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이 경험을 통해 AI 모델을 단순히 구축하는 것을 넘어, 문제를 찾아내고 개선하는 과정이 중요하다는 점을 배웠습니다.
세 과목을 통해 저는 데이터 처리와 AI 모델 응용, 그리고 대규모 서비스 환경의 안정성이라는 세 가지 핵심 역량을 모두 갖출 수 있었습니다.
AI 모델의 성능 도 중요하지만, 서비스 환경에 안정적으로 통합되는 것이 핵심이라 생각합니다.
분산시스템 수업에서 서버 부하 문제를 해결했던 경험을 통해, 항상 안정성과 확장성을 고려한 설계가 필요하다는 점을 깨달았습니다.
저는 데이터베이스, 머신러닝, 분산시스템이라는 세축을 동시에 경험하며 'AI 서비스 백엔드 통합형 인재'로 성장했습니다.
데이터 수집과 저장, AI 모델 학습과 개선, 대규모 서비스 환경에서의 안정적 운영까지 전 과정을 경험했습니다.
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본인의 역량을 잘 나타낼 수 있는 이수과목 3개를 선정하여 학습 결과(학점)와 학습과정에서 배운 점을 기술하여 주십시오.
이 과목은 대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 시스템의 본질을 배우는 과정이었습니다.
세 과목을 통해 저는 데이터 처리와 AI 모델 응용, 그리고 대규모 서비스 환경의 안정성이라는 세 가지 핵심 역량을 모두 갖출 수 있었습니다.
목표 달성을 위해 스스로 노력한 경험으로는 '클라우드 기반 백엔드 자격증 취득 준비과정'을 말씀드리고 싶습니다.
특히 SageMaker를 통해 AI 모델을 클라우드 환경에서 학습하고 배포하는 과정을 실습하며 "AIAppliedE ngineer로 서 서비스에 AI를 녹여내는 방법"을 체득했습니다.
특히 저는 백엔드와 AI 모델 연동을 맡았는데, 하드웨어 담당자가 센서 데이터를 실시간으로 안정적으로 전송하지 못해 전체 시스템이 지연되는 문제가 발생했습니다.
머신 러닝 수업에서 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 Oversampling을 적용하고, 성능을 15% 이상 개선한 경험이 있습니다.
또한 분산시스템 프로젝트에서는 서버지연 문제를 로드밸런싱과 동적자원 할당으로 개선했습니다.
AIAppliedE ngineer로서 AI를 서비스에 접목할 때 가장 중요한 점은 무엇이라고 생각하나요?
AI 모델의 성능 도 중요하지만, 서비스 환경에 안정적으로 통합되는 것이 핵심이라 생각합니다.
저는 클라우드와 분산시스템을 학습하며 'AI 모델 운영환경'을 중시하는 시각을 키웠습니다.
따라서 모델 성능과 함께 서비스 안정성을 동시에 고려하는 것이 중요하다고 생각합니다.
저는 '안정성과 확장성'을 가장 중요하게 생각합니다. |
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2025.09.28
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