Runway Dev팀은
AI 모델 개발부터 자동화된 운영 환경까지
AI 운영을 완성하는 End-to-End AI 플랫폼을 개발합니다
Runway Dev팀은
이런 일을 해요
Runway Dev 팀은 데이터 어노테이션, AutoML,
Continuous Training, LLM 서빙 등 다양한 MLOps,
DataOps, LLMOps 기능을 통합하여 기업이 필요로 하는
최적의 AI 운영 환경을 개발합니다.
다양한 데이터 커넥터 및 데이터 버저닝 기능 개발
다양한 소스에서 데이터를 연결하고,
데이터 버전을 효율적으로 관리할 수 있는 기능을 개발합니다.
AI 모델 개발 도구 및 환경 구축
사용자가 AI 모델링을 자유롭고 쉽게 수행하고, 운영 환경으로
편리하게 연결할 수 있는 개발 도구와 환경을 개발합니다.
유연한 실험 관리 도구 연동
다양한 실험 관리 툴과의 연동을 통해 AI 모델링 및 실험 결과를
효율적으로 관리하고 분석할 수 있는 체계를 개발합니다.
모델 레지스트리 연동 및 배포
여러 가지 모델 레지스트리들과 연계하고 통합하여 배포하고,
성능을 모니터링하는 기능을 개발합니다.
재학습 자동화 파이프라인 구성
전체 AI 파이프라인을 구성하고 실행하여 재학습을
자동화할 수 있도록 하는 기능을 개발합니다.
계산 리소스 관리 및 최적화
계산 리소스를 효율적으로 할당, 관리, 최적화하여 운영 비용을
절감하고 성능을 극대화할 수 있는 체계를 개발합니다.
Runway Dev팀은
이렇게 구성되어 있어요
Backend
Runway의 다양한 기능들이 잘 동작할 수 있도록 백엔드를 개발해요.
새로운 기능 개발이나 업데이트 등 빠르게 변화하는 요구사항에 유연하게 대처하기 위해서는 동료들의 말을 경청하고, 빠르게 파악하는 능력이 중요해요. 애자일을 지향하며 스크럼 프로세스로 일하고 있는만큼 합당한 근거와 함께 의견을 자신있게 제시할 수 있는 능력도 중요하답니다!
UX Engineering
프론트엔드 엔지니어와 프로덕트 디자이너가 한 파트를 이루어
Runway와 관련 제품들의 웹 어플리케이션을 디자인하고 개발헤요.
UX Engineering 파트는 능동적으로 일하며 새로운 기술에 대한 탐구를 계속합해요. 다양한 기술을 활용하고 시도해볼 수 있는 만큼, 새로운 기술에 대한 호기심과 열린 자세, 주도적으로 일하는 능력이 중요하답니다!
Runway Dev팀은
이런 기술을 사용 해요
Backend part
Python, FastAPI, Kubernetes, Helm, Kafka, Redis, Prometheus, Elastic Search, PostgreSQL
Frontend part
HTML, CSS, ESM, Typescript
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React, Svelte, SvelteKit
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Vite, Jupyter lab extension
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Preact/signal, Mobx, Web socket
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MUI, D3, Echart
Runway Dev팀은
이렇게 일해요
애자일을 지향합니다.
스크럼 프로세스로 일하고,
E2E Test 등이 포함된 DevOps (CI/CD)를 통해 자동화된 업무 환경을 구축하여 효율적으로 작업합니다.
수평적인 문화를 추구합니다.
기본적으로 고객의 요청사항을 기반으로 업무를 기획하고 수행합니다.
이 과정에서 누구나 추가 기능이나 기존 기능 개선을 제안할 수 있습니다.
자유롭게 회의를 소집하고 피드백을 교환합니다.
Jira를 통해 이슈를 관리하고, Github enterprise를 사용해 코드 형상관리를 진행합니다.
Github에 PR을 생성하고 팀원의 리뷰를 거쳐 코드를 머지하며 제품을 만들어 갑니다.
다양한 도구를 활용합니다.
스웨거(Swagger), 노션(Notion), 피그마(Figma) 등의 도구를 활용함으로써,
다양한 역할을 가진 팀멤버들과 명확하게 의견을 교환하고 원활하게 협업합니다.