숨고

MLOps Engineer

10년 이상 · 서울 · 정규직 · 상시채용

진행 중

MLOps Kubernetes Docker Python ML Infrastructure

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한눈에 보기

경력 10년 이상

근무지 서울

근무형태 미기재

고용형태 정규직

지원 시작 미기재

지원 마감 상시채용

핵심 기술 MLOps, Kubernetes, Docker

전형 원문 확인

지원 전 체크포인트

상시채용 공고입니다. 최신 접수 상태를 원문에서 확인하세요.
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혜택과 보상 항목이 정리되어 있어 비슷한 공고와 비교하기 좋습니다.

전형 안내

전형 단계와 각 단계에서 확인할 내용을 함께 정리했습니다.

서류 전형 ＞ 과제 전형 ＞ 1차 인터뷰 ＞ 2차 인터뷰 ＞ 레퍼런스 체크 ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격

상세 내용

포지션 소개

종합 라이프스킬 플랫폼, 숨고

모두의 더 나은 삶을 위해 숨고와 함께 변화를 만들어갈 동료를 찾습니다.

2015년부터 숨고는 재능과 기술을 지닌 전문가와

그들의 서비스를 필요로 하는 고객을 연결하고 있습니다.

이사, 청소, 인테리어, 취미 등 생활에서 필요한 1,000여가지 이상의 서비스를

전국 200만 고수와 함께 1,400만 고객에게 제공하고 있습니다.

고객은 원하는 서비스와 견적을 한 번에 비교할 수 있고

고수는 고객을 쉽고 편하게 만날 수 있습니다.

이제 숨고는 고객과 고수를 연결하는 것을 넘어,

정보 탐색부터 전문가 연결까지 모든 과정을 숨고 하나에서 해결할 수 있도록 나아가고 있습니다.

이러한 변화를 통해 고객은 여러 플랫폼을 오가며 정보를 찾고 비교하는 번거로움을 줄이고,

고수는 더 많은 고객을 빠르게 만날 수 있습니다.

고객에게는 더 나은 생활의 변화를, 고수에게는 더 나은 비즈니스 성장을 만들어가는

'종합 라이프스킬 플랫폼' 숨고에서 당신을 기다립니다.

우리가 만들어낸 성과

2025. 12 : 매출액 719억원 / 영업이익 150억원 달성
2025. 03 : 리브랜딩을 통해 종합 라이프스킬 플랫폼으로 도약
2024. 12 : 매출액 624억원 / 영업이익 137억원 달성
2024. 06 : 포브스 코리아, 대한민국 고속성장 스타트업 50 선정
2023. 12 : 누적 견적서 1억 건 돌파
2023. 03 : 누적 가입자 수 1,000만 돌파
2023. 02 : 손익분기점 달성
2022. 01 : 첫 TVC 런칭
2021. 11 : 스마트대한민국대상 수상

포지션 정보

소속 팀: DataOps Team
고용 형태: 정규직 (3개월 수습 기간)
근무 시간: 주 5일 (월~금), 탄력근무제 운영 (오전 8시 ~ 11시 자율 출근), 주 40시간 근무제 운영

숨고 합류 여정

제출 서류: 경력 중심의 이력서 (필수), 자기소개서, 포트폴리오 (선택)
채용 과정: 서류 전형 ＞ 과제 전형 ＞ 1차 인터뷰 ＞ 2차 인터뷰 ＞ 레퍼런스 체크 ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격
전형 과정에서 인터뷰 전형 이후 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다 (총 경력 5년 이상 필수 진행)
숨고 및 지원자의 상황에 따라 전형 절차는 달라질 수 있습니다

주요 업무

기술 스택 & 사용 툴

팀에서 현재 사용 중인 기술 스택 및 개발 환경입니다.

클라우드 플랫폼: GCP, AWS
머신러닝 및 MLops: Vertex AI, Sagemaker, Scikit-learn, Tensorflow, Jupyterhub, MLflow, Kubeflow, VectorDB
데이터베이스 및 분석: SQL, BigQuery, MySQL, MongoDB
데이터 파이프라인 및 스트리밍: Airflow, Kafka, Strimzi
프로그래밍 언어: Python, Shell Script
컨테이너 및 오케스트레이션: Docker, Kubernetes, Helm
모니터링 및 시각화: Redash, Grafana, Prometheus
CI/CD: ArgoCD, Github
버전 관리 및 협업 도구: Git, Bitbucket, Slack, Confluence, Jira, Datahub

합류 직후 이런 일을 해요

머신러닝 모델 서빙 및 운영 :
모델 배포 파이프라인을 구축·운영하며 안정적인 서비스를 제공합니다
모델 버전 관리 및 배포 전략을 수립하고 지속적인 테스트와 성능 검증을 통해 모델 품질을 유지·개선합니다
MLOps 및 인프라 환경 구축 : Kubernetes 환경에서 머신러닝 서빙 인프라를 설계·구축하고 오케스트레이션 및 배포 자동화를 통해 고도화합니다
학습 데이터 파이프라인 지원 : 모델링에 필요한 데이터를 수집하고 전처리하여 학습 및 서빙에 활용할 수 있는 형태로 제공합니다.
문제 해결 : MLOps 파이프라인 과정에서 발생할 수 있는 오류를 신속히 파악하고 해결합니다

장기적으로 이런 일도 할 수 있어요

데이터 암호화 및 보안 강화 : 모델링에 활용되는 개인정보를 안전하게 처리하기 위해 클라우드 환경에서 필요한 인프라를 구성·관리하며 통신 구간 및 저장 데이터에 대한 암호화를 적용하여 보안성을 확보합니다

자격 요건

관련 경력 3~10년 이상 또는 이에 준하는 역량을 갖추신 분
모델 개발부터 학습, 배포, 서빙, 운영·모니터링까지의 라이프사이클 전반을 이해하고 있거나 실무 경험을 보유하신 분
GPU 기반 개발 및 성능 개선 경험이 있으신 분
머신러닝 플랫폼 기반의 모델 서빙 및 운영 경험을 보유하신 분
클라우드 환경(GCP or AWS) 및 컨테이너/클러스터 기술(Kubernetes 등)에 대한 이해와 실무 경험을 보유하신 분

우대 사항

데이터의 정합성과 품질에 높은 관심을 가지고 꼼꼼하게 분석할 수 있는 능력이 있으신 분
기본적인 네트워크, 인프라에 대한 이해도가 있으신 분
대용량 데이터 처리 또는 실시간 데이터 처리 경험이 있으신 분
데이터 암호화 및 보안 설정 경험이 있으신 분
Data Warehouse, Data Mart 모델링 경험이 있으신 분

미래의 동료에게 드리는 한 마디

안녕하세요,DataOps Team Leader Wilk라고 합니다. 현재 4명으로 이루어진 저희 팀은 회사의 다양한 부서에 필요한 데이터와 이를 활용하기 위한 환경을 제공하는 역할을 수행하고 있습니다. 숨고 서비스의 성장과 함께 데이터 규모가 빠르게 증가하고 있으며 단순 분석을 넘어 머신 러닝 및 모델 서빙을 포함한 고도화된 활용 요구도 늘어나고 있습니다. 이에 따라 저희 팀은 데이터 수집부터 처리, 모델 개발·배포·서빙, 운영과 모니터링까지 전반적인 흐름을 함께 고민하며 지속적으로 개선해 나갈 동료를 찾고 있습니다.

지원 시 유의사항

동일한 포지션의 재지원은 결과 발표 후 6개월이 지난 이후에 가능합니다
지원서 내용, 또는 전형 진행 중 허위 사실이 있는 경우 전형 진행이 취소될 수 있습니다
취업보호대상자는 관련 법규에 의거하여 우대합니다
본 공고는 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다

Benefits

혜택과 보상

1. 모두의 숨고를 위해
최대 500만원의 인재 추천 포상 제도를 운영합니다
매월 팀원과의 점심 맛집 탐방, 팀별 회식을 지원합니다
사내 동아리 활동비를 매월 지원합니다
장기근속자는 10일의 refresh 휴가와 선물을 지급합니다
각종 정부지원사업을 적극 운영합니다
매년 명절(설날, 추석) 전 날 그리고 마지막 근무일에는 모두 조기 퇴근합니다
2. 개인의 삶을 더 풍요롭게
구성원 모두에게 연간 240만원 상당 복지카드를 지급합니다
생일날 반차권을 드립니다
명절에는 구성원 모두에게 선물을 지급합니다
경조사 발생 시 경조휴가와 경조금을 지원합니다
건강 검진을 위한 당일 반차를 지원합니다
퇴직연금 제도를 운영합니다
3. 몰입과 집중을 돕는 환경
노트북 등 최적의 업무 장비를 지원합니다 (포지션 별 상이)
무제한 커피, 음료, 간식을 제공하는 사내 편의점을 운영합니다
야근 시 식대와 교통비를 지원합니다
4. 함께 이루는 성장
전문성을 기를 수 있는 교육비, 도서비를 지원합니다 (최대 100만원)
숨고 서비스 이용 체험비를 지원합니다 (최대 100만원)
업무에 도움되는 외부 세미나, 컨퍼런스 참석을 권장하고 지원합니다
업무와 관련된 교육용 콘텐츠 지원합니다
활발한 사내 스터디와 세미나를 권장하고 지원합니다
다양한 업무용 AI 툴을 제공합니다