fiddler
Solutions Architect, Customer Success -(Hybrid/Remote)
AI 요약
Fiddler는 AI 신뢰성 및 투명성 확보를 위한 AI Observability 플랫폼을 제공하는 스타트업으로, AI 모델의 모니터링, 평가, 보안, 분석 및 개선을 지원합니다. 현재 AI/ML 분야에 대한 깊은 이해와 고객 성공 경험을 갖춘 Solutions Architect, Customer Success 직무를 채용 중입니다. 이 직무는 고객의 AI Observability 투자로부터 실질적인 성과를 달성하도록 기술 전문가 및 신뢰받는 조언자 역할을 수행하며, 온보딩 지원, 통합 구축, 고객 요구사항 전달 등을 담당합니다. ML 모델 프로덕션 환경 경험, 뛰어난 커뮤니케이션 능력, 데이터 과학 및 ML 워크플로우 도구에 대한 이해가 요구됩니다.
주요 업무
고객의 AI Observability 투자로부터 실질적이고 측정 가능한 성과 달성 지원. 기술 전문가 및 신뢰받는 조언자 역할 수행. 복잡한 ML/LLM 시스템과 실제 비즈니스 가치 간의 간극 해소. 고객 온보딩 지원 및 솔루션 아키텍처링 및 구현. 데이터 과학 및 ML 엔지니어링 팀과의 긴밀한 협력. 고객 피드백을 제품 로드맵 및 장기 전략에 반영. AI Observability 모범 사례 운영 지원. Fiddler 플랫폼과 고객 데이터 생태계를 연결하는 사용자 정의 통합 코드 작성. Fiddler와 일반적인 데이터 플랫폼, 워크플로우 도구, ML 인프라 간의 통합 패턴 구축 및 개선. 새로운 사용 사례, 통합 확장, 모델 거버넌스 강화를 통해 Fiddler의 영향력 확대 방안 모색.
자격 요건
컴퓨터 과학(AI/ML 전공), 통계학, 수학 또는 관련 분야 학사 학위와 5-7년 이상의 실무 경험. 프로덕션 환경에서 ML 모델을 배포, 모니터링 또는 유지보수한 2년 이상의 실무 경험. 뛰어난 커뮤니케이션, 프레젠테이션, 스토리텔링 능력. 데이터 과학 개념, 모델 해석 가능성, 설명 가능성 기법에 대한 이해. 데이터 및 워크플로우 도구(Hadoop, Snowflake, Spark, Kafka, Airflow, MLflow 등)에 대한 실무 지식. 머신러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) 경험. Kubernetes 및 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP) 능숙도. ML/DS 라이프사이클에 대한 이해. 생성형 AI, LLM 등 신흥 AI 기술에 대한 이해. (우대 사항 포함)
기술 스택
SnowflakeAirflowMLflowS3KafkaHadoopMongoDBBigQuerySparkKinesisRabbitMQLuigiKubeflowArgoTensorFlowPyTorchScikit-learnKubernetesAWSAzureGCPGenerative AILLMRAG