[용인] 산업용 AI MLOps 파이프라인 백엔드 개발

- 주관사 시스템의 학습 스케줄러와 통신하여 API, Webhook 등 학습 시작 시그널을 수신하는 인터페이스 설계 및 개발 - 자동 학습 워크플로우를 실행하고 진행 상태, 로그, 에러 내역을 트래킹하여 타 시스템에 환류하는 상태 관리 백엔드 구축 - 학습 및 검증이 완료된 AI 모델을 패키징하고 버전 관리를 수행하며 타겟 운영 환경으로 배포하는 자동화 파이프라인 개발 - 파편화된 프레임워크로 작성된 기존 공정 모델들을 플랫폼 내에서 단일 규격으로 구동할 수 있도록 I/O Wrapper 및 어댑터 설계 - PyTorch, TensorFlow 등 기계학습 프레임워크의 동작 방식 및 모델 포맷에 대한 이해도가 있으신 분 - Kubeflow, Airflow 등을 활용하여 모델 학습 파이프라인을 구축하고 오케스트레이션 해보신 분 - MLflow, BentoML, Triton Server 등을 활용한 모델 레지스트리 관리 및 배포 실무 경험이 있으신 분 - Kafka, RabbitMQ 등 메시지 큐를 활용한 비동기 통신 및 이벤트 기반 아키텍처 개발 경험이 있으신 분 - 외부 솔루션이나 서드파티 시스템과의 복잡한 연동 프로젝트를 리딩하거나 수행해 보신 분 - 업무 환경 : 폐쇄망 근무 - MLOps, AI 백엔드 혹은 타 시스템과의 API 연동 백엔드 개발 실무 경험이 있으신 분 -Vision 모델 Vision 모델에 대한 학습/추론 Pipeline 을 구성해보신분 - 자료구조, 운영체제, 네트워크 통신 아키텍처 등 CS 기초 지식이 탄탄하신 분 - Python 프로그래밍에 능숙하며 시스템 간 통신 및 인터페이스 설계 경험이 있으신 분 - Docker 및 Kubernetes 환경에 유연하게 적응하고 컨테이너 기반 환경에서의 개발 경험이 있으신 분 - 파트너사 및 타 직군과의 R&R 경계를 명확히 인지하고 기술적 인터페이스 규격을 원활하게 조율할 수 있는 분 실제 산업 현장에 도입되는 AI 자동화 프로젝트로, 주관사 시스템과 연동하여 MLOps 코어 모듈을 구축하고 모델 학습부터 배포까지의 전 과정 아키텍처를 전담하는 백엔드 개발 프로젝트입니다