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김재엽
안녕하세요. MLOps 김재엽입니다. 이전에는 GPU 컴퓨팅을 공부하였으나, 웹 기술에 흥미가 있어 Python/Django 기반의 백엔드 기술을 공부하였습니다. 현재는 데이터 파이프라인 구축 및 효율적인 머신러닝 시스템에 관심을 갖고 있습니다.
경력
- 데이터 파이프라인 구축 및 딥러닝 모델 서빙 -사용한 기술스택 Python, BentoML PyTorch Gunicorn, NGINX, Docker
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- 슈퍼컴퓨터 및 컴퓨터 클러스터 환경에서 수치 시뮬레이션 수행 - 파이썬 패키지를 사용하여 시뮬레이션 결과 후처리 및 분석 -사용한 기술스택 Python Numpy, SciPy, Pandas, matplotlib
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- 미국립대기연구소의 코드와 병합을 위해 방문연구원으로 파견 - 코드 병합 및 개발 계획에 관한 회의 와 코드 개발 방향에 대한 논의 수행 -사용한 기술스택 Fortran OpenACC
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- 기상분야 수치 시뮬레이션 프로그램(MPAS)을 GPU 병렬코드로 개발 - 코드개발 결과로 CPU 48 MPI Process 대비 1 GPU에서 약 2.38배의 성능 향상 -사용한 기술스택 Fortran OpenACC, CUDA
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학력
- 기상분야의 도메인 지식이 필요하다고 생각하여 대기과학과에 진학 - 시스템 개발보다는 분석에 많은 시간을 할애하는 분야였고, 분석보다는 개발에 재능이 있다고 판단하여 휴학을 신청
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- GPU 병렬컴퓨팅을 세부전공으로 석사 과정에 진학 - 슈퍼컴퓨팅, 통계학, 딥러닝 등 CS의 여러 강의들을 수강 - KAIST 일반대학원에 교류학생 제도로 GPU 컴퓨팅, 병렬처리 강의를 수강하여 A0, A+의 우수한 성적을 거둠
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- 컴퓨터소프트웨어 공학에 부전공을 신청하고, 자료구조, 컴퓨터구조, 운영체제 등 CS 이론 지식을 습득