Senior Staff Machine Learning Engineer

복잡하고 교차적인 ML 시스템 및 데이터 플랫폼의 아키텍처 설계 주도. AI 네이티브 설계 원칙 채택 추진. 클라우드 네이티브 및 오픈 소스 기술을 사용한 엔드투엔드 ML 솔루션 구축 및 확장. 엔지니어링 표준, 모델 거버넌스, MLOps 모범 사례 정의. 파운데이션 모델, RAG, LLM 파인튜닝 파이프라인 등 혁신 기술 평가 및 통합. 대규모 전략적 이니셔티브 내 성과 달성 및 시스템 아키텍처 격차 해결. 모델 및 시스템 성능 선제적 모니터링 및 지속적 개선. ML 기반 솔루션을 통한 고객 경험 재정의. AI 과학자, 제품 엔지니어, 비즈니스 리더와 협력하여 고영향 문제 해결. 여러 ML 및 엔지니어링 팀의 기술 수준 향상 및 멘토링.

BS, MS, 또는 PhD (컴퓨터 과학, 머신러닝 또는 관련 기술 분야) 또는 이에 상응하는 실무 경험. 소프트웨어 또는 ML 엔지니어링 8년 이상 경력 (최소 3년은 Staff 레벨 또는 동등한 리더십 범위). 수백만 명의 사용자에게 영향을 미치는 프로덕션 규모 ML 시스템 설계 및 제공 실적. ML 라이프사이클 관리, 피처 엔지니어링, 대규모 모델 배포 전문 지식. 최신 ML 프레임워크 및 분산 시스템(TensorFlow, PyTorch, Spark, Ray, Kubernetes, MLflow 등)에 대한 깊이 있는 실무 경험. 여러 제품 또는 플랫폼에 걸친 교차 기능 이니셔티브 주도 경험. 알고리즘, 분산 시스템, 데이터 파이프라인, 성능 최적화 등 소프트웨어 엔지니어링 기초에 대한 탄탄한 배경. 뛰어난 커뮤니케이션 및 영향력 기술. LLM, GenAI, 책임감 있는 AI 실무에 대한 친숙함은 강점.