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AI 모델을 실제 서비스 환경에 적용할 때 발생하는 가장 큰 문제는 무엇이라고 보나요?
저는 백엔드 개발을 기반으로 AI 모델을 실제 서비스 환경에서 빙하고, 데이터 파이프라인을 구축하며, MLOps를 통해 운영안정성을 확보하는 직무에 큰 매력을 느 껴왔습니다.
이러한 환경에서 AI 모델을 실서비스에 적용하려면 일반적인 개발과는 다른 접근이 필요합니다.
모델 성능 →서비스 지표 연동
특히 AI 기반 API는 latency 관리가 중요하므로, 병렬처리 구조와 모델로딩 최적화를 함께 고려합니다.
AI 기반 추천 서비스를 개발하면서 모델 inf erence가 느려 전체 API 응답 시간이 2초를 넘는 문제가 있었습니다.
저는 모델 개발·백엔드 설계·데이터 파이프라인·MLOps까지 실제 서비스 구현과 정 전체를 경험한 사람입니다.
LG유플러스가 추진하는 AI 기반 고객 경험 혁신에 기여하기 위해, AI 모델을 실제 서비스와 자연스럽게 연결하는 AppliedE ngineer로 성장하고 싶습니다.
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모델 서빙경험이 있다면 구조와 사용한 기술 스택을 설명해주세요.
가장 어려웠던 개발 문제를 해결한 경험을 설명해주세요.
기술적 의사결정에서 본인의 의견이 받아들여지지 않을 때 어떻게 행동 하나요?
최근 가장 깊게 탐구한 기술 또는 논문이 있다면 설명해주세요.
만약 모델 성능이 계속 오르지 않는다면 어떤 기준으로 중단을 판단하나요?
단순 네트워크 기업이 아니라 고객 일상 속 다양한 디지털 경험을 AI로 최적화하는 데 초점을 두고 있어, AIAppliedE ngineer가 실제 서비스 혁신의 핵심 역할을 수행할 수 있다고 판단했습니다.
저는 백엔드 개발을 기반으로 AI 모델을 실제 서비스 환경에서 빙하고, 데이터 파이프라인을 구축하며, MLOps를 통해 운영안정성을 확보하는 직무에 큰 매력을 느 껴왔습니다.
LG유플러스에서의 AI 적용은 고객센터 상담자동화, 네트워크 품질 예측, 사용자 행동기반 추천, 콘텐츠 큐레이션 등 다양한 영역에서 실질적인 임팩트를 만들 수 있다는 점에서 이 직무를 선택하게 되었습니다.
LG유플러스는 고객센터 상담자동화, VOC 분석, 네트워크 품질기반 proactivecare 등 실제 고객 경험에 직접적으로 영향을 주는 영역에 AI를 적극 적용하고 있습니다.
특히 자체 AI 엔진 개발이 아니라 글로벌 모델과 자체 데이터의 조합을 통해 실효적인 모델을 빠르게 서비스로 전환하는 접근 방식은 통신사 특유의 대규모 데이터를 활용한 AI 적용의 대표 사례라고 생각합니다 .
Stateless 한 서버 구조를 통해 장애포인트를 최소화합니다.
이를 해결하기 위해 모델 경량화(TensorRT, quantization), 캐싱 전략, 배치 inf erence, A/B테스트 기반서빙 선택, 요청 우선순위 분류 등을 활용합니다.
Fast API 기반 inf erenceAPI 서버를 구축했고, 모델은 ONNX로 변환한 뒤 TritonI nf erenceServer로서빙했습니다.
데이터파이프라인은 Kaf ka→SparkStreaming→Featu reStore 구조로 구성했고, MLOps는 MLflow를 기반으로 모델 버전 관리 및 배포 자동화를 구축했습니다.
특히 AI 기반 API는 latency 관리가 중요하므로, 병렬처리 구조와 모델로딩 최적화를 함께 고려합니다.
AI 기반 추천 서비스를 개발하면서 모델 inf erence가 느려 전체 API 응답 시간이 2초를 넘는 문제가 있었습니다.
원인은 모델이 요청마다 ColdLoad가 발생하는 구조였고, 이를 해결하기 위해
이후 데이터를 기반으로 한 추가 분석이나 시뮬레이션 자료를 근거로 다시 의견을 제시합니다.만약 최종적으로 다른 결정이 내려진다면 조직의 선택을 따르되, 그 결정의 리스크를 최소화할 보완안을 함께 제시하는 편입니다.
또한 문제를 구조적으로 분석하는 능력과 성능 개선·비용 최적화 시나리오 설계 경험은 실무에서 즉시 활용될 수 있는 역량입니다.
특히 FlashAttention, speculativedecoding, MoE 구조 최적화 등 모델을 경량화하지 않고도 실서비스에서 속도를 높일 수 있는 기술에 관심이 많습니다.
AI 모델 성능을 이해하고, 이를 대규모 실서비스 환경에 안정적으로 녹여낼 수 있는 end-to-endAIAppliedE ngineer로 성장하고 싶습니다.
비용 최적화 기반 효율적인 서비스 설계 전문가
저는 모델 개발·백엔드 설계·데이터 파이프라인·MLOps까지 실제 서비스 구현과 정 전체를 경험한 사람입니다.
즉, 부분 최적화가 아니라 전체 시스템 완성도를 만드는 엔지니어라는 점이 제차별점입니다.
또한 빠르게 학습하고 적응하는 성향이 강해, 실서비스의 패턴을 빠르게 분석하고 구조 이해를 기반으로 즉시 실전 투입이 가능합니다.
단순히 모델을 서빙하는 수준이 아니라, latencyp rofiling, GPU 메모리 최적화, batch스케줄링, 파이프라인 병렬화 등 실제 서비스에서 성능을 극적으로 끌어올리는 구조적 최적화 경험을 가지고 있습니다. |
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2025.11.20
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