머신러닝 수석 리드 엔지니어, 응용 AI 및 대규모 언어 모델
Target의 리테일 사업을 위한 프로덕션 AI 및 머신러닝 애플리케이션 개발을 주도합니다. 대규모 언어 모델, 응용 머신러닝, 시스템 아키텍처, 배포 및 운영 전반에 걸쳐 실무 중심의 기술 방향을 제시합니다.
설명
- 업무 흐름을 자동화하고 유용한 인사이트를 제공하는 AI 및 머신러닝 애플리케이션을 구축하고 운영합니다.
- 데이터 과학, 엔지니어링, 제품, 플랫폼, 보안 및 사업 팀과 협업합니다.
- 명확하지 않은 사업 요구사항을 실용적이고 확장 가능한 기술 솔루션으로 구체화합니다.
- 직접 기술 업무에 참여해 AI 엔지니어링 작업을 이끕니다.
- 아키텍처 및 설계 의사결정을 안내합니다.
- 적합한 모델, 프레임워크 및 도구를 평가하고 선정합니다.
- 프로덕션 표준을 충족하는 유지보수 가능한 코드를 개발합니다.
- 개발, 테스트, 배포, 관측성, 문서화 및 지속적인 지원을 위한 실무 기준을 수립합니다.
- AI 애플리케이션의 보안, 신뢰성, 유지보수성을 확보하고 기업 표준에 부합하도록 합니다.
- 시니어 엔지니어 및 리더와 협력해 기술 접근 방식을 정하고, 구현 위험을 파악하고, 장애 요인을 해결하며, 재사용 가능한 AI 엔지니어링 패턴을 개발합니다.
- AI, 머신러닝, 대규모 언어 모델, 에이전트 기반 시스템 및 소프트웨어 엔지니어링의 발전을 꾸준히 파악합니다.
- 측정 가능한 사업 성과를 내는 프로덕션 준비가 완료된 AI 애플리케이션을 제공하면서 팀의 기술 역량과 실무 방식을 강화합니다.
지원 자격
- 과학, 기술, 공학, 수학 등 정량 분야의 4년제 학위 또는 이에 상응하는 업계 경력이 있어야 합니다.
- 컴퓨터 과학, 머신러닝, 인공지능, 응용 수학 또는 관련 기술 분야의 석사 학위가 우대됩니다.
- 프로덕션 시스템 구축 및 운영을 포함한 실무 소프트웨어 엔지니어링 경력이 5년 이상이어야 합니다.
- 대규모 언어 모델 기반 제품, 에이전트 기반 시스템, 응용 머신러닝 솔루션, 데이터 집약형 애플리케이션 또는 지능형 자동화 등 AI 및 ML 애플리케이션 개발 경험이 풍부해야 합니다.
- Python에 능숙하고 PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex 또는 Semantic Kernel과 같은 최신 AI, ML 또는 딥러닝 프레임워크를 사용한 경험이 있어야 합니다.
- 모델 API, 프롬프트 오케스트레이션, 에이전트 개발, 검색 증강 생성, 평가 프레임워크, 관측성 도구, 클라우드 ML 플랫폼, 컨테이너 또는 오케스트레이션 기술 관련 경험이 있어야 합니다.
- AI 시스템의 시스템 설계, 애플리케이션 아키텍처, 모델 및 프레임워크 간 장단점, 실험, 평가, 성능 최적화 및 프로덕션 배포를 깊이 이해해야 합니다.
- 확장 가능하고 유지보수하기 쉬우며 충분한 테스트를 거친 서비스, API, 데이터 파이프라인, 애플리케이션 또는 플랫폼 구축 경험이 있어야 합니다.
- 버전 관리, CI/CD, 코드 리뷰, 문서화, 운영 모니터링 및 프로덕션 지원 경험이 있어야 합니다.
- 불명확한 사업 요구사항을 구체적인 기술 접근 방식으로 전환하고 여러 기능 조직의 파트너와 효과적으로 협업할 수 있어야 합니다.
- 엔지니어, 데이터 과학자, 제품 파트너, 사업 관계자 및 리더에게 기술 개념을 설명하는 뛰어난 의사소통 능력이 있어야 합니다.
- 엔지니어를 멘토링하고 기술 방향 설정을 지원하며 엔지니어링 실무를 개선할 수 있어야 합니다.
- 주도적이고 성과 지향적이며 강한 책임감과 건전한 판단력을 갖추고, 높은 기술 기준을 유지하면서 신속하게 업무를 추진할 수 있어야 합니다.
- 협업을 중시하고 지속적인 학습, 지식 공유 및 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축에 힘써야 합니다.
- Target이 별도로 지정하지 않는 한 주요 근무지가 위치한 국가 내에서 근무해야 합니다.
복리후생
- 의료, 안과, 치과, 생명보험 등이 포함될 수 있는 종합 건강 프로그램.
- 401(k) 플랜.
- 직원 할인.
- 단기 장애 보장.
- 장기 장애 보장.
- 유급 병가.
- 유급 공휴일.
- 유급 휴가.
- 재정, 교육 및 웰빙 혜택.
