학습된 AI 모델을 배포하고 안정적으로 운영하는 업무를 담당합니다. 모델 서빙을 위한 Cloud 및 On-premise 인프라를 구축하고 서비스의 안정성·성능·비용을 책임집니다. 또한, 분산 학습 시스템을 설계· 구축하고 운영하며, 대규모 데이터 처리 및 학습 워크로드를 지원합니다.

AI 분석 서비스 개발 및 운영
    I. 다양한 환경에서 동작하는 AI 분석 서비스 개발
    II. 효율적·안정적 운영을 위한 아키텍처 설계·구성
    III. 코드의 지속적 통합·배포를 위한 CI/CD 파이프라인 구성
    IV. 정보보안팀 가이드에 따른 코드 레벨, 인프라 레벨 취약점 분석 및 보안 정책 준수
    V. 시스템 동작 상태·성능 메트릭 및 로그 수집을 통한 모니터링 시스템 구성
    VI. 모델이 서비스 환경에서 안정적이고 정확하게 동작하는지 추적 모니터링

학습 인프라 운영
    I. DGX SuperPOD 기반의 분산 학습 Kubernetes 클러스터를 구축·운영하며, 플랫폼 모니터링, 업
    II. 그레이드, 보안 관리 및 장애 대응
    III. Azure 기반 분산 학습 환경 및 모니터링 체계 구축
    IV. 한정된 리소스의 효율적 사용을 위한 전략·기법 검토 및 적용
    V. 학습 과정 가시성 확보를 위한 메트릭·로그 수집 및 모니터링 운영

서버 및 네트워크 인프라 관리
    I. 서버실 내 개발 서버의 모니터링·보안 관리·장애 대응
    II. 스위치, SSLVPN, 방화벽 등 네트워크 장비 모니터링 및 장애 대응

    I. 3년 이상의 경력이 있거나 그에 준하는 역량을 가지신 분
    II. 오픈소스 도구를 이해하고 내재화한 경험이 있으신 분
    III. Kubernetes, Docker 등 컨테이너 기반 환경 운영 경험이 있으신 분
    IV. AI 사용에 거부감이 없으신 분
    V. Git 기반 협업에 대한 이해가 있으신 분
    VI. 커뮤니케이션이 원활한 분

    I. 모델 서빙 운영 경험이 있으신 분
    II. Cloud(Azure, AWS) 환경 운영 경험이 있으신 분
    III. Terraform, ArgoCD, GitHub Actions/Jenkins 등 IaC, CI/CD 구성 경험이 있으신 분
    IV. GPU 서버·고성능 인프라 운영 경험(DGX SuperPOD, CUDA 환경 등)이 있으신 분
    V. 무중단 배포·고가용성(HA) 시스템 설계·운영 경험이 있으신 분
    VI. 의료 서비스 또는 개인정보 보호 환경 운영 경험이 있으신 분

    I. Python, Kotlin, FastAPI, Spring boot, Celery, Kubernetes, Prometheus, Grafana,
    II. ArgoCD, Ansible, Opentofu, Azure, k6, Elasticsearch, ...

    I. 서류 전형
    II. 1차 인터뷰
    III. 2차 인터뷰
    IV. 최종 합격

    I. 고용 형태: 정규직 (필요 시 인턴십 후 정규직 전환 가능)
    II. 근무 제도: 주 5일 / 일 8시간 자율 유연근무제
    III. 급여 조건: 면접 후 협의

    I. 지원서류: 경력 및 자기소개서
    II. 접수 및 문의: hr@medicalai.com
    III. 지원서명 : [포지션_지원자 성명]으로 부탁드립니다.