AI 기술을 프로덕션에 적용하는 과정에는 모델 연구 뿐 아니라 다양한 엔지니어링 문제를 포함합니다. 연구 인프라 운영부터 자동화된 데이터처리-학습-배포 파이프라인 구축 그리고 On-device, API 서버, 배치잡, 스트리밍 등 다양한 형태의 머신러닝 모델 배포까지 해야할 일이 정말 많습니다. 본 세미나에서는 하이퍼커넥트의 AI 시스템을 만들며 겪은 이야기를 공유하고자 합니다.

서울대학교에서 산업공학을 전공하고, 컴퓨터공학을 부전공하였습니다. 하이퍼커넥트에 2016년 머신러닝 팀의 첫 멤버로 입사하여 머신러닝팀의 팀장을 거쳐 2020년부터는 AI Lab의 ML Platform팀 팀장을 하고 있습니다.