선임 머신 러닝 엔지니어

포지션 요약:
선임 머신러닝 엔지니어는 머신러닝 모델, 특히 NLP 및 LLM을 구축하고 대규모 클라우드 환경에서 대규모 NLP/LLM 모델을 실행합니다. 이 역할은 숙련된 학습, 머신러닝 기술 발전, 다른 사람들과 지식 공유에 필수적입니다. 선임 ML 엔지니어는 팀의 선임 멤버로서 개인과 팀에서 모두 잘 일할 수 있습니다. 머신러닝에 대한 열정을 가지고 있으며 최첨단 NLP 및 LLM 기술을 연구하고 이를 교육 영역에 적용하는 것을 즐깁니다. 주도성을 가지고 동료들과 현황에 대해 소통하면서 업무를 수행합니다. 선임 머신러닝 엔지니어는 직접적인 머신러닝 지식과 기술을 적용하여 학생의 학습 경험을 개선하는 데 직접적인 영향을 미칩니다. 이 역할은 현재 상태에 도전하고 혁신적인 아이디어를 제안할 수 있는 용기가 필요합니다. 훌륭한 의사 소통자인 선임 머신러닝 엔지니어는 여러 부서 팀과 협력합니다.

작업 세부 정보:

• 재택 근무
• 월요일 ~ 금요일 | 오전 9시 ~ 오후 6시(MST)
• 필리핀 시간 오전 12시 ~ 오전 9시

책임:

• MLE 관리자와 긴밀히 협력하여 NLP 이니셔티브, 로드맵 및 전략을 정의합니다.
• 제품 팀 및 프로젝트 이해관계자와 협력하여 비즈니스 요구 사항을 필수 NLP 기능으로 전환합니다.
• 다양한 NLP 애플리케이션을 위한 최첨단 LLM 모델을 개발, 배포 및 최적화합니다.
• 통화 녹취록, 이메일, 멘토 노트 등과 같은 비정형 데이터 소스에서 가치 있는 인사이트를 발견하기 위해 NLP/LLM 기술을 활용합니다.
• 제너레이티브 AI를 활용하여 차세대 학습 경험을 구축합니다.
• 모델 연구, 데이터 처리, 모델 학습 및 미세 조정, 모델 실험 및 평가, 모델 개선, 모델 배포를 포함한 전체 ML 개발 라이프사이클을 실행합니다.
• 데이터 엔지니어 팀과 협력하여 데이터 처리 파이프라인을 개발하고 구현하여 모델 학습 및 추론을 위한 고품질 입력을 보장합니다.
• MLOps 팀과 협업하여 ML 모델을 프로덕션 환경에 배포하여 확장성, 안정성 및 성능을 보장합니다.
• 소프트웨어, 인프라, 보안 팀과 협업하여 ML 솔루션을 에코시스템에 원활하게 통합합니다.
• LLM, NLP, 딥러닝의 최첨단 기술을 최신 상태로 유지하고, 이를 사용 사례에 선제적으로 적용하여 혁신을 주도합니다.
• 다른 팀원들과 협력하여 ML에 대한 표준 및 가이드라인을 만듭니다.
• 애자일, ML 모범 사례 및 회사 프로세스를 따릅니다.
• 리더십, 팀원 및 다른 팀과 상태 및 업데이트를 전달합니다.
• 후배 팀원들을 멘토링하고 지도합니다.
• ML 모델에 대한 트렌드와 요구 사항을 조사합니다.
• 할당된 기타 관련 업무를 수행합니다.

지식, 기술 및 능력:

• 프로덕션 환경에서 고가용성, 내결함성, 확장성, 분산형 소프트웨어/인프라를 GitOps 관행을 활용하여 운영한 경험(Terraform 선호)이 있어야 합니다.
• 기존 MLOps 프레임워크(데이터브릭스, 셀던, 세이지메이커, DVC 등) 사용 경험.
• 스칼라(Java), Go 또는 파이썬 프로그래밍 경험이 있는 강력한 배경 지식이 있어야 합니다.
• 클라우드 기반 에코시스템에서 빅데이터 인프라를 운영한 상당한 경험(AWS 우대).
• 트래픽 관리 및 네트워킹 개념에 대한 확실한 이해.
• 스트림 처리 시스템(ksqlDB, Spark Streaming, Apache Beam/Flink 등)에 대한 경험이 있어야 합니다.
• 소프트웨어 엔지니어링 표준 방법론(단위 테스트, 코드 리뷰, 디자인 문서, 지속적 배포) 경험.
• 성능, 확장성, 셀프 서비스에 중점을 둔 프로덕션급 서비스, SDK, 데이터 인프라를 개발 및 배포하세요.
• 아이디어를 명확하고 간결하게 개념화하고 표현하는 능력.
• 새로운 제품 및 조직 창출을 주도하는 기업가적 또는 기업 내 경험.

직무 자격:

최소 자격 요건:

• 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, 데이터 과학, 머신러닝/딥러닝, 수학, 물리학 또는 관련 분야의 석사 학위 이상.
• 클라우드 환경 내 소프트웨어 개발 분야에서 5년 이상의 업계 경력이 있어야 합니다.
• 대규모 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델을 구축한 3년 이상의 업계 경험, POC부터 프로덕션 릴리즈까지 전체 ML 개발 수명 주기를 수행한 경험.
• 언어 모델링, 텍스트 분류, 감정 분석, 토큰 임베딩 등을 포함한 NLP 및 LLM 개념에 대한 깊은 이해.
• Python, R, SQL 등의 능숙한 프로그래밍 기술.
• PyTorch, TensorFlow, Hugging Face 등과 같은 하나 이상의 딥 러닝 프레임워크에 대한 실무 경험.
• AWS, Azure, Sagemaker, 데이터브릭스 등 주요 클라우드 및 데이터 플랫폼 사용 경험
• 데이터 ETL, 기능 엔지니어링 및 시각화 기법에 대한 경험.
• MLFlow, Streamlit 등과 같은 오픈 소스 ML 도구 및 API에 대한 경험이 있습니다.
• 복잡한 데이터와 요구 사항을 분석하여 실용적인 솔루션을 도출하는 문제 해결 능력이 뛰어납니다.
• 새로운 솔루션과 접근 방식을 생각해내는 창의적 사고력이 뛰어납니다.
• 비즈니스 이해관계자 및 부서 간 팀과 원활하게 협력할 수 있는 강력한 커뮤니케이션 및 협업 역량.
• 빠르게 변화하고 협업이 활발하며 역동적인 업무 환경에서 편안하게 작업할 수 있습니다.

우선 자격 요건:

• 박사 학위 소지자 우대.
• 데이터브릭스 사용 경험이 있는 경우 우대합니다.
• AWS 클라우드 플랫폼 경험자 우대.