AIR 부문은 메가존 클라우드에서 AI & Data 부문을 책임지는 전사 부서로서
기업의 AI 네이티브 전환을 지원하는 종합 AI 서비스를 책임지고 있습니다.
온프레미스 부터 클라우드 까지 기업에서 필요한 생성형 AI / AI & ML / Data Founation 영역에 대한 컨설팅 및 구축/운영을 서비스하는 부서입니다.
#주요 역할
#핵심 요구 역량 (항목 중 4개 이상의 실무적 역량 요구)
- AI 전반 모델링 및 기반 기술 선택 및 솔루션 디자인 리드
문제 정의에 따라 적합한 알고리즘/모델 패밀리(LLM, CV, NLP, RL 등)를 선택,설계할 수 있는 수준
성능,지연시간,비용 간 트레이드오프를 고려한 모델 구조,학습 전략을 설계하고, 팀을 리드
- 에이전트 아키텍처 및 오케스트레이션 설계
멀티 에이전트/툴 기반 아키텍처를 설계하고, 복잡한 워크플로우를 안정적으로 오케스트레이션
프롬프트 전략, 메모리 관리, 컨텍스트 윈도우, 툴 호출 정책 등 시스템 레벨 설계를 주도
- 클라우드 아키텍처 설계
AI 워크로드에 최적화된 클라우드 네이티브 아키텍처를 설계 (멀티/하이브리드 클라우드 포함)
성능,비용,보안,확장성 등을 균형 있게 고려한 인프라 구조와 표준을 정의
- MLOps/DevOps 체계 구축 및 고도화
모델 개발→검증→배포→모니터링까지 이어지는 E2E MLOps 파이프라인 설계,구축 리드
조직 차원의 베스트 프랙티스, 브랜치 전략, 환경 전략(Dev/Staging/Prod)을 수립
- 대규모 서빙 인프라 및 성능 최적화
대규모 트래픽,대용량 모델을 위한 서빙 플랫폼 구조 설계 (GPU 풀, Autoscaling, Multi-model Serving 등)
추론 최적화(배치 처리, 캐싱, 경량화)와 SLO/SLI/SLA 기반 성능 관리 체계를 주도 경험
- 데이터/Feature 전략 설계
데이터 파이프라인,Feature Store,데이터 거버넌스 전략을 설계하고, 팀이 따를 수 있는 표준을 제시
데이터 품질,드리프트,라인리지에 대한 모니터링 및 개선 프로세스를 정의
- Full-Stack 아키텍처 및 기술 선택
프론트/백엔드/DB,캐시,API 게이트웨이 등 전체 애플리케이션 구조를 설계하고 기술 스택을 결정
AI 기능을 자연스럽게 녹여낸 UX 플로우 설계 및 기술적 현실성과 유지보수성을 고려한 판단
- Observability,운영 전략 수립
모델,데이터,인프라 전반에 대한 모니터링/로깅/트레이싱 전략을 설계하고 표준 지표를 정의
장애 대응 프로세스, On-call 체계, 장애 후 회고(Blameless Postmortem) 문화 정착 리드
- 윤리,안전,컴플라이언스 체계 리드
편향,공정성,유해성 관련 정책과 기술적 가이드를 정의하고, 이를 프로덕션에 반영하는 프로세스를 설계
개인정보 보호, 규제 준수, Explainability 요구사항을 고려하여 아키텍처,모델,데이터 전략을 조정
- 비즈니스 파트너십 및 ROI 오너십
비즈니스 요구사항을 발굴,정교화하여 AI Use Case를 정의하고, KPI,ROI 모델을 설계
C레벨,사업부와의 논의를 통해 우선순위를 조정하고, AI 프로젝트의 비즈니스 임팩트를 명확히 설명,보고
#End-to-End AI 시스템 구축,운영 경험
AI 모델 개발 및 응용 서비스 기획 → 데이터 파이프라인 → 모델 학습/검증 → 서빙/배포 → 모니터링까지 이어지는 E2E 파이프라인을 주도적으로 설계,구축한 경험 1건 이상
실사용자(내부/외부)가 있는 프로덕션 환경에서 AI 기능을 운영한 경험
#클라우드 아키텍처 및 MLOps 경험
AWS/Azure/GCP 기반 아키텍처 설계 및 비용,성능,보안을 고려한 구조 설계 경험
Docker/Kubernetes 기반 컨테이너 환경에서 AI/웹 서비스를 운영한 경험
CI/CD 및 MLOps(모델 레지스트리, 실험 관리, 자동 배포 등) 체계 구축 또는 고도화 경험
#Full-Stack 개발 리드 경험
Frontend–Backend–DB–API까지 이어지는 전체 서비스 아키텍처 설계,구현 리드 경험
마이크로서비스, API 게이트웨이, 인증/인가 등 서비스 아키텍처 요소에 대한 실무 경험
#AI 성능,비즈니스 임팩트 개선 경험
모델 성능(정확도, 지연시간, 처리량 등) 또는 인프라 비용(리소스 최적화)을 유의미하게 개선한 경험
KPI/ROI 관점에서 비즈니스 지표(전환율, 이탈률, 운영 효율 등)를 개선한 경험
#리딩 및 협업 경험
주니어/미들급 엔지니어 또는 프로젝트 팀을 리드하며 코드 리뷰, 설계 리뷰를 수행한 경험
PM, 비즈니스 오너, 데이터 팀 등과의 협업을 통해 요구사항 정의 및 우선순위 조정을 주도한 경험