Site Reliability Engineer (DevOps)

스캐터랩 소개

스캐터랩은 국내 최고의 일상대화 AI 기술을 바탕으로 재미있고 말랑말랑한 제품을 만드는 AI 스타트업입니다. 한국에서 가장 유명한 챗봇 ‘이루다’는 지금까지 200만 유저와 10억 건 이상의 대화를 나눴으며, 스캐터랩은 뛰어난 AI 기술과 유저의 마음을 사로잡는 제품 기획 역량을 인정받아 현재까지 SK텔레콤, 소프트뱅크, NC소프트, 크래프톤 등으로부터 누적 410억 원 규모의 투자를 유치하였습니다.

제품 소개 - Zeta

저희는 24년 4월 1일 새로운 AI B2C 서비스인 '제타'를 출시하여 제타의 성장에 집중하고 있습니다. 제타는 유저가 주인공이 되어 원하는 캐릭터, 세계관, 상황에 몰입하며 대화하고 나만의 스토리를 만들어갈 수 있는 새로운 엔터테인먼트 서비스입니다. 유저들에게 압도적인 몰입감을 제공하는 제타는 Active 유저당 하루 평균 2시간, 일주일 평균 8시간이 넘는 사용시간을 기록하고 있습니다. 또한 매월 유저수, 매출을 2배씩 성장시키며 폭팔적인 제품 Growth를 만들어내고 있습니다.

제타는 현재 글로벌 서비스로의 도약을 준비해 나가고 있습니다. 일본에 출시된 제타 JP 는 한국과 유사한 체류시간을 기록하고 있고 공격적인 마케팅을 기반으로 한 유저 성장을 만들어 나가고 있습니다.

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포지션 소개

서비스 장애 및 지연 없이 대규모 트래픽을 버틸 수 있는 개발자를 찾고 있습니다: 제타는 수십만 명의 사람들이 하루에 2시간, 일주일에 8시간 이상을 사용하는 서비스이기 때문에 게임 서버 수준의 엄청난 양의 서비스 트래픽을 매일 마주하고 있습니다. 그리고 이 트래픽은 매월 2배 이상씩 증가하고 있는 상황입니다. 제타의 SRE는 트래픽 중단 또는 지연 없이 안정적으로 서비스를 운영해야 하며, 동시에 진행되는 여러가지 A/B 테스트들을 원활하고 엄밀하게 진행할 수 있도록 해야합니다. 이를 위해서 효율적인 인프라 구성 및 트래픽 대응에 역량이 있는 엔지니어를 찾고 있습니다.

최적화된 AI 서비스 운영 경험을 얻어가실 수 있습니다: 제타의 SRE 는 제품의 핵심이 되는 AI 모델 서빙 인프라를 직접 운영 및 관리하고 ML Engineer 와 함께 비용, 속도 최적화 할 수 있는 방법을 찾아내는 역할을 수행합니다. 저희는 자체 개발한 AI(LLM 포함) 모델을 클라우드에서 직접 서빙하고 있기 때문에 실시간으로 100대 이상의 GPU 를 사용하고 있으며 그 가운데에서 비용, 속도 최적화를 위해 갖은 기법을 사용하고 있습니다. 이 비법에는 저희가 지난 3년 이상 AI 서비스를 운영하면서 얻은 노하우와 최적화 기법들이 모두 담겨있습니다. 이미 다가와버린 AI 시대에 이 직군에 근무하시면서 얻게 되는 경험들은 후보자님의 역량과 커리어에 매우 귀중한 자산이 되리라 확신합니다.

AI Data Fly Wheel을 처음부터 끝까지 돌려볼 수 있습니다: 더 나은 데이터 파이프라인을 개발하여 AI가 학습하기 좋은 데이터를 만들고, 더 좋은 AI 모델이 만들어지고, 유저들이 만족감이 증가하여 더 많은 유저들의 고퀄 데이터들이 수집되는 Data Fly Wheel 를 성공적으로 꾸준히 돌리는 경험을 하는 것은 매우 쉽지 않습니다. 제타는 서비스에서 발생하는 다양한 이벤트와 로그들을 실시간으로 수집하고 있으며 이를 제품 개선 및 AI 모델 학습에 직접적으로 사용하고 있습니다. 제타의 SRE는 데이터들이 막힘 없이 적재적소에 사용될 수 있도록 효율적인 데이터 파이프라인을 구성하고 개선해 나가고 있습니다. 즉, 제타의 SRE는 단순히 안정적인 서비스를 운영하는 것을 넘어 저희 제품의 경쟁력 향상에 직접적인 기여를 합니다. 더욱이 데이터를 가장 주요한 재료로 사용하는 AI 시대에 Fly Wheel 을 성공적으로 돌려본 경험과 노하우는 후보자님의 경쟁력에 매우 큰 도움이 될 것 입니다.

혹시 지원이 망설여지시거나 티타임을 통해 Fit을 맞춰보고 싶으신 분들은 아래 링크로 티타임 요청을 해 주시면 감사하겠습니다.

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주요 업무

• 서비스의 안정적인 운영과 모니터링을 위한 엔지니어링
• 수십만 명이 매일 3시간씩 체류하는 제타의 서비스를 안정적으로 운영합니다.
• 멀티 클라우드 환경에서 확장 가능한 AI 서빙 인프라를 구축합니다.
• 시스템 장애 발생 시 빠르게 대응할 수 있는 모니터링 시스템을 구축합니다.
• 서비스의 높은 Throughput과 낮은 Latency를 위해 병목 요소들을 찾아 최적화합니다.
• DevOps를 위한 시스템/유틸리티 운영
• 배포, 모니터링 등 사내 업무 자동화 유틸리티를 개발합니다.
• 서비스 운영과 인프라에서 발생하는 반복적인 업무를 자동화하여 팀의 전체적인 생산성을 높입니다.
• 데이터 파이프라인 인프라 구축 및 운영
• 서비스 인프라에서 나오는 로그들을 쌓아서 정제하고 분석 및 연구가 가능한 데이터로 만드는 파이프라인을 구성하고 운영합니다.
• 로그 스트리밍, 데이터 정제, 대규모 배치 작업 수행 등 다양한 일을 하는 파이프라인을 구축하고 운영에 필요한 도구를 개발합니다.

필수 역량

• 3년 이상의 SRE, DevOps, Backend 엔지니링 경험이 있으신 분
• 대규모 트래픽을 다루는 클라우드 서비스를 운영해본 경험이 있으신 분
• Kubernetes와 Istio를 활용한 시스템 운영 경험이 있으신 분
• OS, Network를 중심으로 하는 컴퓨터공학에 대한 탄탄한 기본 지식이 있으신 분

우대 역량

• IaC 기반의 인프라 환경에 경험이 있으신 분
• RDB, NoSQL 및 In-memory DB에 대한 이해와 사용 경험
• 클라우드 시스템 상에서 로그 스트리밍 및 분석 시스템을 구축한 경험이 있으신 분
• AI 기반 기술을 활용한 서비스 운영 경험이 있으신 분
• 비동기/논블로킹 웹 어플리케이션 개발 경험이 있으신 분

채용 프로세스

• 서류 전형 -> 코딩 테스트 -> 직무 면접 -> 컬쳐핏 면접 -> 처우 협의 -> 최종 입사