- Cloud-native MLOps Platform
✓  AI Platform   을  위한 Cloud-native MLOps Architecture를  설계,  구축,  운영합니다.
✓  개발,  테스트,  운영  환경을  분리하고  표준  Configuration과  Infrastructure를  구축합니다.
✓  Model Registry, Artifact, Feature, Data  연계  및  Lifecycle   관리체계를  구현합니다.
- Model Training, Deployment Automation
✓  모델  Training, Validation, Packaging, Deployment, Monitoring  및  Rollback Pipeline을  구축/운영합니다.
✓  AI  개발부서  인원과  협업해  모델을  운영으로  전환하고  운영요건을  정의합니다.
✓  ML Workflow에  대한 CI/CD, Version  관리, Approval Gate  및  Release   이력을  구축합니다.
- GPU, Distributed Computing
✓  GPU Cluster, Scheduler, Queue, Partition, Quota, Storage  및  분산컴퓨팅  환경을  설계,  운영합니다.
✓  GPU, Storage   사용률, Job  상태, Idle  자원, Capacity와   비용을  분석하고  개선합니다.
✓  각  영역(GPU Cluster, Managed Service, Core IT)  별  전문  Vendor와  기술  RACI  및  Escalation  체계를  운영합니다.
- SRE, Reliability, Observability
✓  Alert, Log, Metric, Trace  및  Dashboard   기반   Observability  체계를  구축합니다. 
✓  Incident,   장애,  변경관리,  가용성  및  복구  Runbook을  운영합니다.
✓  Core IT부서와  협업하여  IAM, Network,   보안, ITSM,   변경통제  및  Audit  요구사항을  Platform에  적용합니다.
✓  상용  Enterprise LLM/서비스  유지보수  및  관리를  담당합니다.

▣ 자격요건
- 학력  :  학사 이상
- 전공  :  전산/컴퓨터공학,  소프트웨어,  데이터, AI  관련  전공  우대
- 경력  : Cloud Platform, DevOps, MLOps  또는  SRE  설계·구축·운영  경력  8~13년
- Skill & Knowledge : 
Kubernetes, Docker, Linux, Cloud(AWS   등), GPU  및  분산컴퓨팅  환경  이해
MLflow, Kubeflow, Argo, Jenkins, GitHub Actions  등  MLOps, CI/CD   도구  중  하나  이상의  실무  경험 
모델  학습, Deployment Pipeline, Registry, Version, Rollback  설계  경험
Prometheus, Grafana, OpenTelemetry   또는  유사  Monitoring, Observability  경험
GPU Driver, CUDA, NCCL, Scheduler(Slurm   등), Storage  및  Network  성능에  대한  이해
SRE, Incident, RCA, Capacity, Availability, Change Management  실무  역량
- Language :  해외법인 또는  글로벌  벤더와  업무  Communication   가능  수준
 
▣ 우대요건
- Enterprise AI Platform  또는  대규모 GPU Cluster  구축·운영 경험
- 분산학습 또는 GPU Training·Inference  성능 최적화  경험
- MLOps Platform의 Production  전환과  24×365  운영체계  구축  경험
- 제약·바이오 R&D  모델 또는  규제산업 데이터 환경  경험
- AWS, Kubernetes, DevOps, SRE, NVIDIA  관련 자격 또는 이에 준하는 전문성