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[딥러닝 경량화] Pruning 기법으로 딥러닝 네트워크 경량화하기: 개념과 실제 적용 사례
두줄요약
Pruning을 이용한 딥러닝 네트워크 경량화 개념을 소개하는 글입니다. 자율주행 알고리즘 최적화와 실제 적용 사례를 다룹니다.
핵심 내용
- Pruning을 활용한 딥러닝 네트워크 경량화 개념 소개
- 자율주행 알고리즘 최적화·경량화 연구 맥락에서의 실제 적용 사례 예고
Pruning을 이용한 딥러닝 네트워크 경량화 개념을 소개하는 글입니다. 자율주행 알고리즘 최적화와 실제 적용 사례를 다룹니다.
[현대카드] ML Engineer
현대카드 · CAREER
자체 AI 플랫폼 유니버스에서 데이터·ML 파이프라인과 LLM·RAG 기반 AI Agent 서비스의 설계·개발·운영을 담당합니다. 워크플로우 기반 파이프라인, AI/ML 학습·추론·서빙, LLM·RAG 서비스 또는 AWS 데이터 처리·운영 경험과 Python 경험이 필요합니다.
ML Engineer (Ads Bidding & Pacing)
토스 · Seoul
광고주의 목표·예산에 맞춘 입찰 및 예산 소진 전략을 설계하고, 상품광고 경매·가격 정책의 성과를 분석·검증하는 역할입니다. 광고 Bidding·Budget Pacing 시스템을 직접 개발·운영하고 pCTR·pCVR 등 예측 신호를 활용한 입찰 정책 설계 경험이 필요합니다.
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토스 · Seoul
상품광고의 사용자 반응 예측과 후보 선별·최종 랭킹, 예측값 보정 및 실험을 통해 광고 성과를 개선합니다. pCTR·pCVR 모델을 직접 개발하고 Calibration 및 오프라인 평가·A/B 실험을 수행한 경험이 필요합니다.
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딥러닝 네트워크 양자화가 왜 필요한지 소개하는 글입니다. 본문이 충분하지 않아 세부 내용은 확인할 수 없습니다.
