AI Platform Engineering 구성원 영입

직무MLOps

경력중급

위치Gyeonggi, South Korea

근무오피스 출근

고용경력 / 정규

게시오늘

포지션 소개

직무소개

SK바이오팜의 AI Platform을 Production 환경으로 전환하고 안정적으로 운영할 Platform Engineering & SRE(Infra) Lead를 찾고 있습니다.
GPU·분산컴퓨팅 환경과 AI 개발 모델을 연결하고, Cloud-native MLOps, Training·Deployment Pipeline, ML CI/CD, Observability 및 Reliability 체계를 구축합니다.
내부 AI 조직, Core IT, MSP, GPU·Platform Vendor를 연결하는 기술 Owner로서 자동화와 운영표준을 내재화하는 역할입니다.

담당업무 및 역할Cloud-native ML Ops Platform

Model Training, Deployment Automation

모델 Training, Validation, Packaging, Deployment, Monitoring 및 Rollback Pipeline 구축·운영
AI 개발부서와의 협업을 통한 모델 운영 전환 및 운영요건 정의
ML Workflow 기반 CI/CD, Version 관리, Approval Gate 및 Release 이력 구축

GPU, Distributed Computing

GPU Cluster, Scheduler, Queue, Partition, Quota, Storage 및 분산컴퓨팅 환경 설계·운영
GPU·Storage 사용률, Job 상태, Idle 자원, Capacity 및 비용 분석·개선
GPU Cluster, Managed Service, Core IT 등 영역별 전문 Vendor와의 기술 RACI 및 Escalation 체계 운영

SRE, Reliability, Observability

지원자격

학력 : 학사 이상
전공 : 전산/컴퓨터공학, 소프트웨어, 데이터, AI 관련 전공 우대
경력 : Cloud Platform, DevOps, MLOps 또는 SRE 설계·구축·운영 경력 8년~13년
Kubernetes, Docker, Linux 및 Cloud(AWS 등) 환경에 대한 이해와 실무 경험 보유자
GPU 및 분산컴퓨팅 환경에 대한 이해도 보유자
MLflow, Kubeflow, Argo, Jenkins, GitHub Actions 등 MLOps·CI/CD 도구 중 1개 이상의 실무 경험 보유자
모델 Training·Deployment Pipeline, Registry, Version 관리 및 Rollback 설계 경험 보유자
Prometheus, Grafana, Open Telemetry 등 Monitoring·Observability 도구 활용 경험 보유자
GPU Driver, CUDA, NCCL, Scheduler(Slurm 등), Storage 및 Network 성능에 대한 이해도 보유자
SRE, Incident, RCA, Capacity, Availability 및 Change Management 관련 실무 역량 보유자
해외법인 또는 Global Vendor와 원활한 업무 협의가 가능한 수준의 영어 역량 보유자

우대사항

전형절차서류전형 > 필기전형(SKCT) > 면접전형 > 채용검진/처우협의 > 최종합격

근무지

기타사항

Application
period

August 11, 2026(Tue)~August 25, 2026(Tue)

Closing time

23:59

Company

SK biopharmaceuticals

Job

IT - Platform/Solution