어떤 팀에서 함께하게 되나요?

• 개발 5유닛은 Infra Engineer로 구성된 조직으로, 개발과 운영이 유기적으로 맞물리는 환경을 지향합니다. 
• AI를 이용한 표절검사·AI 서류평가 서비스를 운영하는 인프라를 책임집니다. 
• 1천만 명 이상이 사용하는 카피킬러(Copykiller) 서비스의 인프라를 직접 설계·운영하며, GPU IDC · Kubernetes · IaC 등 최신 기술 스택을 실무에 적용합니다. 
• AI 모델 추론을 뒷받침하는 대규모 GPU 인프라와 대용량 분산 검색 시스템을 다루며, 새로운 AI 서비스가 빠르게 세상에 나갈 수 있도록 안정적인 운영 기반을 만듭니다. 
• 서비스 규모가 커질수록 자동화로 운영 부담을 줄이는 것을 중요한 목표로 삼고 있으며, 장애 대응 체계 수립부터 비용 최적화(FinOps), 개발팀을 위한 셀프서비스 배포 환경 구축까지 인프라 엔지니어링의 핵심 역량을 깊이 있게 키울 수 있는 환경입니다. 
• 새로운 시도를 자유롭게 제안하고 함께 추진하며 성장할 동료를 찾고 있습니다.

이렇게 일하고 있어요

• 매일 스크럼 미팅을 통해 업무의 진행상황과 이슈를 공유하고 리스크를 사전 점검합니다. 
• 최신 기술 동향을 파악하고 운영 업무 환경을 자동화 시켜 더 나은 환경을 제공하고자 합니다.
• 그 과정에서 새로운 시도가 필요하다면 자유롭게 의견을 내고 팀원들과 함께 도전 및 추진해볼 수 있습니다. 

이런 고민을 하고 함께 해결하고 싶어요!

• 어떻게 하면 대용량 트래픽을 운영하고 있는 서비스의 인프라 환경과 아키텍처를 무중단, 무사고로 교체할 수 있을까?
• 다양한 분산 처리 시스템을 이용해서 안정적인 서비스 인프라 환경을 구축하려면 어떻게 해야할까?
• 서비스 구조 환경을 모니터링하고 장애지점을 쉽게 파악하려면 어떻게 해야할까?
• 인프라 규모가 증가할 때 관리 태스크를 간소화 시키기 위한 자동화를 어떻게 할 수 있을까?
• SPOF(단일 실패 지점)을 극복하기 위한 좋은 아키텍처는 무엇일까? 
• AI 봇을 활용해 업무 자동화, 직무에 어떻게 활용할 수 있을까?

입사 후 이렇게 성장할 수 있습니다

• 무하유의 핵심 서비스인 '카피킬러' 및 다양한 신규 서비스의 인프라를 직접 설계하고 운영할 수 있는 환경입니다.
• GPU IDC, Kubernetes, IaC, Service Mesh 등 최신 기술 스택을 실무에 적극적으로 도입하고 경험할 수 있습니다.
• 무하유에서는 1천만명 이상이 실제 사용하는 서비스에 적용되는 인프라 환경을 경험할 수 있습니다. 

어떤 일을 담당하나요?

• AI를 이용한 표절검사·AI 서류평가 서비스 운영 인프라 구축 및 관리
• 카피킬러(Copykiller) 서비스 인프라 안정화 및 운영
• AWS · On-premise 환경에서 Kubernetes 기반 서비스 구축 및 운영
• IaC 도구를 활용한 인프라 운영 자동화
• SRE 관점에서의 통합 관제 시스템 구축 및 운영하고 신뢰성 지표(SLI/SLO) 관리
• 대용량 분산 검색 시스템 운영 및 최적화
• CI/CD 파이프라인 구축 및 개발팀을 위한 셀프서비스 배포 환경 제공
• 운영 장애 대응 체계 수립 및 포스트모템(Postmortem) 프로세스 운영
• 인프라 비용 가시성 확보 및 최적화(FinOps)
• AI 모델 추론을 위한 GPU 서버 인프라 및 IDC 운영, 서버/스토리지 백업·복원

이런 분과 함께 일하고 싶어요

• 3년 이상의 DevOps/SRE 엔지니어 경력 또는 그에 준하는 경험이 있으신 분
• 아래 3가지 핵심 역량 중 2가지 이상실무 경험을 보유하신 분
  • Kubernetes 기반 서비스 클러스터 구축 및 운영 경험 (EKS 또는 Bare-metal)
  • On-premise IDC 또는 AWS Cloud 환경 운영 경험
  • 모니터링·관제 시스템 구축 및 장애 대응 경험 (Datadog / Grafana / ELK 등)

이런 경험까지 있다면 더 좋겠어요!

• IaC 도구(Terraform / Ansible)를 활용한 인프라 자동화 경험
• SRE 관제 환경(Monitoring, Logging, Tracing) 구축 및 SLI/SLO 설계 경험
• 대규모 트래픽 환경에서의 성능 튜닝 및 On-call 체계 설계·장애 대응 자동화 경험
• GPU 서버 인프라(On-premise) 구축 및 클러스터 관리 경험
• Istio 등 서비스 메시(Service Mesh) 운영 경험
• 보안 및 컴플라이언스 관련 프로젝트 경험
• AI 도구(ChatGPT, Claude 등)를 적극 활용해 인프라 운영·자동화와 업무 생산성을 높인 경험
• AI를 단순 활용을 넘어, AI 에이전트로 인프라 운영 문제를 정의하고 해결해본 경험

<기술 환경>

• 인프라 : AWS Cloud, On-Premise (+ GPU IDC)
• Container Orchestration : Kubernetes (EKS, Bare-metal)
• IaC : Terraform, Ansible, Helm
• 모니터링 : Elastic Stack, Prometheus, Grafana, Datadog, Zabbix
• CI/CD : TeamCity, ArgoCD
• Data : MongoDB, MariaDB, SQLite3, Redis, ELK
• 네트워크 : SSL/IPSEC VPN, DHCP, DNS
• 서비스 메시 : Istio
• 스크립트 : Bash shell, Python

이렇게 채용합니다.

• 서류 제출 → 역량검사 & AI대화형면접(몬스터) → 1차 면접→ 2차 면접 → 처우협의/채용

• 기술 스택을 이력서만으로 판단하기 어렵기 때문에, 아래 항목을 함께 제출해 주시면 서류 검토 시 적극 참고합니다.

  • 이력서 (필수)
  • 기술 결과물 — 아래 중 1개 이상 필수
    • 경력기술서 (담당 인프라 환경 및 역할 중심으로 작성)
    • 포트폴리오 (인프라 구성도, 자동화 스크립트, 아키텍처 문서 등 PDF 가능)
    • 기술 블로그 URL
• 제출하신 서류검토 결과는 합격 여부와 관계없이 결과에 대해 영업일 기준 5일 이내로 피드백을 드립니다. 5일 이내 결과 안내를 못 받으신 경우 recruit@muhayu.com으로 문의 부탁드려요.
• 대면 면접은 실무부서 리더, 실무자, 채용담당자와 함께, 업무 경험이나 그 실행방식에 대해 이야기를 나눕니다.
• 필요 시, 래퍼런스체크를 요청드릴 수 있어요. 

확인해주세요.

• 수습 계약(급여 100% 지급) 3개월 진행 후, 정규직으로 전환 됩니다.
• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.