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왜 이도의 AI 인프라팀에 지원하셨나요
AI 인프라 엔지니어에게 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각하나요
제가 이 도의 AI 인프라팀에 지원한 이유는, 단순히 IT 기술을 다루는 직무가 아니라 기업의 모든 AI 서비스의 기반 구조를 설계하고 운영하는 핵심 조직에서 일하고 싶었기 때문입니다.
또한 이도의 AI 인프라는 단순한 서버 관리가 아니라, GPU·클러스터·컨테이너·데이터 파이프라인·분산 학습·MLOps 전반을 총괄하는 실제 AI 엔지니어링입니다.
AI 인프라 엔지니어에게 필요한 역량은 크게 네 가지입니다.
AI 인프라는 모델팀·데이터팀·서비스팀과 항상 부딪힙니다.
AI 인프라는 모델링보다" 구조와 시스템이해력"이 더 중요합니다.
저는 "모델을 움직이는 기반 구조"를 설계하는 데에 강한 흥미를 가진 AI 인프라 엔지니어입니다.

최신 AI 기술 트렌드 중인프라 관점에서 가장 주목한 기술은 무엇인가요
입 사후이도 AI 인프라팀에서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요
AI 개발 경험이 많지 않은데 인프라팀에서도 경쟁력이 있다고 생각하나요
제가 이 도의 AI 인프라팀에 지원한 이유는, 단순히 IT 기술을 다루는 직무가 아니라 기업의 모든 AI 서비스의 기반 구조를 설계하고 운영하는 핵심 조직에서 일하고 싶었기 때문입니다.
AI 기술이 기업의 미래 경쟁력의 중심이 된 지금, 모델의 성능만큼 중요한 것은 그 모델이 안정적으로 학습·추론될 수 있는 인프라 체계입니다.
이 도는 AI와 데이터 중심의 미래형 서비스 구조를 구축하고 있으며, 특히 스마트 시스템·클라우드 기반 AI 아키텍처·대규모 데이터 처리구 조를 적극 도입하고 있는 기업입니다.
또한 이도의 AI 인프라는 단순한 서버 관리가 아니라, GPU·클러스터·컨테이너·데이터 파이프라인·분산 학습·MLOps 전반을 총괄하는 실제 AI 엔지니어링입니다.
특히 대규모 모델 학습에서는 스토리지 읽기 속도, 네트워크 대역폭, GPU 메모리 효율, 노드 간 통신구조가 병목을 만들기 때문에, 인프라 설계 단계에서부터 연산 최적화를 고려해야 합니다.
여기에 Lam bda 기반 자동스케줄링, CloudWatc h모니터링, ECR 기반 컨테이너 이미지 관리까지 하나의 워크 플로우로 구성했습니다.
특히 "GPU는 항상 80% 이상 사용되는 구조"를 만드는 것이 비용 효율의 핵심이라고 봅니다.
이를 해결하기 위해 FP16·ZeroRedu ndancyOptim iz er·GradientCheckpointing 같은 기법을 사용하고, 스토리지는 병렬 읽기가 가능한 Lust re또는 S3 기반 prefetching 구조를 사용합니다.
데이터 파이프라인은 분산 처리+이벤트 기반 +자동화가 핵심입니다.
저는 분산 처리에는 Spark 또는 AWSGlue, 이벤트 기반 워크플로우에는 StepF unctions, 확장성에는 S3·Kines is·Reds hift조합을 사용했습니다.
특히 모델 크기가 수십억 파라미터로 커질수록 인프라의 역할이 절대적입니다.
AI 인프라는 모델링보다" 구조와 시스템이해력"이 더 중요합니다.
저는 모델링보다 인프라·클라우드·자동화 설계에서 강점을 가지고 있으며, 이 영역은 빠르게 배우고 구현할 자신이 있습니다.
기술적 한계, 비용, 일정, 리스크를 수치화해 설명하고, 대안 구조를 제시합니다.
저는 규모보다 기술을 실제로 구현해 낼 수 있는 환경을 더 중요하게 생각합니다.
이 도의 기술방향은 제 커리어 목표와 정확히 일치하며, 저는 새로운 기술을 빠르게 흡수하고 구조로 정리해 실질적인 인프라로 구현하는 능력을 강점으로 가지고 있습니다.

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