🚀 오케스트로에서 ​LLM ​/ ​MLOps Engineer ​담당자를 모십니다

오케스트로는 계속 변화합니다

오케스트로는 ​스스로의 ​한계를 제한하지 ​않습니다

클라우드 산업의 새로운 ​기준을 만들어가는 ​오케스트로에서 ​

함께 성장할 ​소중한 ​동료를 ​기다립니다

더 큰 성장을 ​통해 ​세상을 변화 시키시고 ​싶은 ​분이라면 ​지금 바로 합류하세요

오케스트로 ​AI 인프라 ​솔루션 ​조직은 이런 ​일을 하고 ​있습니다.

오케스트로는 ​온프레미스 데이터센터 환경에서 ​AI 모델의 ​개발과 운영을 위한 통합 인프라 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다. NVIDIA 및 비NVIDIA GPU, 국산 NPU 등 다양한 AI 가속기와 RDMA 기반의 초저지연 네트워크 기술을 통합하고, OpenStack과 Kubernetes를 활용하여 고객의 AI 서비스가 최고의 성능으로 운영될 수 있는 AI 전용 인프라 환경을 제공하고자 합니다. 저희는 하드웨어, 가상화 스택부터 LLM 및 RAG 구현을 위한 미들웨어까지 포괄하는 엔드투엔드 솔루션을 만들어나갈 열정적인 동료를 찾고 있습니다.

LLM / MLOps Engineer 는 이런 일을 합니다

다양한 오픈소스 및 상용 LLM을 우리 플랫폼에 맞게 최적화하고, 효율적인 모델 학습 및 서빙 파이프라인을 구축합니다. 모델의 성능을 극대화하고 안정적인 운영을 책임지는 AI 전문가 그룹입니다.

📑 입사 후 담당할 업무 안내드려요

• 최신 LLM(Llama, Mistral 등)의 성능 벤치마킹 및 솔루션 적합성 검증
• 특정 도메인에 맞는 LLM 파인튜닝(Fine-tuning) 및 경량화 기술 연구/적용
• vLLM, TensorRT-LLM 등 LLM 서빙 프레임워크를 활용한 추론 최적화
• Kubeflow, MLflow 등을 활용한 MLOps 파이프라인 설계 및 구축
• 분산 학습(DeepSpeed, FSDP) 환경 구축 및 학습 프로세스 자동화

🔎 이런 분을 찾고 있어요

• 3년 이상의 ML 모델 개발 또는 MLOps 관련 업무 경험
• Python 및 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크에 대한 높은 숙련도
• LLM의 구조 및 동작 원리에 대한 깊은 이해
• Kubernetes 및 Docker 환경에서의 개발 경험

🧾 이런 부분이 있으면 더욱 좋아요

• LLM 파인튜닝 또는 서빙 최적화 관련 프로젝트 경험
• 대규모 GPU 클러스터 환경에서의 분산 학습 경험
• NLP 관련 논문 구현 및 최신 연구 동향에 대한 높은 이해도
• 오픈소스 MLOps 도구 기여 또는 관련 커뮤니티 활동 경험

🧳오케스트로 채용 여정

• 서류 심사 > 실무진 면접 > 인성 검사 > 부서장 면접 > 컬처핏 심사 > 최종 합격

🎉 근무 조건

[경력]

• 정규직으로 근무하게 되며, 3개월 간의 수습 기간이 존재합니다.
• OKESTRO는 합류 이후 최초 3개월 간의 기간 동안 체계적인 온보딩 프로세스 운영 & 평가를 진행하고 있습니다.
• 전담 멘토링 및 피드백
• 독자적인 솔루션과 기술을 깊이 이해할 수 있는 교육 프로그램과 총 3차례의 평가 테스트 진행
• 수습 기간 평가 결과에 따라 고용에 적합하지 않다고 판단될 경우, 수습 기간이 연장되거나 채용 취소가 될 수 있습니다.

⚙ 본 공고는 수시 채용으로 진행되며 서류 전형 결과는 접수일로부터 일주일 이내에

합격자에 한하여 이메일(카카오톡)으로 안내드려요