ML Engineer (ML/LLM Ops)

핵심 업무

• ML/LLM 플랫폼 구축 및 고도화
• MLflow, Airflow 등 ML 플랫폼 운영
• ScyllaDB 기반 Feature Store 운영
• Triton, vLLM 등 모델 서빙 환경 개발
• Kubernetes 기반 ML 워크로드 최적화

필수 자격

• Kubernetes 기반 서비스 운영 경험
• 클라우드(AWS/GCP) 환경 구축 및 운영 경험
• ML 플랫폼(Kubeflow 등) 구축 및 운영 경험
• 대규모 트래픽 및 ML 워크로드 운영 경험
• GPU 기반 워크로드 성능 최적화 경험

우대사항

• Hybrid(On-Premise/Cloud) 환경 이해
• LLMOps 플랫폼 구축 및 운영 경험
• 분산 데이터베이스(Cassandra 등) 운영 경험
• IaC 및 배포 자동화(Terraform 등) 경험
• 모니터링 도구(Prometheus 등) 활용 경험

근무 조건

경력직 채용, 근무지 및 고용형태는 토스뱅크 규정에 따름

전형 절차

서류접수 → 라이브 코딩 테스트 → 직무 인터뷰 → 문화적합성 인터뷰 → 레퍼런스 체크 → 처우협의 → 최종합격