보안 도메인 특화 AI 모델을 위한 학습데이터 파이프라인·데이터셋·학습·검증 환경 및 평가 체계를 설계·운영합니다. AI/ML 모델 개발 또는 대규모 데이터 엔지니어링 5년 이상과 모델 학습, 대용량 파이프라인, Python·학습 프레임워크 역량이 필요합니다.
경력 경력분당RaySparkPythonPyTorch
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[인턴십] 2026 NAVER AI CHALLENGE를 소개합니다.
2026 NAVER AI CHALLENGE 인턴십 모집을 안내하는 글입니다.\nAI 프로젝트를 현업 엔지니어와 함께 수행하며 과제형 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
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Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지
Ray를 활용해 GPU Util 100% 배치 처리와 확장 가능한 모델 서빙 아키텍처를 소개했습니다. Ray Serve와 vLLM 기반 LLM 추론 파이프라인 및 운영 사례도 다뤘습니다.
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[클로바 시선 #55] 우리의 눈과 귀로 현장을 이해하다 : 독자 인코더와 HyperCLOVA X SEED 4B 개발기
전장처럼 다양한 정보가 동시에 들어오는 환경을 위한 옴니모달 AI 개발 내용을 소개했습니다. 경량 모델 HyperCLOVA X SEED 4B와 CLIP 기반 핵심 구성 요소를 자체 기술로 개발했습니다.
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VLOps:Event-driven MLOps & Omni-Evaluator
Event-driven MLOps와 Omni-Evaluator 구조를 소개한 세션입니다. 메시지 기반 오케스트레이션으로 확장성과 느슨한 결합을 확보한 점이 핵심입니다.
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