경력기술서: 전제영
MLOps and Cloud-Native Engineer
저는 대한민국에서 안양과 서울을 오가며 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있는 전제영 [🇬🇧 Jeayoung Jeon] 입니다. 현재 맥스트에서 MLOps, DevOps 그리고 클라우드 네이티브 소프트웨어 엔지니어의 역할을 맡고 있습니다. 또한 다음과 같은 전문성을 가지고 있습니다:
- 🧑🔬 클라우드 네이티브 API과 ML 파이프라인을 개발하며 디지털 트윈 플랫폼 프로젝트 출시에 기여하였습니다.
- 🐳 고가용성과 GPU 비용절감을 위한 하이브리드 쿠버네티스 클러스터를 개발/운영하고 있습니다.
- 🧑🔧 MLOps/DevOps를 활용한 사내 서비스 및 배포 사이클을 지원하고 있습니다.
- 🧑🎓 컴퓨터 비전, ADAS, 기계학습의 배경지식을 활용하여 사업 목표에 맞는 DevOps 및 의사결정에 기여하고 있습니다.
- jyjeon@outlook.com
- LinkedIn: jyje
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- Google Scholar: Jeayoung Jeon
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Projects
– (7 개월)
🧑💻 프로젝트 와이더스: 공간맵 및 AR 컨텐츠를 제공하는 B2B 디지털 트윈 플랫폼 at 맥스트
Roles: ML 파이프라인 설계, API 개발, 하이브리드 클러스터 운영, 배포 의사결정 및 자동화
- DevOps 웹 서버를 위한 Bitbucket CI 파이프라인과 ML 워크로드를 위한 Argo Workflows CI 파이프라인을 설계했습니다. GitOps를 이용해 git-flow 개발 환경을 구성하였고, 배포를 위한 의사결정을 주도하였습니다.
- Hybrid Cluster AWS EKS와 온프레미스 쿠버네티스를 이용한 하이브리드 클러스터를 구축하였습니다. ML 파이프라인은 온프레미스 클러스터에서 수행하여 GPU 비용을 최적화하였습니다. 백업 파이프라인을 EKS에 구성하여 가용성을 높였습니다.
- ML Pipeline & API Argo Workflows을 활용하여 공간맵 생성을 위한 ML 데이터 파이프라인을 설계했습니다. 파이프라인을 관리하는 클라우드 네이티브 API를 개발했습니다.
Results: 서비스 개발 및 운영 기여 -> 하이브리드 클러스터, CI/CD, ML 파이프라인, ML API 개발
- ML 파이프라인 멀티 클러스터 환경에서 ML API와 데이터 파이프라인 설계. 클러스터 비용 50% 절감
- 하이브리드 인프라 하이브리드 클러스터 구현 및 데브옵스 지원으로 서비스 연간 가용성 96%, 다운타임 14일 달성
- 배포 자동화 와이더스 프로젝트를 위한 CI/CD를 관리하였습니다. 3개월간 40회 이상의 배포를 주도하였습니다.
Skills: 프로젝트 와이더스를 위한 핵심 스킬
- AWS EKS
- Karpenter
- Python FastAPI
- Argo Workflows
- Argo CD
– (6 개월)
🧑🔬 MLOps: 최신 오픈소스 프로젝트를 이용한 온프레미스 MLOps 도입 at 맥스트
Roles: 최신 오픈소스 프로젝트를 이용한 MLOps 플랫폼 개발
- AutoML Katib와 Argo Workflows를 이용해 초매개변수를 튜닝하는 환경을 개발하였습니다. 연구원이 사전 빌드 없이 모델을 학습할 수 있도록 하였습니다.
- Distributed Training Kubeflow의 Training Operator를 이용해 분산 학습 환경을 개발하였습니다. 연구원이 클러스터의 모든 GPU를 단일 학습에 활용할 수 있도록 하였습니다.
- JupyterHub ML 연구원을 위한 주문형 Jupyter Notebook 관리 플랫폼을 개발하였습니다. 연구원이 필요한 연구환경을 즉시 구성할 수 있도록 하였습니다.
Results: 'MLOps 도입' <- Kubeflow와 JupyterHub를 이용한 AI 연구 GPU 활용성 향상 [기여도 90%+]
- 연구환경개선 AI 연구팀과 도입 검토 후, 온프레미스 연구 환경을 개선을 위한 최신 오픈소스적용
- GPU 활용성 24/7 GPU 활용으로 GPU 사용률 3배 증가 및 800건 이상의 AutoML 실험 수행
Skills: 온프레미스 MLOps 도입을 위한 핵심 스킬
- Kubeflow/Katib
- Kubeflow/Training Operator
- Argo Workflows
- Grafana
- TensorBoard
– (12 개월)
🧑🔧 DevOps: Chatbot과 CI/CD를 제공하는 하이브리드 클러스터 기반의 DevOps 도입 at 맥스트
Roles: Hybrid 클러스터 개발 및 ChatOps와 GitOps를 이용한 DevOps 도입
- Hybrid Cluster AWS EKS와 온프레미스 쿠버네티스를 결합한 하이브리드 클러스터를 구축했습니다. GPU 워크로드는 온프레미스 클러스터에서 실행하여 비용을 최적화했습니다. 웹 또는 백업 워크로드는 가용성을 높이기 위해 EKS로 구성했습니다.
- IaC Terraform과 Ansible을 이용해 클러스터 인프라를 코드화하였습니다. Terraform을 이용해 AWS EKS 클러스터를 구성하였습니다. Ansible 기반의 Kubespray를 이용해 온프레미스 클러스터를 구성하였습니다.
- CI/CD Bitbucket Pipeline으로 협업을 위한 빠른 CI를 구성하였습니다. 온프레미스 Argo Workflows로 고성능의 커스텀 CI을 구성하였습니다. Argo CD와 Slackbot을 이용한 GitOps로 CD를 구현하였습니다. IaC도 CI/CD 및 파이프라인으로 구성하여 선언적 인프라를 구성하였습니다.
Results: 'DevOps 도입' <- AWS EKS와 온프레미스를 결합한 하이브리드 클러스터 개발 [기여도 75%+]
- 고가용성 하이브리드 클러스터 온프레미스의 경제성을 이용해 순수 클라우드 인프라 대비 50% 이상의 비용 절감을 달성
- DevOps 문화 앱 현대화 및 CI/CD를 포함한 DevOps 문화 전파. 모니터링을 통한 의사결정 지원
Skills: Hybrid DevOps를 위한 핵심 스킬
- Kubernetes
- Argo Workflows
- AWS EKS
- IaC
- Terraform
- Python/FastAPI
- Python/Bolt (Slack)
– (2 년)
📸 디지털 트윈 연구 컴퓨터 비전 엔지니어 at 맥스트
Roles: 컴퓨터 비전 알고리즘 개발 및 디지털 트윈 시스템 구축
- Visual-SLAM & SfM Visual-SLAM을 위한 영상처리 알고리즘을 개발하였습니다. 영상처리 알고리즘을 이용해 디지털 트윈 시스템을 구축하였습니다.
- 전문연구요원 대학원 전공과 관련된 컴퓨터 비전 직군에 종사하며, 군 대체복무를 수행하였습니다.
Results: '가설 검증' <- 디지털 트윈 시스템을 위한 알고리즘 개발 [기여도 50%]
- 디지털 트윈 디지털 트윈 시스템을 위한 Visual-SLAM 및 ICP 알고리즘 연구/개발
- 자동화 데이터 취득 및 분석을 위한 자동화 파이프라인 개발
Skills: 디지털 트윈 연구를 위한 핵심 스킬
- Computer Vision
- SfM
- Visual-SLAM
- Python
- OpenCV
- .NET/C#
- Unity
– (8 년)
🧑🎓 디지털 신호 처리 및 ADAS 연구원 (통합박사과정) at POSTECH
Roles: 디지털 신호처리와 컴퓨터 비전 분야에서 연구/개발
- 2018 - 2020 Computing and Control Engineering Lab. (Prof. SH, Han)
- 2012 - 2018 Advanced Signal Processing Lab. (Prod. H, Jeong)
- Real-Time Advanced Driver Assistance Systems using FPGA
- Research on Traffic Sign & Lane Terrain Detection
- Research on Stereo Vision & Markov Random Fields
Results: '프로젝트 및 연구논문' <- 가상 환경에서의 자동차 시뮬레이션 및 ADAS On-Edge에 대한 연구를 수행
- Digital Twins Virtual Visual-SLAM: 실제 환경과 가상 환경을 위한 동시적 위치 추정 및 지도 작성 방법
- Edge ADAS FPGA를 이용한 실시간 운전자 보조 시스템 개발 및 교통표지판 검출 알고리즘 연구
Skills: ADAS 연구를 위한 핵심 스킬
- Computer Vision
- Digital Signal Processing
- Markov Random Fields
- ADAS
- Traffic Sign Detection
- Lane Terrain Detection
- MATLAB/Simulink
- C/C++
Work
– present
💼 책임연구원 at MAXST
Roles: Developed On-Premise Clusters Providing MLOps for Technology Division in MAXST
- MLOps AI 팀을 위한 MLOps를 제공하는 온프레미스 클러스터 및 워크로드를 개발하였습니다.
- DevOps 프로젝트에 DevOps 역할로 참여하여 서비스 출시에 기여하였습니다. CI/CD 구성, 앱 현대화 등 DevOps 문화를 전파하였습니다.
- 하이브리드 클러스터 AWS EKS와 온프레미스 쿠버네티스를 결합한 하이브리드 클러스터를 구현/운영 하였습니다. Ansible과 Kubespray를 이용해 온프레미스 클러스터를 구축하였습니다. Terraform을 이용해 AWS EKS 클러스터를 구성하였습니다.
Skills
- Kubernetes
- On-Premise
- AWS
- Argo Workflows
- Data Pipeline
- CI/CD
- Computer Vision
- OpenCV
– (3 Years)
💼 선임연구원 at MAXST
Roles: Associate R&D Engineer for Technology Division in MAXST
- 알고리즘연구 컴퓨터 비전 최신 논문을 리뷰하고 기술 검증을 위한 알고리즘을 구현하였습니다.
- 주니어 DevOps 하이브리드 클러스터를 구축하고 디지털 트윈을 위한 데이터 파이프라인을 제공하였습니다.
- 전문연구요원 (병역특례) 군 복무 대체로 3년간 전공(컴퓨터 비전) 관련 분야에서 산업에 종사하였습니다.
Skills
- Kubernetes
- On-Premise
- AWS
- Argo Workflows
- Data Pipeline
- CI/CD
- Computer Vision
- OpenCV
Education
–
🎓 석사학위 (통합박사과정 수료) in 전기전자공학과, 신호처리 및 컴퓨터 비전 전공 from 포항공과대학교 (POSTECH) with GPA of 3.2/4.3
–
🎓 학사학위 in 전자공학부, 전자통신 전공 from 금오공과대학교 (kit) with GPA of 4.3/4.5
Certifications
(Expired in )
🐙 CAPA: Certified Argo Project Associate from The Linux Foundation
(Expired in )
🐳 CKAD: Certified Kubernetes Application Developer from 리눅스 재단 (The Linux Foundation)
(Expired in )
🐳 CKA: Certified Kubernetes Administrator from 리눅스 재단 (The Linux Foundation)
Skills
제 스킬 중 현업에 바로 쓸 수 있는 것은 강조하였습니다.
- MLOps & LLMOps
- Keywords:
- DevOps
- Keywords:
- GitOps
- Keywords:
- Application Development
- Keywords:
- Programming languages
- Keywords:
- Tools
- Keywords:
- OS and Hardware
- Keywords:
Interests
- Edge
- Keywords:
- Cluster Optimization
- Keywords:
- CNCF Projects
- Keywords:
Languages
- Korean
- Fluency: 원어민
- English
- Fluency: 일상대화, 업무
