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KT에서 AIAgent의 백엔드를 개발하며, 확장성 있는 AI 서비스 아키텍처를 구축하고, 실시간 데이터 처리 및 AI 모델 서빙 최적화을 통해 고객 경험을 극대화하는데 기여하고 싶습니다.
저는 백엔드 시스템의 비동기 처리 개선, API 응답 속도 최적화, AI 모델 서빙아키텍처 개선을 담당하였습니다.
답변 : AIAgent백엔드 개발에서는 대규모 트래픽 처리, AI 모델의 효율적인 배포 및 운영, 실시간 데이터 분석 및 응답 속도 개선이 가장 큰 도전과제라고 생각합니다.
답변 : KT에서 AIAgent의 백엔드 시스템을 확장성 있고 안정적으로 운영할 수 있도록 최적화하고, AI 서비스의 성능을 극대화하는 역할을 수행하고 싶습니다.
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또한, 비동기 처리 및 실시간 데이터 스트리밍을 위해 Kaf ka와 RabbitMQ를 활용한 경험이 있으며, AI 모델이 원활하게 요청을 처리할 수 있도록 APIGateway 및 LoadBalancing을 설계한 경험도 있습니다.
KT에서 AIAgent의 백엔드를 개발하며, 확장성 있는 AI 서비스 아키텍처를 구축하고, 실시간 데이터 처리 및 AI 모델 서빙 최적화을 통해 고객 경험을 극대화하는데 기여하고 싶습니다.
저는 AIAgent의 응답 속도 최적화 및 확장성 개선 프로젝트을 수행한 경험이 있습니다.
저는 백엔드 시스템의 비동기 처리 개선, API 응답 속도 최적화, AI 모델 서빙아키텍처 개선을 담당하였습니다.
이를 통해 기존 대비 응답 속도를 50% 향상시키고, 대량의 요청을 안정적으로 처리할 수 있도록 수평 확장(Scaling)을 위한 컨테이너 기반 배포시스템(Kubernetes) 구축을 완료하였습니다.
이 경험을 통해, AI 시스템을 개발할 때 백엔드 최적화가 성능 개선에 필수적이며, 대량의 요청을 처리할 수 있는 아키텍처 설계가 중요하다는 점을 실감하였습니다.
KT에서도 AIAgent의 백엔드 시스템을 최적화하고, 확장성 있는 AI 플랫폼을 구축하는 데 기여하고 싶습니다.
KT에서도 최신 AI 기술 및 백엔드 아키텍처를 연구하고, 이를 적용하여 AIAgent 서비스의 성능을 극대화하는 역할을 수행하고 싶습니다. |
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2025.03.18
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