반복적인 모델 학습·파라미터 수정 과정의 대기 문제를 다룹니다. 메신저와 LLM Agent를 연결한 MLOps 워크플로우를 소개합니다.
MLOps 엔지니어
카카오스타일 · 경력 5~0년 · 대한민국 경기도 성남시 분당구 판교역로 235
카카오스타일 서비스의 ML 모델 운영을 위한 확장형 인프라와 데이터 수집·전처리·학습·배포·서빙 파이프라인을 설계·자동화합니다. Kafka·Airflow·Spark 기반 대규모 처리, ML 플랫폼 활용 및 Python ML 워크플로우 경험이 필요합니다.
LLM Research Engineer (Pre-training) (신입/경력)
카카오 · 신입·경력 · 판교
Kanana 사전학습을 위해 LLM 구조·학습·데이터 최적화와 대규모 데이터 수집·생성 기술을 연구·개발합니다. 관련 석사 이상 또는 프로젝트 경험과 Model Parallel 기반 모델 학습 경험이 필요합니다.
LLM Research Engineer (Post-training) (신입/경력)
카카오 · 신입·경력 · 판교
Kanana 언어모델의 Post-training 데이터·환경·학습 파이프라인 및 효율화 연구와 분산 학습 코드 구현·최적화를 담당합니다. 관련 석사 또는 프로젝트 경험과 분산처리 기반 언어모델 학습, SFT·RL 기반 LLM Post-training 경험이 필요합니다.
#MLOps 주제를 이어서 읽기
시계열 분석용 AI 모델 개발에서 전처리와 훈련 자동화를 위한 MLOps 파이프라인 구축 경험을 소개했습니다. 상세 본문은 확인되지 않아 핵심 주제만 파악할 수 있었습니다.
