데이터 엔지니어링 및 AI/ML 서비스

데이터는 안정적으로 흐르고, 적절히 변환되며, 적시에 올바른 시스템에 도달할 때만 가치가 있습니다. 당사의 데이터 엔지니어링 팀은 조직이 데이터 기반 의사결정을 내리고 AWS, GCP 또는 Azure에서 AI 모델을 대규모로 배포할 수 있도록 파이프라인, 웨어하우스, 레이크하우스 및 ML 플랫폼과 같은 기반 인프라를 구축합니다.

• 데이터 파이프라인 개발 — Airflow, dbt, Spark 또는 클라우드 네이티브 서비스를 사용하여 어떤 규모의 데이터든 처리할 수 있는 안정적인 ETL/ELT 파이프라인을 구축합니다.
• 데이터 웨어하우스 및 레이크하우스 — 적절한 모델링 및 거버넌스를 통해 Snowflake, BigQuery, Redshift 또는 Databricks에 현대적인 데이터 플랫폼을 설계합니다.
• 실시간 스트리밍 — Kafka, Kinesis 또는 Pub/Sub를 사용하여 실시간 분석 및 ML 기능 제공을 위한 이벤트 기반 아키텍처를 구현합니다.
• ML 플랫폼 설정 — 실험 추적, 모델 레지스트리, 특징 저장소 및 자동화된 학습 파이프라인을 갖춘 MLOps 플랫폼을 구축합니다.
• 데이터 품질 및 거버넌스 — 신뢰할 수 있고 규정을 준수하는 데이터를 위해 데이터 품질 검사, 계보 추적, 카탈로그화 및 접근 제어를 구현합니다.
• AI 모델 배포 — 서비스 인프라, A/B 테스트, 모니터링 및 자동화된 재학습 파이프라인을 통해 ML 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
• 분석 인프라 — 비즈니스 팀을 위해 적절한 시맨틱 레이어를 갖춘 BI 도구, 대시보드 및 셀프 서비스 분석을 설정합니다.

당사는 Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka 및 Flink를 사용하여 데이터 처리 및 오케스트레이션 플랫폼을 구축합니다. 스토리지의 경우 Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake 및 Iceberg와 함께 작업합니다. 당사의 ML 스택에는 MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI와 학습 및 추론을 위한 GPU 지원 Kubernetes 기반 맞춤형 플랫폼이 포함됩니다.

이 서비스는 첫 번째 분석 파이프라인을 구축하는 스타트업부터 ML 플랫폼을 구축하는 기업에 이르기까지 데이터 인프라를 구축하거나 현대화해야 하는 회사를 위한 것입니다. 팀이 데이터 사일로, 불안정한 파이프라인 또는 ML 모델 배포의 어려움으로 고심하고 있다면, 당사는 이러한 문제를 해결하기 위한 엔지니어링 전문 지식을 제공합니다.