πŸŽ‰ ν˜„λŒ€μ˜€ν† μ—λ²„μ— AI/MLOps μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ‘œ ν•©λ₯˜ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€

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πŸŽ‰ ν˜„λŒ€μ˜€ν† μ—λ²„μ— AI/MLOps μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ‘œ ν•©λ₯˜ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€

ν˜„λŒ€μ˜€ν† μ—λ²„ AI/MLOps μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ‘œ ν•©λ₯˜ν•˜μ—¬, μžλ™μ°¨ 도메인을 μœ„ν•œ μ—”ν„°ν”„λΌμ΄μ¦ˆ AI ν”Œλž«νΌκ³Ό ML νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ λ‹΄λ‹Ήν•©λ‹ˆλ‹€.
2025λ…„ 2μ›” 24일뢀터

1. AI/MLOps μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄ μ—­ν•  μ†Œκ°œ

ν˜„λŒ€μ˜€ν† μ—λ²„μ˜ AI/MLOps μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λŠ” μžλ™μ°¨ 산업을 μœ„ν•œ μ—”ν„°ν”„λΌμ΄μ¦ˆ 규λͺ¨μ˜ AI ν”Œλž«νΌκ³Ό ML 인프라 κ°œλ°œμ„ λ‹΄λ‹Ήν•©λ‹ˆλ‹€. μ£Όμš” μ—…λ¬΄λŠ” λ‹€μŒκ³Ό κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€:

  • μžλ™μ°¨ 도메인 지식을 ν™œμš©ν•œ μ—”ν„°ν”„λΌμ΄μ¦ˆ AI ν”Œλž«νΌ 및 LLM+RAG μ‹œμŠ€ν…œ ꡬ좕
  • μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄ μ •μ˜ μ°¨λŸ‰(SDV)을 μœ„ν•œ ML νŒŒμ΄ν”„λΌμΈ 인프라 개발
  • MLOps 방법둠을 ν™œμš©ν•œ μžμœ¨μ£Όν–‰ 개발 지원
  • ν™•μž₯ κ°€λŠ₯ν•œ AI μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό μœ„ν•œ ν΄λΌμš°λ“œ λ„€μ΄ν‹°λΈŒ μ†”λ£¨μ…˜ κ΅¬ν˜„

2. μ €μ˜ κ²½ν—˜κ³Ό μ—­λŸ‰

이 역할은 제 μ»€λ¦¬μ–΄μ˜ μ„Έ 가지 핡심 μ—­λŸ‰μ΄ κ΅μ°¨ν•˜λŠ” 지점에 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

  • μžλ™μ°¨ 도메인 μ „λ¬Έμ„±: 8λ…„ μ΄μƒμ˜ 컴퓨터 λΉ„μ „ 및 ADAS(첨단 μš΄μ „μž 보쑰 μ‹œμŠ€ν…œ) 연ꡬ 개발 κ²½ν—˜
  • 인프라 및 DevOps μ—­λŸ‰: λΉ„μš© 효율적인 ν•˜μ΄λΈŒλ¦¬λ“œ Kubernetes ν΄λŸ¬μŠ€ν„° 기반의 μ‹œμŠ€ν…œ 섀계 및 운영
  • GenAI 및 MLOps 기술λ ₯: LLM+RAG μ‹œμŠ€ν…œ, λ¨Έμ‹ λŸ¬λ‹ νŒŒμ΄ν”„λΌμΈ 및 μžλ™ν™” μ†”λ£¨μ…˜ ꡬ좕 κ²½ν—˜

μ΄λŸ¬ν•œ 도메인 지식과 νƒ„νƒ„ν•œ 인프라 μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§, μ΅œμ‹  AI 기술λ ₯의 μœ΅ν•©μ„ λ°”νƒ•μœΌλ‘œ μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄ μ •μ˜ μ°¨λŸ‰(SDV)의 ν˜μ‹ μ— κΈ°μ—¬ν•˜κ³ μž ν•©λ‹ˆλ‹€.

  • 기술 μŠ€νƒ:
    • MLOps: Kubeflow, Katib, Training Operator, JupyterHub
    • LLMOps: RAG, Vector DBs, Ollama
    • 인프라: Kubernetes, AWS EKS, Terraform, Argo Projects
    • 컴퓨터 λΉ„μ „: SLAM, SfM, Supervised/Unsupervised Learning, Object Detection
    • μ†Œν”„νŠΈ μŠ€ν‚¬: 쒋은 λ™λ£Œκ°€ λ˜λ €λŠ” λ§ˆμŒκ°€μ§ ☺️

3. Share to the World

LinkedIn κ²Œμ‹œλ¬Όμ—μ„œ μžμ„Έν•œ λ‚΄μš©μ„ ν™•μΈν•˜μ„Έμš”: New Role: AI/MLOps Engineer at Hyundai AutoEver