AI 엔지니어링
모델·데이터·시스템을 통합해 재현 가능하고 운영 가능한 AI를 구축합니다. 성능(정확도/지연/비용)과 안전성을 균형 있게 최적화합니다.
개요
실사용 환경을 전제로 모델(압축/튜닝/추론)–데이터(품질/버전/거버넌스)–시스템(서빙/모니터링)을 하나의 파이프라인으로 설계합니다. 지연/비용/정확도 간 트레이드오프를 지표로 관리합니다.
모델링
튜닝 & 경량화
- 지시문 튜닝/LoRA·QLoRA, 지식 증류
- 프루닝·양자화·KV 캐시 최적화
- 지연·메모리 제약 하 품질 유지
멀티모달
- 텍스트·음성·이미지 파이프라인
- 스트리밍 토큰/프레임 결합
- 온디바이스/엣지 추론
성능 최적화
- 배치·텐서RT·그래프 컴파일
- 스루풋·지연 예산 관리
- 오토스케일·캐시 정책
데이터
품질 & 버전
데이터 카탈로그/스키마/버전 관리로 재현성 확보
선별 & 생성
커리큘럼/우선순위 샘플링·합성 데이터
편향 & 개인정보
PII 마스킹·편향/공정성 지표·감사 로그
시스템 · MLOps
파이프라인
- 실험 추적·모델 레지스트리
- CI/CD·프로모션 게이트
- 피처/벡터 스토어
서빙
- Triton/vLLM/텐서RT-LLM
- A/B·카나리·블루/그린
- 관측성(Trace/Log/Metrics)
보안/거버넌스
- 권한/비밀 관리·RBAC
- 데이터 거버넌스·DLP
- 모델/데이터 감사
안전성
- 레드팀·어택 시나리오(프롬프트 주입/데이터 중독 등)
- 가드레일(정책·콘텐츠 필터·툴 접근 제한)
- 환각/근거성 평가·거짓/민감도 대응
평가
모델/태스크
- 정확도/BLEU/ROUGE 등 태스크 지표
- 안전·편향·근거성(groundedness)
- 휴리스틱·휴먼 평가 병행
시스템
- 지연(FTL/TTFT)·스루풋·비용
- 캐시 hit·오토스케일 반응
- SLO 위반율·에러·드리프트
스택
AI Engineering
We build reproducible, operational AI by integrating models, data, and systems, optimizing accuracy, latency, cost, and safety together.
Overview
We architect a unified pipeline across models (compression/fine-tuning/inference), data (quality/versioning/governance), and systems (serving/monitoring), managing trade-offs between accuracy, latency, and cost.
Modeling
Tuning & Compression
- Instruction tuning / LoRA·QLoRA, distillation
- Pruning, quantization, KV-cache optimizations
- Quality under latency/memory constraints
Multimodal
- Text/Speech/Image pipelines
- Streaming token/frame fusion
- On-device/edge inference
Performance
- Batching, TensorRT, graph compilation
- Throughput & latency budgeting
- Autoscaling & caching strategies
Data
Quality & Versioning
Catalog/schema/versioning for reproducibility
Curation & Synthesis
Curriculum/priority sampling, synthetic data
Bias & Privacy
PII masking, fairness metrics, audit logs
Systems · MLOps
Pipeline
- Experiment tracking & model registry
- CI/CD & promotion gates
- Feature/Vector stores
Serving
- Triton / vLLM / TensorRT-LLM
- A/B, canary, blue/green
- Observability (traces/logs/metrics)
Security & Governance
- Secrets/RBAC
- Data governance & DLP
- Model/data auditing
Safety
- Red-teaming (prompt injection, data poisoning, etc.)
- Guardrails (policies, content filters, tool access limits)
- Hallucination/groundedness checks, sensitivity handling
Evaluation
Task/Model
- Accuracy/BLEU/ROUGE, etc.
- Safety, bias, groundedness
- Human & heuristic scoring
System
- TTFT/latency, throughput, cost
- Cache hit, autoscale responsiveness
- SLO violations, errors, drift