[AIR Platform] Unit을 소개합니다!
AIR Platform 유닛은 메가존클라우드의 새로운 AI 브랜드 Megazone AIR의 Megazone AIR Platforms(AIR Studio, AIR Data Hub, AIR AIOps) 제품군 개발을 담당해요. AI 플랫폼 개발과 관련된 다양한 직군들이 함께 협업하고 있어요 (AI/ML 엔지니어링, 백엔드 개발, 프론트엔드 개발, 플랫폼 엔지니어링, 기획, 디자인 & 퍼블리싱).
📢 합류하게 될 상세유닛과 포지션에 대해 알려드려요
AI Platform Engineering 유닛은 AI와 관련된 다양한 컴포넌트들을 프로덕션에 활용할 수 있도록 엔지니어링 관점에서 통합하고 일관성있게 배포하는 작업을 담당해요. 현재는 주로 GenAI 특화 플랫폼 기술(AIR Studio)과 AI 개발-배포-관리 자동화 플랫폼 기술(AIR AIOps)을 구성하는 컴포넌트들을 클라우드 환경에 안정적으로 배포하고 운영하는 일을 하고 있어요.
이런 일을 해요!
- 클라우드 및 온프레미스 Kubernetes 클러스터 설계, 구축, 운영 업무를 해요.
- AIR Platforms 컴포넌트 배포를 위한 CI/CD 파이프라인 구축 및 운영 업무를 해요.
- 모니터링 및 로깅 시스템 구축 (Prometheus, Grafana, ELK/EFK Stack 등) 업무를 해요.
- IaC 기반의 인프라 관리 (Terraform, Ansible 등) 업무를 해요.
- 고객사 클라우드 아키텍처 설계 및 구축 업무를 해요.
- AI/PaaS 플랫폼 설치 및 구성 업무를 해요.
이런 분과 함께하고 싶어요! 🙋🏻♀️
- Kubernetes (EKS, GKE, AKS, Openshift, Rancher 등) 운영 경험 3년 이상이 필요해요.
- 클라우드 플랫폼 (Google Cloud, AWS, Azure 중 1개 이상) 사용 경험이 필요해요.
- Linux 시스템 및 네트워크에 대한 깊은 이해가 필요해요.
- CI/CD 도구 및 IaC 도구 사용 경험이 필요해요.
- 컨테이너 기술 (Docker) 및 오케스트레이션에 대한 이해가 필요해요.
- 단순 연차나 경험보다는, 팀웍에 기반한 문제 해결과 지속적인 학습 및 전파에 익숙하신 분이 필요해요.
이런 경험이 있으면 더! 좋아요🙆🏻♀️🙆🏻♂️
- MLOps 환경 구축, 운영 경험 (Kubeflow, MLFlow 등)이 있으면 더 좋아요.
- 대규모 분산 시스템 아키텍처 설계 및 운영 경험이 있으면 더 좋아요.
- 하이브리드 및 멀티 클라우드 인프라 설계, 구축, 운영 경험이 있으면 더 좋아요.
- Kueue 또는 기타 Kubernetes 기반 Job scheduler 사용 및 운영 경험이 있으면 더 좋아요.
- Go 또는 Python 기반 시스템 개발 능력이 있으면 더 좋아요.
이력서와 실무 면접은 이렇게 준비하시는 것을 추천해요💡
- 리소스 관리, 스케일링, 성능 튜닝, 장애 대응 등과 관련된 유의미한 인프라 운영 문제 해결 경험이 있다면 문제 상황 → 기술적 해결책 → 성과 흐름이 드러나도록 구체적으로 알려주세요.
- 대규모 클러스터 관리 경험이 있다면 업무 기간, 클러스터 규모, 사용한 기술 스택, 그리고 레슨 및 인사이트를 구체적으로 알려주세요.
- 단순한 경험 나열보다는 문제 인식, 성장통, 레슨과 인사이트가 드러나도록 준비해 주세요.
- GitHub repository, 데모, 블로그 글 등을 적극적으로 활용해주셔도 좋아요.
포지션 정보
- 경력(2~10년 미만)
- 정규직 (정규직 전환을 위한 평가기간 3개월 계약직 운영)
합류 여정
- 채용과정 : 지원서 제출 > 1차 실무면접 > 2차 바레이저면접 > 3차 최종면접 > 입사조건검토 > 최종합격
- 직무에 따라 전형 절차는 달라질 수 있어요.
지원 시 유의사항
- 지원서 내용, 또는 전형 진행 중 허위 사실이 있는 경우 전형 진행이 취소 될 수 있어요.
- 보훈대상자(취업보호대상자) 및 장애인은 관련 법령에 의거해 우대돼요.
- 필요 시 레퍼런스 체크, 인성검사가 진행 될 수 있습니다.
- 주 근무지는 과천 본사이며, 사업부서에 따라 상세근무지가 달라질 수 있습니다.
