MLOps Engineer
직군Engineer
경력사항경력 3년 이상
고용형태정규직
근무지대한민국 서울특별시 관악구 봉천로 456, 6층
마감기한2024년 12월 31일

레브잇은 "올웨이즈"라는 모바일 커머스를 운영하고 있습니다.

올웨이즈는 Discovery형 커머스로, 게임, 소셜 등의 다양한 서비스들을 커머스에 녹여내고 있으며,

2021년 9월 앱 정식 런칭 이후 빠르게 성장하여, 2024년 1월 기준 MAU 340만, DAU 160만, 월 거래액 640억을 달성했습니다.


[합류하게 될 팀]

  • MLOps Engineer는 Discovery Squad에 속해 있습니다.
  • Discovery Squad는 저렴한 가격과 개인화 알고리즘을 통해 고객이 빠져나올 수 없는 디스커버리 경험을 제공합니다.
  • 레브잇의 모든 구성원은 누군가에게 업무를 지시하는 것이 아니라, 목표를 위해 각자 협업하며 업무하고 있습니다.


[팀 목표]

  • 우리의 미션은 고객들에게 즐거운 쇼핑 경험과 경제적 가치를 전달하는 동시에, 비즈니스 파트너들이 성공을 이룰 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제공하는 것입니다.
  • 개인화 알고리즘을 통해 모든 고객들에게 빠져나올수 없는 디스커버리 경험을 만듭니다.
  • 저렴한 상품의 노출도를 최적화하여 소비자에게는 가격적 혜택을, 판매자에게는 경제적 가치를 제공합니다.


[인재상]

  • Impact Oriented
  • 자신의 직무 영역에서 전사에 기여하는 임팩트를 내고자 하는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Communication Smart
  • 뛰어난 커뮤니케이션 능력을 바탕으로 동료와 함께 협업하여 문제를 해결하는데에 능한 분과 함께하고 싶습니다.
  • Domain knowledge
  • 자신의 직무 전반에 대한 경험이 있는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Domain raw intelligence
  • 경험해보지 않은 영역일지라도 빠르게 학습하고 사고할 수 있는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Intellectual Humility
  • 본인이 틀릴 수 있다는 것을 항상 인지하고 늘 열려 있는 자세로 탐구하고 대화할 수 있는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Accountability
  • 본인이 맡은 문제의 해결에 대해서 책임감을 가지고 완수하는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Bias for action
  • 빠른 행동을 통해 가설을 검증하고 문제를 해결하는 분과 함께하고 싶습니다.


[합류하면 함께 할 업무]

  • 제품, 엔지니어링, 리서치의 경계를 넘나들며 문제를 해결합니다.
  • ML 파이프라인 및 인프라를 설계하여 서비스 개발의 속도를 높이고 리소스 활용을 극대화합니다.
  • ML 서비스의 성능 변화를 신속하게 감지하고 평가하기 위한 모니터링 시스템을 개발합니다.
  • ML 모델 서빙을 위한 inference server 구축 및 속도를 개선합니다.


[자격 요건]

  • Machine Learning/Deep Learning 이론과 기본기가 탄탄하신 분이 필요합니다.
  • Machine Learning 모델 훈련 및 서빙을 위한 인프라에 대한 깊은 이해와 경험을 보유하신 분이 필요합니다.
  • 대규모 데이터를 활용한 분산 훈련(distributed training) 개발 경험이 풍부하신 분이 필요합니다.
  • 3년 이상 또는 그에 준하는 Backend 서비스 혹은 Machine Learning 서비스 개발/운영 경험이 있으신 분이 필요합니다.


[우대 사항]

  • AWS, GCP 등 클라우드 서비스 사용에 이해가 있고, 실무 경험이 있으신 분을 선호합니다.
  • EMR, Spark, Hive 등 빅데이터 프레임워크를 활용한 분산 처리 경험이 있으신 분을 선호합니다.
  • ML 프로젝트를 더 빠르고 안전하게 반복할 수 있도록 Feature Store, Vector DB, DAG Builder 등과 같은 ML 시스템을 설계하고 구축해본 분을 선호합니다.
  • 추천 알고리즘 관련 문제 해결을 통해 팀의 성장 기울기를 변화시킬 정도의 비즈니스 임팩트를 내보신 분을 선호합니다.
  • 다양한 추천 모델을 사용해보고, 장단점을 파악하고 계신 분을 선호합니다.
  • 고객의 입장에서 다양한 솔루션을 고민해보고, 최적의 방법을 찾을 수 있는 문제해결 능력을 갖추신 분을 선호합니다.


[사용중인 기술]

  • Python, flask, Spark, AWS, MongoDB


[보상]

  • 이전 직장의 연봉 대비 최소 20% 높은 연봉 제안을 약속드리며, 최대 3억원의 스톡옵션을 함께 부여드립니다.
  • 반기별로 연봉 협상을 진행합니다.
  • 팀원 개인 별로 법인카드를 지급하고, 법인카드를 통해 개인의 성장과 업무를 위한 모든 비용을 무제한 지원드립니다.


[근무 환경]

  • 근무일은 주 5일(월~금)입니다.
  • 휴가는 무제한으로 다녀오셔도 괜찮습니다.
  • 식사와 도서 및 업무에 필요한 모든 기타 비용은 회사에서 지원합니다.


[합류여정]

  • 서류접수 > 코딩테스트 > 1차 대면 인터뷰(직무 인터뷰) > 2차 대면 인터뷰(컬쳐핏 인터뷰) > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격


[기타사항]

  • 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.
  • 레브잇 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있습니다.
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MLOps Engineer

레브잇은 "올웨이즈"라는 모바일 커머스를 운영하고 있습니다.

올웨이즈는 Discovery형 커머스로, 게임, 소셜 등의 다양한 서비스들을 커머스에 녹여내고 있으며,

2021년 9월 앱 정식 런칭 이후 빠르게 성장하여, 2024년 1월 기준 MAU 340만, DAU 160만, 월 거래액 640억을 달성했습니다.


[합류하게 될 팀]

  • MLOps Engineer는 Discovery Squad에 속해 있습니다.
  • Discovery Squad는 저렴한 가격과 개인화 알고리즘을 통해 고객이 빠져나올 수 없는 디스커버리 경험을 제공합니다.
  • 레브잇의 모든 구성원은 누군가에게 업무를 지시하는 것이 아니라, 목표를 위해 각자 협업하며 업무하고 있습니다.


[팀 목표]

  • 우리의 미션은 고객들에게 즐거운 쇼핑 경험과 경제적 가치를 전달하는 동시에, 비즈니스 파트너들이 성공을 이룰 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제공하는 것입니다.
  • 개인화 알고리즘을 통해 모든 고객들에게 빠져나올수 없는 디스커버리 경험을 만듭니다.
  • 저렴한 상품의 노출도를 최적화하여 소비자에게는 가격적 혜택을, 판매자에게는 경제적 가치를 제공합니다.


[인재상]

  • Impact Oriented
  • 자신의 직무 영역에서 전사에 기여하는 임팩트를 내고자 하는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Communication Smart
  • 뛰어난 커뮤니케이션 능력을 바탕으로 동료와 함께 협업하여 문제를 해결하는데에 능한 분과 함께하고 싶습니다.
  • Domain knowledge
  • 자신의 직무 전반에 대한 경험이 있는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Domain raw intelligence
  • 경험해보지 않은 영역일지라도 빠르게 학습하고 사고할 수 있는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Intellectual Humility
  • 본인이 틀릴 수 있다는 것을 항상 인지하고 늘 열려 있는 자세로 탐구하고 대화할 수 있는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Accountability
  • 본인이 맡은 문제의 해결에 대해서 책임감을 가지고 완수하는 분과 함께하고 싶습니다.
  • Bias for action
  • 빠른 행동을 통해 가설을 검증하고 문제를 해결하는 분과 함께하고 싶습니다.


[합류하면 함께 할 업무]

  • 제품, 엔지니어링, 리서치의 경계를 넘나들며 문제를 해결합니다.
  • ML 파이프라인 및 인프라를 설계하여 서비스 개발의 속도를 높이고 리소스 활용을 극대화합니다.
  • ML 서비스의 성능 변화를 신속하게 감지하고 평가하기 위한 모니터링 시스템을 개발합니다.
  • ML 모델 서빙을 위한 inference server 구축 및 속도를 개선합니다.


[자격 요건]

  • Machine Learning/Deep Learning 이론과 기본기가 탄탄하신 분이 필요합니다.
  • Machine Learning 모델 훈련 및 서빙을 위한 인프라에 대한 깊은 이해와 경험을 보유하신 분이 필요합니다.
  • 대규모 데이터를 활용한 분산 훈련(distributed training) 개발 경험이 풍부하신 분이 필요합니다.
  • 3년 이상 또는 그에 준하는 Backend 서비스 혹은 Machine Learning 서비스 개발/운영 경험이 있으신 분이 필요합니다.


[우대 사항]

  • AWS, GCP 등 클라우드 서비스 사용에 이해가 있고, 실무 경험이 있으신 분을 선호합니다.
  • EMR, Spark, Hive 등 빅데이터 프레임워크를 활용한 분산 처리 경험이 있으신 분을 선호합니다.
  • ML 프로젝트를 더 빠르고 안전하게 반복할 수 있도록 Feature Store, Vector DB, DAG Builder 등과 같은 ML 시스템을 설계하고 구축해본 분을 선호합니다.
  • 추천 알고리즘 관련 문제 해결을 통해 팀의 성장 기울기를 변화시킬 정도의 비즈니스 임팩트를 내보신 분을 선호합니다.
  • 다양한 추천 모델을 사용해보고, 장단점을 파악하고 계신 분을 선호합니다.
  • 고객의 입장에서 다양한 솔루션을 고민해보고, 최적의 방법을 찾을 수 있는 문제해결 능력을 갖추신 분을 선호합니다.


[사용중인 기술]

  • Python, flask, Spark, AWS, MongoDB


[보상]

  • 이전 직장의 연봉 대비 최소 20% 높은 연봉 제안을 약속드리며, 최대 3억원의 스톡옵션을 함께 부여드립니다.
  • 반기별로 연봉 협상을 진행합니다.
  • 팀원 개인 별로 법인카드를 지급하고, 법인카드를 통해 개인의 성장과 업무를 위한 모든 비용을 무제한 지원드립니다.


[근무 환경]

  • 근무일은 주 5일(월~금)입니다.
  • 휴가는 무제한으로 다녀오셔도 괜찮습니다.
  • 식사와 도서 및 업무에 필요한 모든 기타 비용은 회사에서 지원합니다.


[합류여정]

  • 서류접수 > 코딩테스트 > 1차 대면 인터뷰(직무 인터뷰) > 2차 대면 인터뷰(컬쳐핏 인터뷰) > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종합격


[기타사항]

  • 이력서 및 제출 서류에 허위 사실이 발견되거나 근무 이력 중 징계사항이 확인될 경우, 채용이 취소될 수 있습니다.
  • 레브잇 내규에 따라 채용 금지자 또는 결격사유 해당자는 채용이 취소될 수 있습니다.
직군Engineer
경력사항경력 3년 이상
고용형태정규직
근무지대한민국 서울특별시 관악구 봉천로 456, 6층
마감기한2024년 12월 31일
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