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생성형 AI 모델(GAN, VAE, Transformer, Diffusion 등)의 아키텍처와 작동 원리를 깊이 있게 이해하고 있으며, 이를 활용하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠 생성, 데이터 변환 및 확장 작업을 수행합니다. 모델 설계, 학습, 평가, 최적화 및 실제 서비스 통합 전반의 과정을 숙련되게 보유하고 있습니다.

BERT, GPT 계열 등 거대 언어 모델의 구조, 학습 방식, 강점 및 한계를 정확히 파악하고 있으며, 텍스트 분류, 요약, 번역, 질의응답, 챗봇 등 다양한 자연어 처리 task에 효과적으로 적용하는 능력을 보유하고 있습니다. 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, LLM 기반 서비스 개발 및 성능 개선 경험을 수행합니다.

쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구를 활용하여 클라우드 환경에서 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하고 효율화하는 능력을 보유하고 있습니다. Docker 컨테이너 기술에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 CI/CD 파이프라인 구축, 서비스 디스커버리, 로드 밸런싱, 자동 스케일링 등을 구현하고 운영하는 작업을 수행합니다.

머신러닝 모델의 개발(Develop), 운영(Operate), 관리를 통합하는 MLOps 파이프라인을 설계, 구축, 배포, 모니터링 및 유지보수하는 능력을 보유하고 있습니다. 데이터 관리, 모델 학습 자동화, 모델 배포 전략, 성능 모니터링, 재학습 프로세스 구축 등 머신러닝 모델의 안정적이고 효율적인 운영을 위한 전반적인 역량을 수행합니다.

특정 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP 등)에 종속되지 않고, 여러 클라우드 서비스 제공 업체의 장점을 이해하고 목적에 따라 선택하여 활용하고 관리하는 능력을 보유하고 있습니다. 각 클라우드 플랫폼의 특성과 서비스를 비교 분석하고, 비용 효율적인 아키텍처를 설계하며, 클라우드 간 연동 및 데이터 이전 전략 수립을 수행합니다.