Naveera Technology LLC는 실용적이며 즉시 운영 환경에 적용할 수 있는 시스템을 통해 조직의 AI 우선 역량 구축을 지원하는 기술 컨설팅 및 엔지니어링 기업입니다. 데이터 엔지니어링, 머신러닝, 생성형 AI, 애플리케이션 개발, 클라우드 인프라, IT 운영을 아우르며 데이터 파이프라인, 생성형 AI 모델 개발, MLOps, 맞춤형 웹·모바일·엔터프라이즈 애플리케이션 개발 등을 수행합니다. Naveera는 글로벌 딜리버리 팀, 확장형 엔지니어링 지원, 전문성 센터 모델을 통해 디지털 헬스, 핀테크, 전자상거래, 물류 및 기타 기업 환경의 고객을 지원하며, 데이터를 유용한 인텔리전스와 확장 가능한 기술로 전환하는 데 주력합니다.
시니어 데이터 엔지니어링 매니저 – GCP, AI/ML 및 GenAI (미국 원격)
AWS에서 GCP로의 데이터 플랫폼 마이그레이션을 주도하고 GCP와 Vertex AI를 활용해 엔터프라이즈 AI/ML, GenAI 및 MLOps 솔루션을 구축합니다. 글로벌 엔지니어링 및 IT 서비스 파트너의 현대화 이니셔티브를 추진합니다.
설명
- 엔터프라이즈 데이터 플랫폼의 AWS에서 GCP로의 마이그레이션을 주도합니다
- 확장 가능한 GCP 데이터 플랫폼, 데이터 레이크 및 레이크하우스를 설계합니다
- GCP와 Vertex AI를 활용해 AI/ML, 생성형 AI, RAG 및 MLOps 솔루션을 개발합니다
- 준비, 학습, 검증, 배포, 모니터링, 재학습 및 수명주기 관리를 포함하는 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인을 구축합니다
- 수집, 변환, 임베딩, 인덱싱, 검색, 배치, 스트리밍, ETL 및 ELT 파이프라인을 설계합니다
- AWS 환경을 평가하고 워크로드를 동등하거나 개선된 GCP 서비스에 매핑합니다
- 단계, 종속성, 위험, 롤백 계획 및 목표 아키텍처를 포함하는 마이그레이션 로드맵을 작성합니다
- Pub/Sub, Dataflow 또는 Apache Beam, BigQuery 및 Cloud Storage를 활용해 이벤트 기반 실시간 파이프라인을 설계합니다
- 엔터프라이즈 데이터 모델, BigQuery 파티셔닝 및 클러스터링, 분석 데이터 소비 패턴을 수립합니다
- 데이터 거버넌스, 품질, 계보, 메타데이터, 보안, 개인정보 보호, 액세스 제어 및 책임 있는 AI 표준을 수립합니다
- Terraform 자동화, CI/CD, 배포, 테스트 및 Dev, QA, UAT, Production 환경 간 승격을 주도합니다
- 벤치마크와 SLA를 정의하면서 성능, 확장성, 지연 시간, 처리량, 안정성 및 클라우드 비용을 개선합니다
- 데이터 엔지니어, 시니어 데이터 엔지니어 및 기술 리드를 관리하고 멘토링하며 아키텍처 및 코드 리뷰를 수행합니다
- 엔지니어링 진행 상황, 납품 위험, 종속성 및 마일스톤을 모니터링합니다
- 미국 이해관계자의 주요 기술 담당자로서 비즈니스, 제품, 데이터 과학, BI, DevOps, 보안 및 분석 팀과 협업합니다
- 비즈니스 요구사항을 기술 솔루션으로 전환하고 아키텍처 결정, 마이그레이션 계획, 로드맵, 위험 및 트레이드오프를 전달합니다
지원 자격
- GCP 데이터 엔지니어링, 데이터 아키텍처, 클라우드 엔지니어링, AI/ML 엔지니어링 또는 관련 기술 리더십 경력 15년 이상
- GCP 데이터 엔지니어링 실무 경력 5년 이상
- AI/ML 및 GenAI 실무 경력 3년 이상
- AWS에서 GCP로의 마이그레이션 프로젝트를 수행한 경험
- GCP에서 엔터프라이즈 데이터 레이크 및 레이크하우스 플랫폼을 설계한 풍부한 경험
- BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM 및 Terraform에 대한 실무 전문성
- AWS 데이터 워크로드, 파이프라인 및 플랫폼을 GCP로 이전한 경험
- AWS와 GCP 간 서비스 매핑, 마이그레이션 패턴, 현대화 및 클라우드 아키텍처 관행에 대한 높은 이해도
- Vertex AI를 활용해 GCP에서 AI/ML 솔루션을 구축하고 배포한 경험
- 생성형 AI, LLM 애플리케이션, RAG, 임베딩, 벡터 검색, 프롬프트 엔지니어링 및 엔터프라이즈 AI 어시스턴트 실무 경험
- 학습, 모델 레지스트리, CI/CD/CT, 배포, 모니터링, 재학습, 거버넌스 및 롤백을 아우르는 MLOps 전문 지식
- 개인정보 보호, 평가, 액세스 제어, 감사 가능성 및 거버넌스를 갖춘 안전하고 책임 있는 AI 솔루션 제공 경험
- 뛰어난 SQL 역량과 탄탄한 Python 및 PySpark 능력
- 데이터 모델링, 데이터 웨어하우징, 배치 처리 및 실시간 데이터 엔지니어링 경험
- Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD 및 인프라 자동화 경험
- 데이터 엔지니어링 및 여러 기능으로 구성된 기술 팀을 이끌고 멘토링한 경험
- 뛰어난 커뮤니케이션 능력과 미국 기반 이해관계자와 협업한 경험
- Google Cloud Professional Data Engineer 자격증 보유자 우대
- Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 자격증 보유자 우대
- Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini on Vertex AI 또는 엔터프라이즈 생성형 AI 플랫폼 경험자 우대
- dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run 및 API 기반 아키텍처 경험자 우대
- Dataplex, Data Catalog, 데이터 계보, 메타데이터 관리, 거버넌스, 마스터 데이터 관리 및 데이터 품질 프레임워크 경험자 우대
- 엄격한 개인정보 보호, 보안, 규정 준수, 감사 및 거버넌스 요건을 갖춘 기업 또는 규제 환경을 지원한 경험자 우대
- 기술 전문 분야에는 Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, 딥러닝, ML 알고리즘, GenAI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG, 임베딩, 벡터 데이터베이스, 시맨틱 및 하이브리드 검색, 재순위화, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, AI 에이전트, 에이전트형 워크플로, 도구 또는 함수 호출, 멀티 에이전트 시스템, MCP, MLflow, Kubeflow, 모델 레지스트리, 배포, 모니터링, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, REST API, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, 데이터 레이크, 고급 Python, 전문가 수준 SQL, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, 배치 및 스트리밍, 이벤트 기반 아키텍처, 파이프라인 개발 및 최적화, 엔터프라이즈 데이터 레이크 및 레이크하우스, Medallion Architecture, 데이터 웨어하우징, 데이터 모델링, 차원 모델링, 멀티테넌트 모델링, 스키마 온 리드 및 스키마 온 라이트, dbt, Apache Airflow 또는 Cloud Composer, Dataproc, Dataflow 또는 Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git 또는 GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, 데이터 계보, 메타데이터 관리, 데이터 품질, 모니터링 및 OpenLineage가 포함되어야 합니다
복리후생
- 유연한 원격 근무
- 전 세계 고객과 협업
- 혁신을 중시하는 환경에서 협업
- 지속적인 학습 및 자격증 취득 기회
- 엔지니어링 총괄로서 주요 AI/ML 및 GCP 혁신 이니셔티브 주도