Role at a glance
- Job function
-
AI & Data Machine Learning Engineering
- Salary
- Not Disclosed
- Location
- Seoul, South Korea
- Employment
- Full-time
- Experience
- Entry Level 0–35 years
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Qualifications
Required
- MLOps, ML Platform, Backend/Infrastructure Engineering 또는 유관 분야의 실무 경험이 있으신 분
- Python 기반 ML/Backend System 개발 경험이 있으신 분
- Docker 및 Kubernetes 기반 환경에 대한 이해와 구축
- 운영 경험이 있으신 분
- PyTorch 등 ML Framework를 활용한 Training/Inference Workflow에 대한 이해가 있으신 분
- Linux 및 GPU 기반 ML Infrastructure를 운영하고 문제를 분석할 수 있으신 분
- AI/ML Researcher 및 Engineer와 협업하여 연구 요구사항을 시스템으로 구현할 수 있으신 분
Preferred
- MLflow, Weights & Biases, Kubeflow 등 Experiment Tracking/MLOps Platform 구축 경험
- NVIDIA GPU Cluster, Multi-GPU 또는 Distributed Training 환경 운영 경험
- PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, Ray 등 Distributed ML Framework 활용 경험
- vLLM, Triton Inference Server 등 GPU 기반 Model/LLM Serving 경험
- LLM/Agent의 Evaluation, SFT, Preference Learning 또는 RL/Post-training Pipeline 구축 경험
- AWS 등 Cloud와 On-premise가 혼합된 Hybrid ML Infrastructure 구축 경험
- Airflow, Argo Workflows, Kubeflow Pipelines 등 Workflow Orchestration 경험
- Terraform, CI/CD, Observability 등 Infrastructure Automation 및 Monitoring 경험
About the role
Original posting provided by 리소리우스
About the role
AI Scientist, World Model, Scientific Agent의 연구·개발을 안정적으로 지원할 Research MLOps Engineer를 찾습니다.
다양한 Biomedical AI 모델과 LLM/Agent를 빠르게 실험하고 반복적으로 개선할 수 있도록 GPU Infrastructure, Training Pipeline, Experiment Management, Model Serving, Evaluation 및 Post-training 환경을 구축합니다.
단순한 모델 배포를 넘어 Research 단계의 실험이 재현 가능하게 관리되고, 모델과 Agent가 실제 시스템에서 안정적으로 실행될 수 있도록 Research Training Evaluation Serving Feedback/Post-training으로 이어지는 AI Platform 전반을 설계·운영합니다
What you'll do
• World Model, Biomedical AI 및 LLM/Agent를 위한 GPU 기반 학습·추론 Infrastructure를 구축하고 운영합니다.
• Training, Evaluation, Model Registry, Deployment가 연결되는 ML Pipeline 및 MLOps 환경을 구축합니다.
• 연구자의 실험 설정, Dataset, Checkpoint, Metric 및 Artifact를 추적하고 재현할 수 있는 Experiment Management 환경을 개발합니다.
• On-premise 및 Cloud 환경에서 GPU Resource Scheduling, Monitoring 및 Infrastructure Optimization을 수행합니다.
• LLM/Agent 및 AI Model의 API Serving, Batch Inference, Online Inference 환경을 구축하고 안정성을 개선합니다.
• SFT, Preference Learning, RL 등 Post-training Pipeline과 Agent Evaluation 환경을 구축합니다.
• AI Scientist, Data Engineer 및 Software Engineer와 협업하여 연구 코드를 재현 가능하고 확장 가능한 Production/Research System으로 전환합니다.
Requirements
• MLOps, ML Platform, Backend/Infrastructure Engineering 또는 유관 분야의 실무 경험이 있으신 분
• Python 기반 ML/Backend System 개발 경험이 있으신 분
• Docker 및 Kubernetes 기반 환경에 대한 이해와 구축·운영 경험이 있으신 분
• PyTorch 등 ML Framework를 활용한 Training/Inference Workflow에 대한 이해가 있으신 분
• Linux 및 GPU 기반 ML Infrastructure를 운영하고 문제를 분석할 수 있으신 분
• AI/ML Researcher 및 Engineer와 협업하여 연구 요구사항을 시스템으로 구현할 수 있으신 분
Preferred qualifications
• MLflow, Weights & Biases, Kubeflow 등 Experiment Tracking/MLOps Platform 구축 경험
• NVIDIA GPU Cluster, Multi-GPU 또는 Distributed Training 환경 운영 경험
• PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, Ray 등 Distributed ML Framework 활용 경험
• vLLM, Triton Inference Server 등 GPU 기반 Model/LLM Serving 경험
• LLM/Agent의 Evaluation, SFT, Preference Learning 또는 RL/Post-training Pipeline 구축 경험
• AWS 등 Cloud와 On-premise가 혼합된 Hybrid ML Infrastructure 구축 경험
• Airflow, Argo Workflows, Kubeflow Pipelines 등 Workflow Orchestration 경험
• Terraform, CI/CD, Observability 등 Infrastructure Automation 및 Monitoring 경험
Benefits
• 학회/세미나/교육/도서 등 구매 지원
• 식대 월 최대 40만원 지원
• 간식 지원
• 중소기업 소득세 감면 제도(5년간, 90%)
• 지하철역 도보 2분 거리 사무실
• 성과에 비례한 보상(급여 인상, 스톡옵션 등) 제공
• 만근수당 지급
• 유연출퇴근제 운영
• 그 외에 업무와 개인 성장에 필요한 전반적인 지원
Hiring process
1차 - 실무자 커피챗
2차: 대표자 커피챗
(필요 시) 기술 면접 레퍼런스 체크
About the company
리소리우스
리소리우스 (Resorius)*는 뇌파(EEG) 데이터를 기반으로 신경계 질환 진단 및 뇌과학 연구를 혁신하는 인공지능 솔루션 기업입니다. 우리는 AI 기술을 통해 의료진과 연구자가 보다 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 신경과학의 실질적인 진보에 기여하고자 합니다. 우리가 추구하는 가치 AI 기반의 뇌질환 진단 고도화 뇌파 데이터를 정밀 분석하여 신경계 이상 징후를 조기에 탐지하고, 임상 적용 가능성을 높이는 기술을 개발하고 있습니다. 신뢰도 높은 데이터 기반 접근 다양한 신경질환에 대한 연구 데이터를 축적하고, 이를 바탕으로 정교한 모델을 훈련함으로써 높은 정확도와 재현성을 확보합니다. 협업 중심의 기술 문화 민첩한 조직 문화와 지속적인 실험 정신을 통해 사용자 중심의 문제 해결에 집중합니다. 사회적 임팩트와 미래지향적 기술 의료 사각지대 해소와 신경정신질환의 조기 진단 등, 기술의 사회적 활용 가치를 함께 고민합니다. 리소리우스는 과학과 기술이 결합된 정교한 도구를 통해, 신경과학의 새로운 가능성을 실현하고자 합니다.