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1. 현대자동차의 프라이빗 클라우드 MLOps 플랫폼 개발 및 운영 경험에 대해 구체적으로 기술해 주세요.
자동차 산업의 디지털 전환과 인공지능 기술 도입이 중요한 시점에서 회사의 핵심 데이터와 모델들을 안정적이고 효율적으로 관리할 수 있는 플랫폼 구축에 참여하였습니다. 프로젝트 초반에는 기존의 데이터 인프라와 개발 프로세스의 한계점을 파악하는 것부터 시작하였으며, 이를 바탕으로 프라이빗 클라우드 환경 내에서 빠르고 안정적인 모델 배포와 관리를 가능케 하는 구조를 설계하였습니다. 구체적으로는, 여러 부서와 협력하여 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 배포, 모니터링 단계별 요구사항을 수집하고 이를 반영한 플랫폼 아키텍처를 설계하였습니다. 시스템은 신뢰성과 확장성을 고려하여 온프레미스 환경에 최적화된 가상화 기술과 컨테이너 오케스트레이션 툴을 도입하였으며, 특히 쿠버네티스 기반의 인프라를 구축하여 배포와 확장성을 높였습니다. 또한, 모델 학습 파이프라인은 MLflow와 같은 오픈소스 툴을 활용하여 실험 관리와 버전 관리를 체계화하였으며, 자동화된 CI/CD 프로세스를 도입하여 모델 배포 속도를 높이고 인적 실수를 줄였…