창립 초기 입사하여, 개발 및 운영 인프라를 구축함. 초기 2년 까지는 사무실이 협소하여 외부 기관에 일반 PC나 서버를 코로케이션하여 원격 접속할수 있도록 사내 네트워크를 구성하여 사용. 2022년부터는 자체 서버실을 구축하여 GPU 서버와 스토리지 서버들을 직접 운영하였음. 이를 연결하기 위해 사내 네트워크를 모두 직접 구축함. 사내 사용자를 위한 서비스를 제공하고, 개발팀 및 연구자들의 다양한 문제를 함께 해결하며 효율을 높일 수 있도록 다양한 지원을 함. 팀 모토는 "사용자는 잘못이 없다. 시스템을 보강하자"

GPU 서버 운영 중 막대한 발열 문제를 해결하기 위해 Home Assistant 를 활용하여 서버실의 온습도를 제어하도록 구성함. 초기 서버실 구축 시 잘못된 열용량 계산으로 서버실 에어컨의 성능이 낮았고, 문제를 해결하기 위해 비용을 들일 수 없었음. HA 에 연결된 온도 센서를 이용하여 내부의 열기를 흡/배기 환풍기를 동작하게 하여 공기를 순환하도록 함. 이외로도 HA 는 서버실 상태 감시 및 이상 알림을 위해 적극적으로 구성됨.

ML연구자들에 의해 개발된 AI 모델을, 의료영상 표준 프로토콜인 DICOM 프로토콜로 통신하기 위한 인터페이스 구조를 제안하고 개발팀과 함께 구현함. 이 구조에 포함하는 각 구성요소(AI모델서버, UI, 백엔드서버)들을 Docker 로 구성하고, 소형 MiniPC 기반의 하드웨어에 설치하여 어플라이언스 형태로 배포할 수 있도록 패키징 하였음. 이후 현장에서 제품을 시연하고 테스트하는 필드 엔지니어 역할을 수행.

회사의 수익모델을 확장하기 위해, 당시 GPU 와 스토리지 운영 노하우가 있었기 때문에 이를 이용하여 대학 연구소 납품 사업에 참가하게 되어, 부산대학교 천문학과에 GPU 서버와 스토리지 일체를 공급하게 되었음. 연구자들을 위한 인프라 운영의 노하우가 필요했기 때문에, 단순 하드웨어 공급에서 끝나지 않고 지속적으로 소통하여 연구자들을 위한 인프라 확충 및 사용 방법을 교육하며 인프라 고도화와 함께 사용자 고도화를 함께 진행하고 있음. AI 를 활용한 천문 연구에서 인프라 측면의 도움을 주고 있음.

출장으로 페루의 국립 Dos de Mayo 병원에 방문 했을 때, 해당 병원에 영상저장(PACS) 서버가 고장나서 우리측의 AI 시제품과 연동이 어렵다는 이야기를 들었음. 당시 나의 업무상 PACS서버의 오픈소스 구현체에 대해 연구하고 있었기 때문에, 해당 병원에서 굴러다니는 PC 하나를 이용하여 간이 PACS 서버를 구현하였고 성공적으로 병원 내의 모든 영상을 저장하고 공유하는 기능을 수행함. 이후 병원에서 비용을 들여 서버와 NAS 하드웨어를 구매하였고, 현재까지도 원격에서 해당 시스템을 관리하고 있음.