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그 중심에서 소프트웨어 개발자는 AI 모델의 성능을 극대화하고, 실시간 공정데이터에 연동되는 시스템을 설계하는 핵심 역할을 맡습니다.
저는 특히 고속/대용량의 시계열 데이터를 효율적으로 처리하고, 모델이 운영환경에서도 안정적으로 학습하고 추론할 수 있도록 최적화하는 백엔드 기반 시스템 개발에 기여하 고 싶습니다.
단순히 '모델'만이 아니라, 데이터 흐름 전체를 설계하고 최적화하는 것이 AI 개발자에게 가장 중요한 역량임을 다시 느꼈습니다.
3년 뒤에는 DS 부문 AI 센터 내에서 공정 데이터 기반의 실시간 이상 탐지 시스템을 운영하며, 다양한 공정단계에 최적화된 AI 모델을 안정적으로 배포하고 관리하는 역할을 수행하고 싶습니다.
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실제로 AI 프로젝트에서 가장 어려운 부분은 모델 자체가 아니라 데이터파이프라인입니다.
학부 연구실에서 반도체 공정 데이터를 활용한 결함 예측 모델을 개발한 경험이 있습니다.
최근 AI 모델 중 가장 흥미롭게 본 기술은 무엇이며, 어떻게 응용할 수 있다고 생각하나요?
이는 그래프 신경망(GNN)을 활용해 새로운 재료 구조를 예측하는 모델로, 반도체 소재 개발의 패러다임을 바꾸는 연구라고 생각합니다.
MLOps는 머신러닝 개발의 전체 수명 주기, 즉 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 모니터링, 재학습까지의 흐름을 자동화하고 최적화하는 프레임워크입니다.
대규모 데이터를 효율적으로 처리한 경험이 있다면 구체적으로 설명해주세요.
유지보수성은 결국 팀의 집단지성 기반에서 작동 하는 것이기에, 저는 항상 '다른 사람이 이 코드를 이어받을 수 있는가?'를 기준으로 개발합니다.
저는 공정데이터를 실시간 분석해 이상을 탐지하고, 특정 패턴에 따른 품질 예측을 지원하는 시스템 개발에 기여하고 싶습니다.
좋은 개발자는 코드를 잘 짜는 사람보다, 문제를 잘 정의하고 구조화하는 사람이라고 생각합니다. |
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2025.03.30
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