¼­ºñ½º ¼Ò°³

[µ¥ÀÌÅ͸¦ ÁÖµµÇϰí ÀΰøÁö´É ½Ã´ë¸¦ ÃËÁøÇÏ´Â µ¥ÀÌÅ͸ÞÀÌÄ¿]
ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¿Ã¹Ù¸£°Ô µ¿ÀÛÇϱâ À§Çؼ­´Â ¼ö½Ê¿¡¼­ ¼ö¹é¸¸ °ÇÀÇ ÇнÀ µ¥ÀÌÅͰ¡ ÇÊ¿äÇÕ´Ï´Ù.
ÇнÀ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÅëÇØ ÀΰøÁö´ÉÀº Á¤´äÀ» ã¾Æ°¡°í, ¿ì¸®ÀÇ ÀÏ»ó »ýȰÀ» ´õ ÆíÇÏ°Ô ÇØ ÁÝ´Ï´Ù.
µ¥ÀÌÅ͸ÞÀÌÄ¿´Â ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÇнÀ¿¡ ÀÌ¿ëµÇ´Â µ¥ÀÌÅ͸¦ ¼öÁý¡¤Á¤Á¦¡¤°¡°øÇÏ´Â ¶óº§¸µ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¼öÇàÇϰí, ÀΰøÁö´É ¼Ö·ç¼Ç °³¹ß¡¤¸ðµ¨ ÇнÀ°ú °ü¸®¸¦ Áö¿øÇÏ´Â MLOps Ç÷§ÆûÀ» Á¦°øÇØ ÀΰøÁö´É ½Ã´ë¸¦ ¾Õ´ç±é´Ï´Ù.

"Less Effort, More Outcome"
<Àû°Ô ÀÏÇÏ°í ¸¹ÀÌ ¹úÀÚ> ¶ó´Â ¸», µ¥ÀÌÅ͸ÞÀÌÄ¿¿¡¼­´Â <Àû°Ô ÀÏÇϰí ÀÏÂï ³¡³»ÀÚ> ·Î ½ÇÇöµË´Ï´Ù.
¹Ýº¹ÀûÀÎ °ú¾÷À» ÀÚµ¿È­ÇÏ°í ¾÷¹« ü°è¸¦ °³¼±ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¹æ¹ýÀ» Áö¼ÓÀûÀ¸·Î ¿¬±¸ÇØ¿ä.
¿ì¸®´Â ´Ü¼øÈ÷ ¸¹ÀÌ ÀÏÇϱ⺸´Ù´Â, ´õ ÁÁÀº ¹æ¹ýÀ» ã¾Æ ¾÷¹« ÇÁ·Î¼¼½º¸¦ °³¼±ÇØ ³ª°¡°í ÀÖ½À´Ï´Ù.

"³»°¡ °¡´Â ±æÀÌ °ð µ¥ÀÌÅ͸ÞÀÌÄ¿ÀÇ ±æ"
ÇÐâ½ÃÀý ¼±»ý´ÔÀÇ Áú¹®¿¡ ¼ÕÀ» µé°í ´ë´äÀ» ÇÒ Áö Ä£±¸µéÀÇ ´«Ä¡¸¦ º¸¸ç °í¹ÎÇß´ø Àû, ÇÑ ¹øÂëÀº ÀÖÀ¸½ÃÁÒ?
½ÅÀÔ»ç¿øÀÌ¶ó ´«Ä¡ º¼ ÇÊ¿ä ¾øÀÌ, ³Ê¹« Æ¢¾î º¸ÀÌÁö ¾ÊÀ»Áö °ÆÁ¤ ¸¶¼¼¿ä.
µ¥ÀÌÅ͸ÞÀÌÄ¿¿¡¼­´Â ÀÛÀº ¾ÆÀ̵ð¾î¶óµµ Á¦¾ÈÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖ°í, Á÷Á¢ ½ÇÇöÇØ º¼ ¼öµµ ÀÖ¾î¿ä.
¿©·¯ºÐÀÇ ÀǰßÀÌ °ð ȸ»çÀÇ ±æÀÌ µÇ°í, ¿ì¸®¿Í ȸ»ç°¡ ÇÔ²² ¼ºÀåÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¹ÙÅÁÀÌ µÈ´ä´Ï´Ù.

¸ðÁýºÎ¹® / »ó¼¼³»¿ë

»ç¿ë ±â¼ú
Ubuntu, Git, Kubeflow, NLP, TensorFlow, Kubernetes, PyTorch, Python, GitHub, Docker
ÁÖ¿ä¾÷¹«
• MLOps ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ¹× ÀÚµ¿È­
• LLM, VLM ±â¹Ý ½Å±Ô ¼Ö·ç¼Ç °³¹ß
• ¿ÜºÎ ML/DL ±â¼ú ±¸Çö °ËÅä ¹× Áö¿ø
ÀÚ°Ý¿ä°Ç
• µ¿·á¿Í Çù¾÷À» Áñ±â´Â ºÐ
• ÁÁ¾ÆÇÏ´Â ºÐ¾ß¿¡ ´ëÇØ ޱ¸¸¦ Áñ±â´Â ºÐ
• Unix/Linux ±â¹Ý °³¹ß¡¤¿î¿µ¿¡ Àͼ÷ÇÑ ºÐ
• Çü»ó°ü¸® µµ±¸(Git)¸¦ ÅëÇÑ ÇÁ·ÎÁ§Æ® °ü¸® ¹× Çù¾÷ °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
• PythonÀ» Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Çڵ鸵 ¹× ºÐ¼® °æÇèÀ̳ª Áö½ÄÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
• Áö¼ÓÀûÀ¸·Î Æ®·»µå¿¡ ¸Â´Â »õ·Î¿î ±â¼úÀ» ½ÀµæÇÏ°í ³í¹®À» ޵¶ÇÏ´Â ºÐ
• ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©(PyTorch, TensorFlow µî)¸¦ 1°¡Áö ÀÌ»ó ´É¼÷ÇÏ°Ô È°¿ëÇÏ´Â ºÐ
• Computer Vision, NLP µî ¸Ó½Å·¯´× °ü·Ã Task¿¡ ´ëÇØ 1°¡Áö ÀÌ»ó ±íÀÌ ÀÖ°Ô Å½±¸ÇØ º» ºÐ
¿ì´ë»çÇ×
• °ü·Ã ºÐ¾ß ¼®¡¤¹Ú»ç ÇÐÀ§°¡ ÀÖ´Â ºÐ
• ML/DL °ü·Ã ³í¹®À» ÃâÆÇÇÑ °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
• ¾ÖÀÚÀÏ ½ºÅ©·³ ¹æ¹ý·ÐÀ» ÅëÇÑ °³¹ß °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
• MLOps Ç÷§ÆûÀ» Àß ÀÌÇØÇÏ°í °³¹ß °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
• Pruning, QuantizationÀ» ÅëÇÑ ¸ðµ¨ °æ·®È­ °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
• TensorRT, openvino¸¦ ÅëÇÑ inference ÃÖÀûÈ­ °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
• Docker, Kubernetes, Kubeflow, MLflow µî °¡»óÈ­ ¹× ¸Ó½Å·¯´× °ü·Ã Ç÷§ÆûÀ» Ȱ¿ëÇØº» ºÐ
• È¿À²ÀûÀÎ ÀÚ¿ø Ȱ¿ë ¹æ¾ÈÀ» ML/DL °³¹ß °úÁ¤¿¡¼­ Àû¿ëÇÑ °æÇèÀÌ ÀÖ´Â ºÐ(DDP, ZeRO, GPU Clustering µî)
¸¶°¨ÀÏ ¹× ±Ù¹«Áö
• ¸¶°¨ÀÏ : ~2025-06-27
• ±Ù¹«Áö
- ´ëÀü À¯¼º±¸ À¯¼º´ë·Î 871, 4-5Ãþ

º¹Áö ¹× ÇýÅÃ

[º¸»ó]
• °æÁ¶±Ý ¹× °æÁ¶ÈÞ°¡¸¦ Á¦°øÇØ µå·Á¿ä.
• ¼º°ú¿¡ ±â¹ÝÇÑ ¼º°ú±ÞÀ» Áö±ÞÇØ µå·Á¿ä.
• Àå±â±Ù¼ÓÀÚ¿¡°Ô ÈÞ°¡ºñ¿Í Ưº° ÈÞ°¡¸¦ Á¦°øÇØ µå·Á¿ä.
• »ýÀÏÀÌ ÀÖ´Â ´Þ¿¡´Â »óǰ±Ç°ú Ưº° ÈÞ°¡ 1ÀÏÀ» Á¦°øÇØ µå·Á¿ä.
• ¸íÀýÀ» ´õ dz¼ºÇÏ°Ô º¸³¾ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¸íÀý ±ÍÇâºñ¸¦ Áö±ÞÇØ µå·Á¿ä.

[±Ù¹« ¹× ÈÞ°¡]
• ¸Å³â ¿¬¸» ȤÀº ¿¬ÃÊ¿¡ Ưº° ÈÞ°¡¸¦ Á¦°øÇØ µå·Á¿ä.
• ÈÞ°¡ »çÀ¯¸¦ ¹¯Áö ¾Ê¾Æ¿ä. ¿¬Â÷, ¹ÝÂ÷, ¹Ý¹ÝÂ÷¸¦ ÆíÇÏ°Ô È°¿ëÇϼ¼¿ä.
• ¸Å ´Þ Ưº°ÈÞ°¡ 1ÀÏÀ» ¹ÞÀ» ÁÖÀΰøÀ» ÃßÃ·ÇØ¿ä. ÁÖÀΰøÀÌ µÇ¾îº¸¼¼¿ä.
• ÇÏÀ̺긮µå ÀçÅà ±Ù¹«¸¦ ¿î¿µÇϰí ÀÖ¾î¿ä. ÁÖ 2ȸ±îÁö ÀçÅñٹ«°¡ °¡´ÉÇØ¿ä.
• À¯¿¬±Ù¹«Á¦¸¦ ½Ç½ÃÇϰí ÀÖ¾î¿ä. »ýȰ ¸®µë¿¡ ¸Â°Ô ÃâÅð±Ù½Ã°£À» Á¶Á¤ÇÒ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.

[ÀÚ±â°è¹ß Áö¿ø]
• ¾÷¹«´É·Â Çâ»ó, ÀÚ±â°è¹ß¿¡ ÇÊ¿äÇÑ µµ¼­ ¹× °­ÁÂ, ±³À° ºñ¿ëÀ» Áö¿øÇØ µå·Á¿ä.

[¾÷¹« ȯ°æ]
• 34" Ä¿ºêµå ¸ð´ÏÅÍ, ÃֽŠ³ëÆ®ºÏ µî °í±Þ Àåºñ¸¦ Áö±ÞÇØ µå·Á¿ä.
• ÀÓÁ÷¿øÀÇ Æò±Õ ¿¬·ÉÀÌ ³·¾Æ Àþ°í ÀÚÀ¯·Î¿î ºÐÀ§±â¿¡¼­ ±Ù¹«ÇÒ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.
• ÁÖÂ÷ºñ¸¦ Áö¿øÇØ µå·Á¿ä. Ãâ±Ùµµ ÇǰïÇѵ¥ ÁÖÂ÷´Â ¸¶À½ ÆíÇÏ°Ô ÇØ º¾½Ã´Ù.
• ºÒ°¡ÇÇÇÏ°Ô ¾ß±ÙÀ» ÇØ¾ß ÇÑ´Ù¸é ¾ß±Ù½Ä´ë¿Í ¾ß±Ù±³Åëºñ¸¦ Áö¿øÇØ µå·Á¿ä.
• Á÷¿ø ¶ó¿îÁö¿¡ ÁغñµÇ¾î ÀÖ´Â ´Ù¾çÇÑ °£½Ä°ú À½·á¸¦ ¹«Á¦ÇÑÀ¸·Î Áñ±æ ¼ö ÀÖ¾î¿ä.
• ÆíÇÑ º¹Àå¿¡¼­ ¾÷¹«ÀÇ ´É·üÀÌ ³ª¿Â´Ù°í ¹Ï¾î¿ä. ÀÚÀ²º¹ÀåÀ¸·Î ÆíÇÏ°Ô Ãâ±ÙÇϼ¼¿ä.

ä¿ëÀýÂ÷ ¹× ±âŸ Áö¿ø À¯ÀÇ»çÇ×

[±Ù¹«Á¶°Ç]
• ±Ù¹« Àå¼Ò: ´ëÀü À¯¼º±¸ Á×µ¿(Ãæ³²´ëÇб³ ¼­¹® ¾Õ)
• ±Ù¹« ½Ã°£: ¿ù~±Ý(ÁÖ 5ÀÏ), ÀÏ 8½Ã°£(Á¡½É½Ã°£ Á¦¿Ü)
• ±Þ¿©: Á÷Àü¿¬ºÀ ±âÁØ ÇùÀÇ(°³ÀÎ ¿ª·®¿¡ µû¸¥ ±Þ¿© Ã¥Á¤)
• °í¿ë ÇüÅÂ: Á¤±ÔÁ÷(3°³¿ù ¼ö½À, ¼ö½À±â°£ Áß ¸ðµç ó¿ì µ¿ÀÏ)

[ä¿ëÀýÂ÷]
• ¼­·ùÀüÇü ¡æ ±â¼ú Å×½ºÆ® ¹× ¸éÁ¢ÀüÇü ¡æ ó¿ì ÇùÀÇ ¡æ ÃÖÁ¾ ÇÕ°Ý

[Âü°í»çÇ×]
• ¼ö½Ã ä¿ëÀ¸·Î, ¿ì¼ö ÀÎÀç ä¿ë ½Ã °ø°í°¡ ¸¶°¨µË´Ï´Ù.