ML Engineer Portfolio¶
대규모 원시 데이터를 재현 가능한 feature로 만들고, 누수를 통제해 모델을 평가한 뒤, versioned artifact와 API로 운영 환경까지 연결하는 ML Engineer를 목표로 합니다.
현재까지 확인한 프로젝트를 세 가지 기준으로 정리합니다.
| 기준 | 질문 | 현재 근거 |
|---|---|---|
| Scale | 큰 파일과 고차원 feature를 제한된 자원에서 처리할 수 있는가 | FunOMIC2 Nextflow Pipeline, Nextflow, container |
| Reliability | 데이터 계약, split, 재현성과 실패 복구를 설명할 수 있는가 | FunOMIC2 Nextflow Pipeline, workflow 재시작 |
| Production Readiness | 학습 결과를 애플리케이션과 연결할 수 있는가 | KT Aivle Big Project |
Projects¶
- FunOMIC2 Nextflow Pipeline — 원시 데이터 workflow, container, 실패 지점 재시작
- KT Aivle Big Project — 데이터 수집, tabular ML, 애플리케이션 연동
- KLAS Macro — 반복 업무 자동화와 사용자 도구 개발
Knowledge Base¶
- ML Engineering — pipeline, evaluation, serving, monitoring
- AI — 모델과 학습 방법
- Statistics — 검증과 해석의 기반
- Domain / Bioinformatics — 분석 데이터와 도메인 제약