KT 모델경량화 및 추론최적화 기술연구개발 자기소개서

KT 모델경량화 및 추론최적화 기술연구개발 자기소개서
목차

1. 지원한 직무와 관련된 본인의 역량 및 경험

2. AI 기술을 활용하여 해결한 문제 및 프로젝트 경험

3. KT의 핵심가치 중 가장 중요한 가치와 이를 실현하기 위한 노력

4. 면접 예상 질문 및 답변

1. 지원한 직무와 관련된 본인의 역량 및 경험 (800자)
KT의 모델 경량화 및 추론 최적화 기술연구 개발 직무는 딥러닝 모델의 경량화, 고효율 연산 기법 개발, 모델 최적화 기술 연구을 통해 AI 시스템의 실시간 응답성을 향상하고, 연산 비용을 절감하는 역할을 수행합니다.
저는 딥러닝 모델 최적화, 신경망 경량화, AI 모델 배포 기술에 대한 연구 및 프로젝트 경험을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 KT의 AI 연구개발 분야에 기여하고자 합니다.
대학 시절 경량화된 모바일 AI 모델 개발 프로젝트을 수행하며, TensorFlow Lite와 ONNX를 활용하여 딥러닝 모델의 경량화 및 추론 속도를 최적화하는 연구를 진행했습니다. 특히, 양자화(Quantization), 가중치 프루닝(Weight Pruning), 지식 distillation(Knowledge Distillation) 등의 기법을 적용하여 모델 크기를 40% 줄이면서도 정확도를 유지하는 최적화 작업을 수행했습니다.
또한, 클라우드 기반 AI 모델 배포 프로젝트을 진행하며 경량화된 AI 모델을 Edge 디바이스에 배포하는 경험을 쌓았습니다. 이를 통해 딥러닝 모델의 실시간 추론 성능을 극대화하는 것이 AI 서비스의 성능 향상에 핵심적 요소임을 깨달았습니다.
KT는 AI, 클라우드, 5G 인프라를 활용한 경량화 및 최적화된 AI 모델을 연구 및 개발하고 있습니다. 저는 모델 최적화 기술 연구 및 …

① 문제 상황

② 해결 방법 및 역할

③ 결과 및 성과