설계, 개발 및 운영
• ML 파이프라인 자동화 및 CI/CD 환경 구축
• 고가용성, 확장성, 안정성을 위한 클러스터 및 오케스트레이션 환경 운영
• 데이터 및 모델 라이프사이클 관리

✅ 꼭 필요해요:

• 소프트웨어, 데이터, ML 등 관련 분야 실무 경험 3년 이상
• 원활한 커뮤니케이션 및 협업 능력
• 다음 중 2개 이상 경험 또는 기술 보유:
  • 분산 시스템 및 컨테이너 기술(Kubernetes 등)에 대한 이해와 경험
  • Go, Python, Kotlin, Java, Rust 등 하나 이상의 프로그래밍 언어 능숙
  • 데이터 파이프라인, ML 파이프라인 또는 백엔드 시스템 개발 경험

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

• 대규모 ML/딥러닝 학습·서빙 시스템 구축 및 운영 경험
• 대규모 트래픽 처리·운영 경험
• GPU 클러스터, 분산 학습, 모델 최적화 경험
• CI/CD, 모니터링, 장애 대응 등 DevOps/SRE 경험
• 데이터 엔지니어링(ETL, 데이터 파이프라인, 분산처리 등) 경험
• 클라우드 환경(GCP, AWS, Azure 등) 또는 온프레미스 인프라 운영 경험
• Service mesh, GitOps, Operator 등 최신 오케스트레이션/운영 도구 경험
• 개인정보, 민감정보 등 보안이 요구되는 데이터 플랫폼 구축 경험
• 다양한 언어 및 기술 스택에 빠르게 학습할 수 있는 능력과 성장 의지

💰 연봉 및 복지:

• 연봉: 회사 내규에 따름 (추정 연봉 범위: 약 5,000만원 - 8,000만원 (추정치))
• 주요 복지:
  • 빠르게 변화하는 기술 트렌드를 실제 서비스에 적용하며 성장할 수 있는 환경 제공
  • 직군과 팀의 경계를 넘어 자유롭게 아이디어를 교환하며 협업하는 문화
  • 개인과 팀의 성장을 중시하며, 적극적인 기술 공유와 교육 지원

🏢 근무 환경 및 조직 문화:

• 빠르게 변화하는 기술 트렌드를 서비스에 적용하며 성장 가능
• 직군/팀 경계를 넘어 자유로운 아이디어 교환 및 협업 문화
• 개인 및 팀 성장을 중시, 적극적인 기술 공유 및 교육 지원

📍 근무지:

• 경기 성남시 분당구 불정로 6 (그린팩토리)

🗓️ 지원 방법 및 절차:

• 지원 기간: 채용 시 마감
• 지원 방법: 네이버 채용 홈페이지 온라인 지원
• 채용 절차: 서류 전형 (기업문화적합도 검사 및 직무 테스트 포함) → 직무 인터뷰 → 레퍼런스체크 및 종합 인터뷰 → 처우협의 → 최종합격

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

• Q1: 기업문화적합도 검사 및 직무 테스트는 어떤 방식으로 진행되나요?
  • A: 서류 전형 단계에서 온라인으로 진행될 예정이며, 구체적인 방식은 합격자에 한해 개별 안내될 예정입니다.
• Q2: 실제 MLOps 부서의 팀워크 및 소통 방식은 어떤가요?
  • A: 공고에 따르면 직군과 팀의 경계를 넘어 자유롭게 아이디어를 교환하며 협업하는 문화를 지향합니다. 수평적인 소통을 기대할 수 있습니다.
• Q3: 지원 시 어필하면 좋을 점이 있을까요?
  • A: 대규모 ML/DL 시스템 구축 및 운영 경험, 최신 기술 트렌드에 대한 이해, 그리고 빠른 학습 능력과 성장 의지를 강조하면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

📢 네이버의 MLOps 엔지니어에 관심 있다면 지금 바로 지원하세요!

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