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강민성 | AI 서비스를 직접 구축하고 운영까지 연결하는 엔지니어
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소개
- LLM 서빙, RAG 파이프라인, GPU 배포까지 AI 서비스를 모델 선정부터 운영까지 직접 구축해 왔습니다.
- Prometheus·Grafana로 GPU 리소스를 실측하고, 데이터를 근거로 양자화 수준과 모델 구성을 결정합니다.
- 카카오 엔터프라이즈에서 LLM 기반 업무 자동화 PoC를 기획부터 시연까지 주도한 실무 경험이 있습니다.
요약
AI 서비스처럼 리소스/성능 변동이 큰 시스템에서 GPU 환경 배포, 의존성 호환성, 캐시/데이터 전략을 함께 다뤄봤습니다. Qwen-14B 서빙, BGE-M3 + pgvector 기반 RAG, OpenAI 호환 API와 사용량·과금 관리까지 "운영 가능한 AI 서비스"를 완성해 왔습니다.
서비스가 안정적으로 배포되고 관측 가능한 상태로 운영되도록 만드는 데 집중합니다. 개발 단계부터 운영(로그/모니터링/배포)을 함께 고려하며, Docker, CI/CD, 모니터링으로 운영 흐름을 정리합니다.
문서화와 커뮤니케이션으로 팀의 실행 속도를 높이는 엔지니어가 되고자 합니다.
학력
한국교통대학교 (4년제)
2019.03 ~ 2025.08
경력
기술 역량
AI
Qwen-14B, FastAPI, RAG 기반으로 AI 서빙 서버를 구성했습니다. BGE-M3 임베딩과 pgvector 를 활용한 검색 파이프라인, GPU 배포를 위한 Dockerfile 튜닝 경험이 있습니다.
인프라
Docker, Docker Compose, Nginx, Traefik 기반 배포 구성을 다뤘고, Prometheus, Grafana 로 GPU·시스템 리소스를 모니터링하며 카카오클라우드 실습 및 CI/CD 관련 레포(kakaoCloud, ci-cd)를 통해 운영 관점을 확장했습니다.
백엔드
FastAPI 기반 API 서버를 구현하고, PostgreSQL 과 Redis 를 활용한 데이터 처리 및 서비스 연동 경험이 있습니다.
협업 도구
Notion, Jira 를 활용해 일정 관리, 문서화, 이슈 트래킹 중심으로 협업했습니다.
자격증
NAVER Cloud Platform Certified Professional
2026.06 취득
인공지능실무활용능력 1급
2023.07 취득