월트 디즈니 컴퍼니는 스토리텔링, 캐릭터, 게스트 경험을 중심으로 성장해 온 글로벌 엔터테인먼트 기업입니다. 테마파크와 리조트, 미디어 네트워크, 영화 스튜디오, 인터랙티브 미디어에 걸쳐 사업을 운영하며, 전 세계 다양한 플랫폼과 기기를 통해 제품과 경험을 제공합니다. 1923년에 설립된 디즈니는 엔터테인먼트, 호스피탈리티, 여행, 식음료 분야에서 대규모의 국제적인 인력을 운영하고 있으며, 소비자 데이터를 처리할 때 개인정보 보호, 투명성, 규정 준수를 중시합니다.
시니어 머신러닝 엔지니어
디즈니 커머스 기술 사업을 위한 확장 가능한 머신러닝 모델, 파이프라인, 프로덕션 시스템을 구축하고 배포합니다. ML 아키텍처와 MLOps 관행을 이끌고 엔지니어링 과제 전반의 기술 업무를 주도합니다.
설명
- 머신러닝 모델, 파이프라인, 프로덕션 시스템을 설계하고 개발합니다.
- 직접 업무를 수행하고 다른 엔지니어와 협업하여 ML 구성 요소를 발전시킵니다.
- 사양을 충족하는 기술 솔루션을 만들고 향후 ML 과제의 방향을 수립합니다.
- 신규 또는 기존 기술을 활용해 ML 프로젝트를 수행하고 모델을 크게 개선합니다.
- 담당 ML 구성 요소, 프로젝트, 모델 개선 사항의 사양을 정의합니다.
- 모델 학습, 평가, 추론 파이프라인의 코드를 검토하고 작성합니다.
- ML 플랫폼과 데이터 인프라의 아키텍처 방향 설정을 지원합니다.
- 프로젝트용 ML 구성 요소를 설계하고 사양을 문서화합니다.
- 데이터 수집부터 모델 서빙까지 아우르는 워크플로를 구축하고 이끕니다.
- 조직 전반의 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 제품 팀과 산출물을 조율합니다.
- 담당 ML 프로젝트의 시스템 사양을 개발합니다.
- 경력이 적은 ML 엔지니어와 데이터 과학자에게 시니어 수준의 기술 지침을 제공합니다.
- 팀을 이끌어 문제를 분석하고 모델을 디버깅하며 이슈를 해결합니다.
지원 자격
- 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 설계, 학습, 대규모 배포한 관련 경력이 5년 이상이어야 합니다.
- Python 및 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 ML 프레임워크 경험이 있어야 합니다.
- 지도 및 비지도 학습, 모델 평가, 특성 엔지니어링을 깊이 이해해야 합니다.
- 모델 버전 관리, 실험 추적, ML용 CI/CD, 모델 모니터링을 포함한 MLOps 관행에 능숙해야 합니다.
- AWS SageMaker, EC2, S3 등의 클라우드 ML 서비스 및 인프라 경험이 있어야 합니다.
- Airflow, Spark, Kafka 등의 데이터 파이프라인 및 오케스트레이션 도구 경험이 있어야 합니다.
- DynamoDB, Redshift, NoSQL 등의 데이터베이스 및 스토리지 기술에 익숙해야 합니다.
- Docker, Kubernetes, 컨테이너화에 익숙해야 합니다.
- 데이터 조작 도구에 익숙해야 합니다.
- Snowflake 사용 경험이 필수입니다.
- 대규모 추천 시스템, 개인화, NLP 또는 컴퓨터 비전 경험이 있어야 합니다.
- 실시간 ML 추론 및 저지연 서빙 아키텍처 경험이 있어야 합니다.
- LLM에 익숙하고 생성형 AI를 프로덕션 시스템에 통합한 경험이 있어야 합니다.
- Spring Boot를 포함한 Java 경험이 있으면 우대합니다.
- 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 또는 유사 분야의 학사 학위나 관련 업무 경험이 있어야 합니다.
복리후생
- 보상 패키지에 보너스 및/또는 장기 인센티브 유닛이 포함될 수 있습니다.
- 의료 혜택.
- 재정 관련 혜택.
- 기타 혜택.
