모델링1 머신러닝 엔지니어 채용공고 역량(모델링, 파이프라인, 운영) 머신러닝 엔지니어를 준비하는 취업 준비생의 포트폴리오를 함께 점검하다 보면 모델을 학습하고 성능을 비교한 경험은 충분한데, 그 모델이 실제 서비스에서 어떻게 사용되는지를 설명하는 단계에서 답변이 짧아지는 경우가 있습니다. Python과 PyTorch를 이용해 모델을 만들었고 정확도도 여러 번 개선했지만, 학습 데이터가 새로 들어왔을 때 다시 학습하는 과정은 어떻게 구성할지, 모델을 서버에 배포한 뒤 응답속도가 느려지면 무엇을 확인할지 질문하면 프로젝트 범위 밖이었다는 답변에서 멈추는 식입니다. 프로젝트를 다시 살펴보면 모델링 과정은 상세하게 기록되어 있지만 학습 전후의 데이터 흐름과 모델 버전, 배포 과정은 빠져 있는 경우도 많습니다. Jupyter Notebook에서 데이터를 전처리하고 모델을 학습한 .. 2026. 10. 10. 이전 1 다음
