About Rapport
Main
🤖

MLOps 엔지니어 (MLOps Engineer)

400만 고객이 모두 퀸잇을 '나만을 위한 앱'이라고 느낄 수 있도록, 400만개 앱을 만드는 것과 같은 임팩트를 내 손으로 만듭니다.

가슴 뛰는 미션을 함께 할 라포랩스 MLOps 엔지니어(MLOps Engineer)를 찾습니다!
지원방법 : 라포랩스 채용페이지 (링크) 를 통해 지원해주세요:) 또한, 포트폴리오, github 또는 개인 블로그 등이 있다면 링크를 함께 전달해주시면 더욱 좋습니다 :)

라포랩스 제품팀은 이런 팀입니다

라포랩스 제품팀(Product Team)은, 현재 약 50여명 정도로, 토스·하이퍼커넥트·쿠팡·카카오·우아한형제들·직방 등에서 빠르고 밀도있게 성장해 본 경험을 쌓고 합류한 엔지니어, 프로덕트 오너, 프로덕트 디자이너, 프로덕트 애널리스트(DA), QA 등 고객의 문제를 제품(Product)으로 해결하는 사람들로 구성되어 있습니다.
구체적으로는, 다수의 창업 경험과 어웨어·하이퍼커넥트 등에서 서비스를 성공시키고 팀을 리드했던 경험이 있는 홍주영 대표(프로필)가 제품팀을 리딩하면서, 글로벌 커리어를 쌓고 합류한 10년 차 이상의 엔지니어을 포함하여 이커머스·교육·핀테크 등 유명 IT스타트업 출신 엔지니어, PO, 디자이너, QA 등 뛰어난 모바일 제품을 빠르게 출시하고 개선해본 경험이 있는 이들이 함께하고 있습니다. 이렇게 제품을 만드는 과정 자체에서 즐거움을 느끼는 사람들이면서도, 그 이상으로 비즈니스 임팩트가 가장 중요하다는 것에 공감하는 사람들이 지금, "퀸잇(Queenit)"만을 위해 모였습니다.
특히 이번 [MLOps 엔지니어]로 합류하시게 될 경우, 라포랩스의 첫번째 MLOps 엔지니어로 합류하시게 됩니다. '이 회사는 꽤 빠른 시기에 MLOps 엔지니어를 영입하려는구나?' 라고 생각하셨다면 바로 정답입니다:) 우리의 3050고객들은 선호하시는 특정한 브랜드·플랫폼에 안착하는 록인(Lock-in) 성향이 강합니다. 좋아하는 브랜드, 좋아하는 스타일의 옷을 계속 찾으시는 3050고객 특성 상 '개인화 추천시스템(Personalized Recommendation System)'이 강력한 임팩트를 낼 것이라 확신하고 있어요. 그리고 추천시스템을 필두로 한 머신러닝 서비스를 더 잘 운영할 수 있는 인프라를 담당해주실 MLOps분을 모시고자 하고 있습니다. 그 과정에서 라포랩스 안에서 그 기여도를 전적으로 인정받는 동시에 개인으로서도 가장 도전적인 커리어를 성취하고 싶은 분이라면, 망설이지 말고 라포랩스로 지원해주세요!

합류하시면 이런 일을 함께 해요

개인화 추천시스템 등 머신러닝을 활용한 서비스를 IDC와 클라우드를 이용하여 구축·배포·운영합니다.
A/B Test 환경, ML모델(개인화 추천시스템 등) 서빙 파이프라인 등 머신러닝 서비스를 위한 환경을 구축합니다.
엔지니어의 관점에서, 머신러닝 모델 서빙을 최적화하고 운영 효율성을 높일 수 있는 방안을 모색합니다.
머신러닝 모델 모니터링을 포함하여, 데이터 변화량·모델 성능 지표 등 데이터와 모델의 건강 상태를 파악하며 지속적으로 개선합니다.

라포랩스의 기술스택은요

언어 : Python
도구 : Git, Docker, Terraform, Helm
ML 라이브러리 : Tensorflow, Pytorch, Sklearn, Numpy, Pandas, Nvidia Transformer4rec 등
ML 플랫폼 : Kubeflow, MLflow, Seldon, Kubernetes, GCP Bigquery

라포랩스는 이런 분을 찾고 있어요

Kubernetes 환경을 6개월 이상 경험해보셨거나 이에 준하는 경험을 보유하신 분
MLOps 분야에 관심이 많고 배워나가고자 하는 의욕이 있는 분
Python을 능숙하게 사용하실 수 있는 분
GCP, AWS 등 클라우드 환경 경험이 있으신 분
Discover Squad에 소속되어, 머신러닝 모델로 비즈니스 임팩트를 내는데 기여하고 싶은 분

이런 분과 더욱 함께 하고 싶어요

머신러닝 모델, 특히 개인화 추천시스템 Ops 관련 경험이 있으신 분
DevOps/DE 커리어에서 MLOps로 커리어의 저변을 넓혀보고 싶은 분
대용량 트래픽 기반 서비스 운영 경험이 있으신 분
머신러닝 모델 배포 경험이 있으신 분
추천 시스템 관련 모델링(Catboost, Implicit, Transformer4rec 등) 에 대한 이해가 있으신 분

라포랩스에서 경험할 수 있어요

무엇보다 강력한 임팩트(Impact)를 낼 서비스의 시작.
지금의 3050고객은 패션사에서 처음 한국에 ‘개성’이라는 키워드로 설명되었던 X세대입니다. 하지만 모두가 1020세대의 취향을 주목하기 때문에, 현재 3050고객만을 위해 취향을 분석하고 제공하는 서비스는 드문 것 같습니다. 바로 그렇기에 라포랩스는 머신러닝을 통해 한 명 한 명의 취향이 존중되는 추천 서비스가 “퀸잇(Queenit)”에서 강력한 비즈니스 임팩트를 낼 거라 기대합니다. 다양한 취향을 가진 X세대 고객들이 추천시스템을 통해 ‘진정으로 원하는’ 상품을 ‘빠르게’ 발견하게 함으로써 400만의 모바일 쇼핑 경험을 확실하게 뒤바꾸고 리텐션과 CTR을 끌어올려, 라포랩스가 “퀸잇(Queenit)”을 통해 꿈꾸는 X세대의 라이프사이클을 위한 모바일 생태계를 만드는 데에 강력한 기여를 하시게 될 것입니다.
대용량 트래픽을 기반으로 추천 서비스를 안정적으로 운영해보는 도전적인 미션.
강력한 비즈니스 임팩트가 기대된다는 것은 그만큼 많은 고객의 경험을 바꿀 수 있다는 것이고, 그만큼 대용량 트래픽을 경험해보실 수 있다는 의미이기도 합니다.
“퀸잇(Queenit)”은 런칭 6개월만에 구글스토어 쇼핑앱 1위를 달성하고, 2021년 MAU가 급증한 한국 앱 1위를 차지할 정도로, 급성장 중입니다.
특히 이번에 합류하시게 되면, “퀸잇(Queenit)”의 첫번째 MLOps 엔지니어로 합류하시게 됩니다. 때문에 급증하는 트래픽에도 안정적으로 작동할 수 있는 ML 파이프라인을 구축하고, 성능 최적화, 모니터링, CI/CD등 다양한 방면에서 Product 단계의 ML Engineering 경험할 수도 있습니다. 나아가 검색·랭킹시스템으로 저변을 넓히거나 딥러닝을 도입하는 등, 대용량 트래픽을 바탕으로 시도해볼 수 있는 것들이 무궁무진한 환경에서 독보적인 커리어를 쌓아나가실 수 있습니다.
스쿼드에 소속되어, 보다 더 자율적으로 의사결정할 수 있는 환경.
무엇보다 이 모든 걸 함께 할 라포랩스 제품팀은 Backend Developer보다 Backend Engineer를, Frontend Developer보다 Frontend Engineer라고 포지션을 부를 정도로, 모두가 엔지니어링적으로 많은 고민을 하는 팀입니다. 또한 MLOps 엔지니어로서 소속될 Discover Squad에는 ML엔지니어 동료와 BE 동료들이 함께 합니다. 고객의 만족도를 다양한 지표를 통해 확인하고 모델을 개선하는 빠른 개발 사이클을 가진 팀에서 안정적으로 운영할 수 있는 방안들을 직접 고민하고 적용해보며 업무의 몰입도와 성취도가 높아지는 경험을 하실 수 있으실 거에요. 이렇게 함께 잘 할 준비가 된 뛰어난 팀원들과 함께, 내가 만든 서비스가 400만 X세대 고객에게 도달하고, 다이나믹한 피드백을 받으며 제품을 개선해나가는 경험을 해보고 싶은 분이라면, 지금 바로 라포랩스를 주목해주세요!

라포랩스로의 합류 여정이에요

전형 프로세스 : 서류 전형 > 1차 기술 인터뷰 > 2차 컬쳐 인터뷰 > 최종 합격
1차 인터뷰에서는 해당 포지션과 업무 연관성이 높은 라포랩스 팀원(데브옵스 및 백엔드 엔지니어)과의 인터뷰가 진행됩니다. 1~2명의 팀원과 약 1시간 ~ 1시간 30분 가량 진행되며, 포지션 및 상황에 따라 시간은 유동적일 수 있습니다.
2차 인터뷰에서는 리더십과 인터뷰가 진행됩니다. 제품 직군의 경우 기본적으로 제품팀 리드 홍주영 대표와 이야기 나누시게 되며, 경우에 따라 함께 일하시게 될 PO도 참석할 수 있습니다. 서로의 Culture fit을 확인하는 자리로서 전반적으로 일에 대한 생각, 커리어 비전 위주로 진행되나 1차 인터뷰를 바탕으로 이력에 대한 질문을 포함할 수 있습니다.
지원방법 : 라포랩스 채용사이트 온라인 지원 (링크) (* 이력서만 첨부해주시면 끝!)
각 전형 결과(합격/불합격)에 관계 없이 모든 지원자분들께 일주일 이내에 개별 연락드립니다.
정규직의 경우, 3개월의 수습기간이 적용됩니다.

함께 참고하시면 더욱 좋아요

문의처 및 오피스 위치

채용 문의 : 라포랩스 채용팀 talent@rapportlabs.kr
라포랩스 채용에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 메일로 문의주세요. 또한 라포랩스 채용팀은 회사·포지션에 대해 더 많이 알고 싶은 분들을 위해 콜챗 과 커피챗 을 즐겨하고 있어요. 채용팀과 가볍게 이야기 나눠보시고 싶은 분들은 좌측 삼각형을 클릭해주세요!
퀸잇(Queenit) 입점 및 마케팅 제휴 문의는 아래 이메일을 통해 연락주세요. (좌측 삼각형 클릭!)
오피스 위치 : 서울특별시 강남구 테헤란로98길 8, KT&G 코스모 대치타워 6층 (* 지번주소 : 서울특별시 강남구 대치동 945-10 / 지하철 삼성역 4번 출구에서 도보 5분) (** 삼성역 인근에 ‘KT&G 대치타워’가 두 곳이라서, 상세주소(테헤란로 98길 8)까지 일치하는지 꼭 확인해주세요!)
KT&G 코스모 대치타워 건물 1층 입구
Update : 2022.05.19