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About the job

제조AI Data팀을 소개합니다. 😊

조직 소개

SK하이닉스, SK Innovation, SK온 등 주요 계열사 제조 현장에서 AI와 Data 기반 디지털 전환(DT)을 리드하는 전문가 조직입니다.
제조 현장의 복잡한 문제를 AI 모델과 데이터 플랫폼으로 해결하며, 고객 가치 창출을 최우선으로 합니다.
Cloud Native 기술을 기반으로 AI/ML 모델의 개발부터 학습, 배포, 서빙, 운영까지 전 주기를 연결하는 통합 AI/ML DevOps 플랫폼을 구축·고도화하고 있습니다.
Java(Spring Boot), Cloud 기반 MSA, Kubernetes, MLOps 기술을 중심으로 플랫폼의 기술적 완성도와 운영 안정성을 높이고, 제조 AI·Data 혁신을 함께 이끌어갈 리더(개발 PL / 운영 PL)를 찾습니다.

업무 환경 및 문화

구성원의 성장이 곧 회사의 성장이라는 믿음 아래, 신기술 교육·자기계발·실전 프로젝트 경험을 적극 지원합니다.
AI·Data·플랫폼 전문가들이 함께 협업하며, 서로의 전문성을 존중하는 문화를 지향합니다.
아이디어 제안부터 실제 서비스 적용까지, 도전과 실험이 장려되는 환경입니다.

담당 업무 (지원 시 희망 트랙 선택)

✅ [Track 1] AI Studio 개발 PL : AI/ML DevOps 플랫폼 아키텍처 설계 및 백엔드·MLOps 기능 개발 리딩
플랫폼 아키텍처 설계 및 개발 리딩: Java(Spring Boot) 기반 백엔드 및 공통 서비스 설계·개발, Cloud 기반 MSA 설계 및 서비스 간 API 연계·데이터 흐름 정의, 기술 표준 수립·코드 리뷰 및 성능·보안·품질 관리
Kubernetes 기반 개발·배포 체계 구축: 컨테이너 기반 애플리케이션 설계 및 배포 구조 표준화, CI/CD 파이프라인 구축과 테스트·배포 자동화
MLOps 기능 개발 및 통합: 모델 학습, 실험 관리, 모델 등록·배포 및 서빙 기능 연계, AI/ML 워크로드 실행·관리 기능과 플랫폼 API 개발
개발 조직 및 수행 관리: 요구사항 분석, 개발 과제 분해, 일정·진척·기술 이슈 관리 및 운영 PL과 협업하여 운영 이관 기준·배포/검증 절차 수립
✅ [Track 2] AI Studio 운영 PL : AI/ML DevOps 플랫폼 인프라(Cloud/K8s)·MLOps 서비스 운영 및 SRE 리딩
플랫폼 운영 체계 수립 및 운영 리딩: 서비스 운영 정책, 표준 절차, 운영 매뉴얼 및 점검 체계 수립, 서비스 수준 목표(SLO) 및 SLA 기반 가용성·성능 관리, 장애 대응·원인 분석(RCA)·재발 방지 및 운영 개선 과제 수행
Cloud·Kubernetes 인프라 운영: 대규모 K8s 클러스터, 네트워크, 스토리지 및 컴퓨팅 자원 운영·최적화, 용량 산정·확장 정책·백업/복구 및 고가용성(HA)/재해복구(DR) 체계 관리, 접근 권한·보안 패치 및 구성 변경 관리
MLOps 서비스 및 GPU 자원 운영: 모델 학습·배포 파이프라인과 추론 서비스 상태 관리, GPU 등 AI/ML 자원 사용률 및 비용 최적화, 모델 모니터링·재학습 체계 공동 운영
배포 및 운영 자동화: 배포 승인, 변경 관리, 롤백 절차 및 운영 이관 검증, 통합 모니터링·알림 체계 고도화와 반복 운영 업무 자동화
※ 근무지 : 경기도 분당 / 이천

Who We're Looking For

이런 경험을 갖고 계시다면 저희가 찾는 그분입니다! ✨

필요 역량 및 경험

✅ [Track 1] AI Studio 개발 PL
아키텍처 설계 및 개발 리딩 역량: Java(Spring Boot) 기반 서비스 설계·개발 및 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션 통합 아키텍처 설계 또는 Tech Lead 경험 (5년 이상 권장)
Cloud 기반 MSA 역량: Cloud 기반 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 설계·구축 경험과 분산 시스템에 대한 깊은 이해
Kubernetes 및 CI/CD 역량: Kubernetes 환경에서 컨테이너 애플리케이션을 개발·배포한 경험 및 Git 기반 협업·CI/CD 자동화 파이프라인 실무 경험
MLOps 및 데이터 플랫폼 이해도: MLOps 생명주기에 대한 이해와 AI/ML 시스템 또는 Data Platform 연동·구축 경험
인프라 이해 및 문제 해결 역량: 서버, 네트워크, 대용량 스토리지 등 IT 인프라 전반에 대한 이해를 바탕으로 개발 일정·품질을 관리하고 기술적 대안을 제시할 수 있는 역량
✅ [Track 2] AI Studio 운영 PL
플랫폼 운영 리딩 경험: Cloud 기반 대규모 플랫폼 또는 엔터프라이즈 상용 서비스 운영 및 운영 리딩 경험 (5년 이상 권장)
Kubernetes 및 컨테이너 운영 역량: 대규모 Kubernetes 상용 클러스터 아키텍처 구축·운영 및 컨테이너 기반 서비스 운영 경험
인프라 및 시스템 이해도: 서버, 네트워크, 대용량 스토리지 등 IT 인프라 전반과 분산 환경에 대한 높은 기술적 이해
애플리케이션 진단 및 관측성(Observability) 역량: Java(Spring Boot) 기반 MSA 서비스의 로그·메트릭 분석 및 장애 진단 역량, 모니터링 도구(Prometheus, Grafana 등)를 활용한 관측·알림 체계 구축/운영 경험
CI/CD 및 MLOps 운영 이해도: CI/CD 기반 배포·변경 관리 및 장애 대응 경험과 MLOps 생명주기·학습/추론 워크로드의 운영 특성에 대한 이해

Preferred Qualifications

이런 경험과 역량이 있으면 더 좋아요! 👍

우대사항

✅ [Track 1] AI Studio 개발 PL
플랫폼 초기 설계 리딩 경험: 엔터프라이즈 AI/ML 플랫폼 아키텍처 설계 및 리딩 경험
MLOps 및 GPU 워크로드 경험: Kubeflow, MLflow, KServe 등 MLOps 오픈소스 도구 활용 경험 및 GPU 기반 학습·추론 워크로드/모델 서빙 최적화 경험
Cloud Native 요소 기술 경험: API Gateway, 서비스 메시(Service Mesh), 분산 추적 및 통합 모니터링(Prometheus, Grafana 등) 적용 경험
전문 자격증 보유: Kubernetes 관련 공인 자격증(CKAD, CKA 등) 또는 주요 클라우드(AWS, GCP, Azure) Professional Architect 자격증 보유자
✅ [Track 2] AI Studio 운영 PL
대규모 클러스터 및 SRE 운영 경험: 대규모 또는 멀티 클러스터 Kubernetes 환경 운영 경험, SRE 기반 운영 체계 및 에러 버짓(Error Budget) 적용 경험
GPU 인프라 및 고가용성 아키텍처 경험: GPU 스케줄링, 자원 할당 및 멀티테넌트 환경 운영 경험, 무중단 배포·고가용성(HA) 아키텍처 및 재해복구(DR) 훈련 경험
전문 자격증 보유: Kubernetes 관련 공인 자격증(CKA, CKS 등) 또는 주요 클라우드(AWS, GCP, Azure) Professional Architect 자격증 보유자

성향 및 캐릭터

복잡한 문제 해결에 적극적이며 새로운 기술 도입과 학습에 빠르게 적응하시는 분
AI·Data·플랫폼 및 개발·운영 조직 간 협업을 즐기고 커뮤니케이션과 책임감이 뛰어난 분
단순 구현과 현상 유지를 넘어 운영·확장·안정성까지 고민하는 엔지니어적 마인드를 보유하신 분

지원 시 이런 경험을 소개해 주세요

✅ [Track 1] AI Studio 개발 PL : 직접 설계하거나 리딩한 플랫폼/MSA 아키텍처, 핵심 기술 의사결정 사례, 개발 품질·성능 개선 성과
✅ [Track 2] AI Studio 운영 PL : 담당 서비스 및 K8s 클러스터의 운영 규모, 주요 장애 해결(RCA) 사례, 안정성·자동화·비용(GPU/인프라) 개선 성과
경력기술서 작성 안내: 프로젝트별 본인의 역할(기여도)과 적용 기술 스택(Java/Spring Boot, MSA, Kubernetes, MLOps 등)을 중심으로 작성해 주시고, 보안상 공개 가능한 범위 내에서 정량적 성과를 함께 기재해 주시면 좋습니다.

Recruiting Process

전형절차

서류전형 > SKCT심층역량검사 > 1차면접 > 2차면접 > 채용검진/처우협의 > 최종합격

전형절차/일정은 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형 결과에 따라 추가 절차(인터뷰 등)가 진행될 수 있습니다.

Please Read Before Applying

공통 요건

해외여행에 결격사유가 없는 분 (병역 대상자의 경우 병역필 또는 면제자)
채용 분야의 경력을 5년 이상 보유하신 분
최종합격 후 회사가 지정하는 날짜에 입사 가능하신 분

기타사항