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70분 넘게 지원해주셨네요. 많은 지원과 관심에 감사드립니다.

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참석자분들에게는 10월 13일(화)에 스터디 참여 정보 이메일 보내드릴 예정입니다. 해당 이메일에 사전공지와 팀 스터디 join 슬랙 정보 전달 드릴 예정입니다.

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스터디 개요 🎓

• 목적 : MLOps/LLMOps 이해를 위한 '머신러닝 플랫폼 엔지니어링(번역서)' 책 기반 스터디 - Book

  

  해당 책은 스터디 1주차 시작 전까지 구매 해주시면 됩니다.

  • (참고) 원서 : Machine Learning Platform Engineering (2026.2 출간) - Link

• 책 소개

  • 내용 : 엔드투엔드 ML옵스/LLM옵스 플랫폼 구축, 머신러닝 및 AI 모델의 프로덕션 배포, 모니터링/평가
  • 구축 시스템 : ML 플랫폼 인프라 + 2종 ML 애플리케이션 + LLM 기반 RAG 시스템 - Code
  • 소개 도구 : Docker, K8s, MLflow + Feast, Kubeflow, BentoML, Evidently, RAG(Faiss, Vector DB, LangChain - Langfuse, Promptfoo) + Gemini API
  • 대상 독자 : 프로덕션 머신러닝 시스템으로 나아가고자 하는 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어를 위함, 파이썬에 익숙하고 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해 필요

스터디 진행자 소개 🧙🏻

• 서종호(가시다 gasida): 모임장 Cisco CCIEx3 - linkedin

모집 대상 및 참여 신청 🙋🏻‍♀️

• 스터디 참여 권장 대상 : MLOps/LLMOps 엔지니어, 파이썬/ML 기초 개념이 있고 ML파이프라인/MLOps에 관심이 있는 'DevOps/SRE/Data' 엔지니어
• ~~10월 7(수) ~ 10월 13일(화) 까지 지원서 신청 - https://forms.gle/ESAiLSKDbGVexbpq8~~
  • 단, 신청 인원이 70분 이상일 경우 조기 신청 마감됨

스터디 운영 방식 👨🏻‍🏫

• 2시간 온라인 강의 형태로 진행하고, 분량에 따라 30분 추가 될 수 있습니다.

  • 일요일 저녁 8시반 스터디 시간에 불가피한 사정으로 참석 못하실 경우, 녹화 영상을 보시면 됩니다.

• 스터디에서 학습한 내용을 간략히 정리하여 공개된 링크에 글 작성 후 해당 링크 공유

  • 작성 도구 : 블로그, Github, 개인 홈페이지, 개인 Youtube, ‘페이스북/링크드인 공개 게시 글’ 등
  • 정리 내용(예시)
    • 해당 주차 스터디에서 학습한 내용을 요약 정리 작성
    • 해당 주차 스터디에서 다룬 주제 기술 1개를 별도 조사 학습해서 정리
    • MLOps/LLMOps 관련 운영 경험 중 기술 내용 위주로 정리
    • MLOps/LLMOps 관련 새로운 기술에 대한 분석 정리

• 슬랙 : 스터디 공지, 질문 답변 등

• ZOOM : 온라인 스터디 진행 툴, 컴퓨터화면공유(ON)/영상(OFF)/음성(OFF)

  → 영상 녹화 후 참여 멤버들에게 제공