AI 엔지니어로서, 저는 단순히 모델을 개발하는 것이 아니라, AI가 실질적인 문제 해결에 활용될 수 있도록 최적화하고 배포하는 과정까지 포함하여 종합적인 솔루션을 구축하는 역할을 수행하고자 합니다.
머신 러닝 및 딥러닝 모델 개발, 데이터 처리 및 전처리, 모델 최적화, MLOps 및 AI 시스템 배포, 클라우드 환경에서의 AI 운영 경험 등을 통해 실무에서의 문제 해결 능력을 길러왔습니다.
또한, AI 모델의 최적화 및 배포 경험을 보유하고 있습니다.
입사 후 저는 AI 기술을 활용하여 기업의 핵심 문제를 해결하고, AI 기반 혁신을 주도하는 엔지니어가 되겠습니다.
저는 AI 기술이 실질적인 비즈니스 가치로 전환될 수 있도록 데이터 기반 문제 해결 접근 방식을 적용하겠습니다.
또한, 최신 AI 기술을 학습하고 이를 조직에 적용하는 AI 엔지니어가 되겠습니다.

특히, 데이터 기반의사결정, 자동화된 문제 해결, 예측 모델링 등의 AI 응용분야에 대한 깊은 관심을 바탕으로 AI 엔지니어의 길을 선택하게 되었습니다.
졸업 후에는 AI 엔지니어로서의 실무 경험을 쌓기 위해 기업의 데이터 분석 및 AI 연구개발 부서에서 근무하며 다양한 산업에서 AI가 어떻게 활용되는 지 경험할 수 있었습니다.
저는 이러한 문제를 해결하기 위해 항상 논리적인 사고를 기반으로 접근하고, 데이터를 면밀히 분석한 후 최적의 해결책을 찾는 습관을 가지고 있습니다.
머신 러닝 및 딥러닝 모델 개발, 데이터 처리 및 전처리, 모델 최적화, MLOps 및 AI 시스템 배포, 클라우드 환경에서의 AI 운영 경험 등을 통해 실무에서의 문제 해결 능력을 길러왔습니다.
특히, BERT 및 GPT 계열의 NLP 모델을 활용하여 텍스트 분류 및 요약 모델을 개발한 경험이 있으며, CNN 및 Vis ionTrans form er를 적용한 이미지 분석 프로젝트를 수행한 경험도 보유하고 있습니다.
저는 Pandas, NumPy, SQL 등을 활용하여 대규모 데이터를 전처리하는 작업을 수행하였으며, 데이터의 이상치 탐지 및 결측치 처리, 정규화 등의 작업을 통해 모델 성능을 향상시키는 경험을 쌓았습니다.
특히, 대용량 데이터 처리를 위해 Spark 및 Das k등의 분산처리 기술을 활용한 경험이 있으며, 효율적 인데이터 파이프라인을 구축하여 AI 모델 학습시간을 단축하는 최적화 작업을 진행한 경험이 있습니다.
또한, AI 모델의 최적화 및 배포 경험을 보유하고 있습니다.
저는 Docker 및 Kubernetes를 활용하여 모델을 컨테이너화하고, FastAPI 및 Flask를 이용해 RESTful API 형태로 배포한 경험이 있습니다.
이를 통해 모델을 효율적으로 운영할 수 있는 환경을 구축하고, 유지보수 비용을 절감할 수 있도록 최적화하였습 니다.
AWS, GCP, Azure 등의 클라우드 플랫폼을 활용하여 AI 모델을 배포하고, 서버 리스(Serverless) 아키텍처를 적용하여 효율적인 모델 운영 환경을 구축한 경험이 있습니다.
이를 통해 클라우드 기반 AI 솔루션의 확장성과 유지보수성을 고려한 실무 경험을 쌓을 수 있었습니다.

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