2023.06 – 2024.03 · AI Startup

ML 학습 파이프라인 자동화

데이터 수집부터 모델 서빙까지 완전 자동화. 실험 재현성 100%, 배포 주기 2주 → 4시간.

MLOpsPythonMLflowFeastDVCAirflowDockerS3Ray
실험→배포 리드타임
2주4시간
실험 재현 성공률
~60%100%

프로젝트 배경

ML 엔지니어들이 서로 다른 노트북 환경에서 실험하다 보니 '내 로컬에서는 됐는데' 상황이 반복됐습니다.

MLOps 엔지니어(단독). 피처 스토어, 파이프라인, 모델 레지스트리, 서빙 인프라 설계·구현.

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