YIDO(이도) AI 인프라팀 자기소개서
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hwpYIDO(이도) AI 인프라팀 자기소개서
자기소개
저는 기술의 본질은 ‘지속 가능한 변화’라고 믿는 사람입니다. 대학에서 컴퓨터공학을 전공하며 데이터 처리와 클라우드 인프라에 대한 깊은 관심을 갖게 되었습니다. 학부 시절, 인공지능 모델의 성능을 높이기 위해 수많은 실험을 반복하며 깨달은 것은, 결국 AI의 효율성과 안정성은 데이터가 저장되고 전달되는 인프라의 품질에 달려 있다는 사실이었습니다. 이 깨달음은 저를 AI 인프라 분야로 이끌었습니다.
학교에서는 AWS 기반의 서버 구축과 GPU 환경 세팅을 담당했던 프로젝트를 주도했습니다. 팀원들이 AI 모델 학습 환경을 효율적으로 사용할 수 있도록 Docker를 활용해 환경을 컨테이너화하고, Kubernetes를 통해 자동 배포 시스템을 구축했습니다. 프로젝트 초기에는 서버 리소스가 불안정해 학습이 중단되는 일이 잦았지만, 원인을 분석해 클라우드 리소스 모니터링 로직을 추가하고 스케줄링 알고리즘을 최적화하여 안정성을 30% 향상시켰습니다.
이 경험을 통해 ‘AI 인프라의 본질은 문제를 미리 예측하고, 데이터 흐름을 지탱하는 보이지 않는 힘’이라는 확신을 얻었습니다. 기술적 역량뿐 아니라, 문제를 끝까지 추적하는 끈기와 팀원 간의 커뮤니케이션 능력도 함께 길렀습니다. 저는 단순히 코드를 짜는 개발자가 아닌, AI 시스템이 안정적으로 운영될 수 있는 환경을 설계하고 지키는 사람으로 성장하고자 합니다. 이러한 저의 목표는 스마트 인프라를 통해 AI 기반 도시 혁신을 이끄는 YIDO의 방향성과 정확히 맞닿아 있습니다.
성장과정 및 성격
어린 시절부터 저는 ‘왜?’라는 질문을 자주 던지는 아이였습니다. 전자제품이 고장 나면 분해해 원인을 찾았고, 문제의 구조를 파악하는 과정에서 얻는 즐거움을 느꼈습니다. 이러한 성향은 성장하면서 ‘탐구심’과 ‘끈기’라는 제 강점으로 자리 잡았습니다.
대학교 시절, AI 학습 서버를 운영하는 동아리에서 시스템 장애가 발생했을 때, 모두가 밤늦게까지 원인을 찾지 못하고 포기하려 했습니다. 하지만 저는 단순히 오류 로그만 보는 대신, 서버의 네트워크 상태와 GPU 자원 점유율을 직접 모니터링하며 문제를 분석했습니다. 결국 NVIDIA 드라이버 버전 충돌로 인한 리소스 할당 오류임을 찾아내 해결했고, 이후 유사한 문제가 재발하지 않도록 내부 매뉴얼을 작성했습니다. 이 경험을 통해 ‘문제의 근본 원인을 찾는 힘’과 ‘팀워크의 중요성’을 몸소 느꼈습니다.
성격적으로는 신중하지만 행동이 느리진 않습니다. 계획을 세울 때는 꼼꼼하게 리스크를 점검하고, 실행 단계에서는 빠르게 피드백을 반영하며 효율을 중시합니다. 반면, 완벽주의적인 성향이 있어 초기에는 세세한 부분에 집착하곤 했습니다. 이를 개선하기 위해 ‘80% 완성 후 검증’이라는 원칙을 세우고, 빠른 테스트와 반복적인 개선을 통해 전체 프로젝트의 완성도를 높이는 방법을 배웠습니다.
저는 AI 인프라 업무에서 이러한 성격이 큰 강점이 될 수 있다고 생각합니다. 문제를 단순히 해결하는 것이 아니라, 근본적 안정성을 확보하고자 하는 자세는 YIDO의 데이터 기반 스마트 인프라 구축 철학과 일맥상통합니다.
지원동기 및 포부
YIDO는 ‘AI 기술을 기반으로 한 스마트 인프라 혁신’이라는 명확한 비전을 가지고 있습니다. 저는 AI 인프라팀이 바로 그 비전을 현실로 만드는 핵심 조직이라고 생각합니다. AI는 단순한 알고리즘이 아니라, 데이터를 효율적으로 저장·처리·전달하는 시스템의 뒷받침이 있을 때 비로소 의미를 가지며, 그 역할이 AI 인프라팀의 존재 이유라고 믿습니다.
제가 이도에 지원하게 된 가장 큰 이유는, 단순한 기술 기업이 아닌 AI와 인프라의 융합으로 실제 도시 문제를 해결하는 회사라는 점 때문입니다. YIDO의 스마트 시티 플랫폼과 에너지 관리 시스템을 보며, 제가 배운 클라우드 아키텍처와 데이터 엔지니어링 역량을 실질적 사회 가치로 전환할 수 있겠다는 확신을 얻었습니다.
입사 후에는 클라우드 기반 AI 학습 및 운영 환경 자동화를 담당하는 엔지니어로 성장하고 싶습니다. 특히 YIDO가 추진 중인 AI 모니터링 시스템의 효율성을 높이기 위해 리소스 예측 모델링과 MLOps 자동화 체계 구축에 기여하고 싶습니다. 장기적으로는 AI 인프라팀의 안정적 운영 프로세스를 표준화하여, YIDO의 모든 AI 서비스가 동일한 품질과 속도로 배포될 수 있도록 체계화하는 것이 목표입니다.
저는 단순히 시스템을 구축하는 엔지니어가 아닌, AI가 도시의 기반을 바꾸는 순간을 현장에서 실현하는 기술인이 되고자 합니다. YIDO의 기술 철학과 제 열정이 만나, 데이터 기반 인프라 혁신을 함께 만들어가고 싶습니다.