인턴 머신러닝 엔지니어 이력서 예시

인턴 머신러닝 엔지니어 이력서에서 담당 업무와 성과를 설명하고, 프로젝트·학력·보유 기술을 정리하는 방법을 확인하세요.

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위은경

머신러닝 엔지니어 인턴 · 대한민국 서울

모델 배포·데이터 품질·추론·평가·비즈니스 영향 지도 실습 경험을 갖춘 머신러닝 엔지니어 인턴. 주요 수행 분야: Python · PyTorch · 피처 파이프라인 · 모델 서빙

경력

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대한민국 서울

머신러닝 엔지니어 인턴

2026년 6월 - 2026년 8월

지도 아래 학습 데이터와 모델 산출물을 함께 버전 관리; 오프라인 평가·서빙 지연을 비교하고 오분류 사례를 검토한 뒤 배포 후보 선정
랭킹 모델을 경량화하고 온라인 추론의 피처 조회를 배치 처리. 조사 자료 준비와 검증·문서화를 지원하고, 맡은 작업을 멘토에게 검토받음. 전체 업무 흐름에서 가장 긴 대기 구간을 제거
운영 피처 62개에 최신성·결측률·분포 점검을 추가. 조사 자료 준비와 검증·문서화를 지원하고, 맡은 작업을 멘토에게 검토받음. 같은 장애 원인으로 반복되는 사고 감소
지도 아래 고정 데이터·난수 시드를 활용한 PyTorch 평가 구간 책임; 학습·시험 간 중복 사례로 발생한 허위 성능 향상 원인 해결
지도 아래 Kubernetes 리소스 제한을 활용한 Python 배포 검증 구축; 동일 부하 재현 요청 1,000건당 추론 실패 14건에서 3건으로 감소

주요 프로젝트

머신러닝 엔지니어 실무 사례 연구

인턴 프로젝트 참여자

2025년 9월 - 2026년 5월

멘토의 검토를 받는 모의 실습에서 SQL로 추출한 시청 특징을 사용하는 Python 머신러닝 파이프라인을 만들고 학습·평가(evaluation) 기간을 분리. 배포(deployment)를 제안하기 전에 단순 기준 모델과 비교
후속 지도 실습에서 예측 최신성·특징 드리프트·서빙 오류의 모니터링(monitoring)을 추가. 특징 도착이 늦어도 추천 화면이 비지 않도록 대체 순위 경로를 시험
지도 아래 14개 코호트의 세그먼트 지표를 포함한 오프라인-온라인 평가 스위트를 구축. 조사 자료 준비와 검증·문서화를 지원하고, 맡은 작업을 멘토에게 검토받음
중복·지연 도착·정정 값을 가진 합성 원천 기록 생성; 행 수·키 고유성 검증식을 작성하고 사례별 보고 지표의 기대 변화 기록
분석 결과와 수기 계산 기준표 대사; 차이를 변환 단계까지 추적하고 정정 쿼리에 데이터 사전·재실행 안내 첨부
수기 계산 기준표를 활용한 합성 데이터 검증 책임; 중복 키에 따른 과대 집계 해결 및 정정 합계 재현 노트북 완료

학력

숭실대학교

서울 · 대한민국

컴퓨터학부 공학사 · 재학 중

2023년 3월 - 2027년 2월

관련 과목: 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크

핵심 역량

직무 전문성

Python · PyTorch · 피처 파이프라인 · 모델 서빙 · 평가 · Kubernetes

발행물

분석 결과 대사 노트 — 머신러닝 엔지니어

2026년 5월

재현 가능한 쿼리를 활용한 개인 분석 방법론 발행; 데이터 단위·제외 기록·분모 변경에 따른 결과 민감도 설명

머신러닝 엔지니어 이력서와 채용공고 비교

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Sr. Staff, Machine Learning Engineer (Search & Discovery)

대한민국 서울스태프

채용공고 원문 보기2026. 9. 7. 확인 · 영문 공고에서 발췌

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공고의 요구사항
- Python
  키워드와 수행 경험 확인
“Professional proficiency in Python and/or Java with relevant industry experience.”
이력서의 근거
지도 아래 Kubernetes 리소스 제한을 활용한 Python 배포 검증 구축; 동일 부하 재현 요청 1,000건당 추론 실패 14건에서 3건으로 감소
머신러닝 엔지니어 인턴 · 쿠팡
공고의 요구사항
- 머신러닝
  키워드와 수행 경험 확인
“Staff Machine Learning Engineer, you will drive the design, development, and evolution of our end-to-end recommendation systems, placing AI/ML innovation at the core of our recommendation quality.”
이력서의 근거
멘토의 검토를 받는 모의 실습에서 SQL로 추출한 시청 특징을 사용하는 Python 머신러닝 파이프라인을 만들고 학습·평가(evaluation) 기간을 분리. 배포(deployment)를 제안하기 전에 단순 기준 모델과 비교
머신러닝 엔지니어 실무 사례 연구
공고의 요구사항
- 배포
  키워드와 수행 경험 확인
“You will partner with global cross-functional teams to own the customer discovery journey, continuously elevating the user experience through rigorous experimentation and the deployment of high-impact algorithms.”
이력서의 근거
지도 아래 학습 데이터와 모델 산출물을 함께 버전 관리; 오프라인 평가·서빙 지연을 비교하고 오분류 사례를 검토한 뒤 배포 후보 선정
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공고의 요구사항
- 통계
  실험
  알고리즘
  후보 검색
  임베딩 모델
  뒷받침할 경험 미확인
“Bachelor’s degree in Computer Science, Electrical Engineering, Mathematics, Statistics or closely related fields.”
“You will partner with global cross-functional teams to own the customer discovery journey, continuously elevating the user experience through rigorous experimentation and the deployment of high-impact algorithms.”
“Develop new Machine Learning models and features to create new recommendation algorithm or improve existing algorithms”
“This role encompasses the full lifecycle of recommendations from architecting sophisticated ranking, retrieval, and relevance models to scaling the robust systems that power Coupang’s recommendations.”
“Experience with LLMs, PLMs, and embedding models”
이력서의 근거
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참고 자료2개확인일 2026. 9. 7.

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직무 자료O*NET Database, CC BY 4.0

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