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신은섭
딥러닝 인프라 관리 및 딥러닝 모델 압축을 연구하였습니다. 빠른 학습가로 Ocean이라는 서비스를 한 달 만에 개발하고 사업으로 발전시켰습니다. 연구는 사용되어야 더 의미가 있다는 생각이 있어서 구현하고 서비스하는 것에도 매우 관심이 있습니다. AI Engineer, MLOps에 관심이 많고 여러 프로젝트로 경험해 보았습니다.
경력
MLOps Engineer로서 모델 최적화, 서빙 프레임워크 구축, 배포 파이프라인을 구축하고 있습니다. Nvidia TensorRT, Triton inference server, Kubernetes, Kubeflow, Kserver 등을 활용하고있습니다.
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GPU 클러스터 관리 솔루션을 판매하는 1인창조기업의 대표로서 프로그램 구현 및 운영, 고객 인터뷰, 테스트, 세일즈 및 전략을 담당하고 있습니다. 경희대학교 소프트웨어 중심대학의 공식 GPU관리 솔루션으로 납품 계약을 체결하여 학부생들과 교수, 연구실에서 활용 중에 있습니다.
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인공지능 연구원으로 딥러닝 모델 압축 연구를 진행하였습니다. AAAI 2022에 Prunig연구 결과를 제출하였습니다. 또한 MLVC 연구실에서 구축한 GPU관리 프로그램을 회사에 도입하여 효율적인 GPU 사용이 가능하도록 하였습니다. Backend 엔지니어로서 사용자에게 Object Detection Data를 입력받아 사용자가 원하는 latency의 모델을 찾아서 제공해주는 Model Search 팀 업무를 진행했습니다. 사용자에게 데이터 업로드 알림, 모델 학습 완료 등을 알려주는데 사용되는 Email-Notification 서비스를 Docker, RabbitMQ, Jenkins, AWS SES, AWS RDS를 이용하여 설계, 구현하였습니다.
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AI를 활용한 입찰 예측 시스템 구축 프로젝트에 참여하였습니다. Feature Engineering 부터 ML, DL 모델 구현 학습, 모델 서빙, 개선까지 MLOps workflow에 모두 참여하였습니다.
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인공지능 연구원으로 학부연구생, 석사과정에 진학중이며, 딥러닝 모델 압축을 연구하고있습니다. PCB 설계 데이터 오류 탐지 프로젝트, 인공지능 그랜드 챌린지 대회 등에 참여하였고. 인프라 관리자로 Ocean이라는 GPU 클러스터 관리 프로그램을 제작하였습니다.
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KIST Europe 유럽 지사 Smart Convergence팀에서 인턴으로 재직하면서 인공지능을 활용한 스마트팩토리 과제 및 논문을 작성하였습니다.
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게임사업부분 인공지능 TF팀의 개발 인턴으로 인공지능을 이용한 스무고개 게임(인공지능 스피커) 개발에 참여하였습니다.
학력
