시니어 MLOps 엔지니어 이력서 예시

시니어 MLOps 엔지니어 이력서에서 담당 업무와 성과를 설명하고, 프로젝트·학력·보유 기술을 정리하는 방법을 확인하세요.

Kohl's참고 공고 지역: 위스콘신주 머노모니폴스 · 미국창작한 예시이며 실제 직원의 이력서가 아닙니다.

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가상 이력서 예시입니다. 이름·재직 이력·성과는 설명을 위해 만든 내용이며 실제 직원의 기록이 아닙니다.

표규민

시니어 MLOps 엔지니어 · 위스콘신주 머노모니폴스 · 미국

모델 배포·관측성·데이터·피처 파이프라인·신뢰성·비용 업무를 담당한 시니어 MLOps 엔지니어. 주요 수행 분야: 모델 배포 · 학습·서빙 일관성 · 모델 모니터링 · 롤백 테스트

경력

Kohl's

위스콘신주 머노모니폴스 · 미국

시니어 MLOps 엔지니어

2021년 1월 - 현재

업무 리드로서 Python 머신러닝 서비스를 Docker로 패키징하고 모델·스키마·의존성 버전의 CI/CD 검증을 추가. 노트북 상태 대신 기록된 산출물로 배포(deployment)를 재현할 수 있도록 구성
검토 기준을 책임지고 예측 오류·입력 드리프트·추론 지연의 모니터링(monitoring)을 추가. 이전 모델로 롤백을 시험하고 전환 후에도 특징 버전이 호환되는지 확인
모델 레지스트리에 학습 실행·특성 정의를 연결하고 기존 모델과 카나리 서빙 비교; 데이터 드리프트 발생 시 복구 기준 문서화
Docker·CI/CD 시험을 활용한 모델 출시 검증 책임; 학습·서빙 스키마 불일치 해결 및 배포 전 원복 검증 완료
SQL 특성 검사·Spark ETL 로그를 활용한 Python 감시 구축; 드리프트 조사 60분에서 25분으로 단축 및 모델 상태 대시보드 배포

Microsoft

워싱턴주 레드먼드 · 미국

MLOps 엔지니어

2016년 3월 - 2020년 12월

사용률·우선순위 데이터로 GPU 워크로드를 스케줄링. 관련 팀의 판단 기준과 담당 범위도 조율. 인계 뒤에도 더 적은 노력으로 같은 업무를 처리하도록 개선
발행 지표와 원천 기록의 차이를 조사해 모집단이 바뀐 변환 단계 추적; 재현 가능한 쿼리로 계산 수정
최근 정상 갱신과 실패 실행을 비교해 원천 누락·변환 오류 분리; 영향 기간만 재실행하고 검토용 원래 쿼리·수정 결과 함께 보관

주요 프로젝트

MLOps 엔지니어 실무 사례 연구

협업 프로젝트 리드

2023년 3월 - 2023년 7월

온라인 모델 6개에 카나리 추론과 자동 롤백을 추가. 관련 팀의 판단 기준과 담당 범위도 조율
중복·지연 도착·정정 값을 가진 합성 원천 기록 생성; 행 수·키 고유성 검증식을 작성하고 사례별 보고 지표의 기대 변화 기록
분석 결과와 수기 계산 기준표 대사; 차이를 변환 단계까지 추적하고 정정 쿼리에 데이터 사전·재실행 안내 첨부
수기 계산 기준표를 활용한 합성 데이터 검증 책임; 중복 키에 따른 과대 집계 해결 및 정정 합계 재현 노트북 완료

학력

University of Washington

워싱턴주 시애틀 · 미국

컴퓨터과학 학사

2008년 9월 - 2012년 6월

관련 과목: 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크

핵심 역량

직무 전문성

모델 배포 · 학습·서빙 일관성 · 모델 모니터링 · 롤백 테스트

자격증

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer

Google Cloud

2023년 11월

발행물

분석 결과 대사 노트 — MLOps 엔지니어

2023년 7월

재현 가능한 쿼리를 활용한 개인 분석 방법론 발행; 데이터 단위·제외 기록·분모 변경에 따른 결과 민감도 설명

MLOps 엔지니어 이력서와 채용공고 비교

공고의 요구사항을 어떤 경력 문장이 뒷받침하는지 확인하세요.

Kohl's

Senior MLOps Engineer (Remote)

위스콘신주 머노모니폴스 · 미국경력직

채용공고 원문 보기2026. 9. 7. 확인 · 영문 공고에서 발췌

이 이력서는 가상 예시입니다. 최신 내용은 원문 공고에서 확인하세요.

공고의 요구사항
- Python
  머신러닝
  키워드와 수행 경험 확인
- 지속적 통합
  같은 뜻의 표현으로 경험 확인
“Extensive expertise in Python and machine learning libraries (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)”
“Experience in MLOps or DevOps practices, including building and operating production ML systems using Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines, Git-based version control, API development, model serving (batch and real-time), and automated testing frameworks”
“As MLOps Engineer II, you will focus on supporting cross-functional teams in designing, deploying, and operating machine learning solutions while building scalable infrastructure, tools, and best practices across the Machine Learning Engineering (MLE) ecosystem.”
이력서의 근거
업무 리드로서 Python 머신러닝 서비스를 Docker로 패키징하고 모델·스키마·의존성 버전의 CI/CD 검증을 추가. 노트북 상태 대신 기록된 산출물로 배포(deployment)를 재현할 수 있도록 구성
시니어 MLOps 엔지니어 · Kohl's
공고의 요구사항
- Docker
  키워드와 수행 경험 확인
“Experience in MLOps or DevOps practices, including building and operating production ML systems using Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines, Git-based version control, API development, model serving (batch and real-time), and automated testing frameworks”
이력서의 근거
Docker·CI/CD 시험을 활용한 모델 출시 검증 책임; 학습·서빙 스키마 불일치 해결 및 배포 전 원복 검증 완료
시니어 MLOps 엔지니어 · Kohl's
공고의 요구사항
- 모니터링
  시험
  키워드와 수행 경험 확인
“Support development and maintain monitoring, alerting, and automated testing frameworks to ensure the reliability, performance, and integrity of data pipelines, models, and infrastructure”
이력서의 근거
검토 기준을 책임지고 예측 오류·입력 드리프트·추론 지연의 모니터링(monitoring)을 추가. 이전 모델로 롤백을 시험하고 전환 후에도 특징 버전이 호환되는지 확인
시니어 MLOps 엔지니어 · Kohl's
공고의 요구사항
- 통계
  PyTorch
  뒷받침할 경험 미확인
“Bachelor’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Applied Mathematics or equivalent quantitative field”
“Extensive expertise in Python and machine learning libraries (e.g., TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)”
이력서의 근거
뒷받침하는 경력 문장을 찾지 못했습니다. 실제로 수행한 경험이 없다면 키워드만 추가하지 마세요.

일치하는 요구사항 3개 더 보기

공고의 요구사항
- SQL
  Spark
  ETL
  키워드와 수행 경험 확인
“Extensive knowledge of distributed computing and big data technologies like Spark, Kubeflow, Airflow and SQL”
“Collaborate with Data Scientists and Engineers across the full ML lifecycle, including building and scaling ETL pipelines, deploying models into customer-facing applications, and enabling efficient model development through cloud infrastructure and tooling”
이력서의 근거
SQL 특성 검사·Spark ETL 로그를 활용한 Python 감시 구축; 드리프트 조사 60분에서 25분으로 단축 및 모델 상태 대시보드 배포
시니어 MLOps 엔지니어 · Kohl's

참고 자료2개확인일 2026. 9. 7.

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채용공고
O*NET 15-1244.00 · MLOps 엔지니어 관련 직무 정보 · 인접 직군(새 탭에서 열림)
직무 자료O*NET Database, CC BY 4.0

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