Hello World!, I'm an engineer who sees the whole thing based on a wide spectrum. 안녕하세요. 넓은 스펙트럼을 바탕으로 전체를 보는 엔지니어입니다.

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Work life

가파른 성장 그래프로 내 조직에 기여하는 것을 원동력으로 삼습니다.

• 자기주도적이고 유연한 태도로 현재 직면한 문제에 대해 지나치지 않습니다.
• 커뮤니케이션하여 프로젝트 목적을 이해하고 한 곳을 바라볼 수 있도록 합니다.
• 반복적인 오류 해결 이슈를 겪지 않기 위해 문서 작성을 생활화 합니다.

Personal Information

생년월일 I Birthday

2004. 4. 12

이메일 I Email

[email protected]

병역사항 I Military service matters

산업기능요원 현역 신규 대상자

전화번호 I Phone

+82) 10-2817-1060

깃허브 I Github

github.com/ops-jaeha

그 외 I etc.

linktr.ee/taki0412

Skills

Key Skills

<aside> 💡 모든 프로젝트는 아래 페이지에서 확인 가능합니다.

Key Projects

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dob Studio

2022. 10 - Present

Dev/MLOps Engineer

<aside> <img src="/icons/briefcase_gray.svg" alt="/icons/briefcase_gray.svg" width="40px" /> Responsibilities & Achievements

• 정부지원사업 6500만원 가량의 무료 서버 확보
• 전사 인프라 관리 및 운영 (방화벽, 스위치, 클라우드 자원, 보안, 계정 등)
• 모니터링 구축으로 Production 안정성 부여 </aside>

SageMaker Train Pipeline 구성

<aside> 💡 SageMaker를 이용한 디오비스튜디오 Face Swap Model Train Pipeline 구상 및 구축

<aside> <img src="/icons/bookmark_gray.svg" alt="/icons/bookmark_gray.svg" width="40px" /> Project Summary

• Mission : B2C 서비스에서 API request시 End to End로 Train Pipeline 실행
• Action : API Gateway와 Lambda를 이용하여 SaaS 형태의 Serverless Train Pipeline 구축
• Learning : Multi stage build로 Docker Image의 경량화 방법을 배움
• Date : 2023.03 ~ 2023.05 </aside>

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✏️ 개발 내용

• 학습 요청이 들어오면 내부 AI Train Engine 프로세스 이후 모델 저장 및 DB에 학습 완료 반환
• SageMaker Train의 SaaS 학습 서비스를 API Gateway + Lambda를 이용하여 Serverless로 구현
• SageMaker Container 관리를 boto3를 이용하여 컨테이너 생성, 중지, 정지, 정보 가져오기 등을 구현함
• RDS를 Private Subnet으로 구성하여 bastion host 구축
• 모델 학습 완료 후 A/B 테스트 및 CD 파이프라인 구상

🏆  성과

• 가용성 및 비용 최적화
  • 기존 EC2 사용시 GPU 할당이 되어있지 않더라도 인스턴스가 계속 할당되어있는 문제가 발생
  • 8시간 기준으로 일 평균 보통 4시간 동안 이용
    • SageMaker를 이용하여 컨테이너가 돌 때만 인스턴스 할당
  • 8시간 * 5일 기준 (실사용 일평균 4시간)
    • 가용성 : 40% → 98% → 58%p향상
    • 비용 : $ 25.88 → (SageMaker 포함) $ 18.12 → 142%p 비용 최적화

🔥 이슈

• Model 학습량 모니터링 불가
  • SageMaker의 경우 외부에서 Inbound 접속이 불가능 함