데이터 엔지니어링 및 AI/ML 서비스

데이터는 안정적으로 흐르고, 적절하게 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 모든 규모의 데이터를 처리하는 안정적인 ETL/ELT 파이프라인을 구축합니다.
• 데이터 웨어하우스 및 레이크하우스 — Snowflake, BigQuery, Redshift 또는 Databricks 상에 적절한 모델링 및 거버넌스를 갖춘 최신 데이터 플랫폼을 설계합니다.
• 실시간 스트리밍 — 실시간 분석 및 ML 특징 서빙을 위해 Kafka, Kinesis 또는 Pub/Sub를 사용하는 이벤트 기반 아키텍처를 구현합니다.
• ML 플랫폼 설정 — 실험 추적, 모델 레지스트리, 피처 스토어 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 — 서빙 인프라, A/B 테스팅, 모니터링 및 자동 재학습 파이프라인을 통해 ML 모델을 프로덕션에 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 플랫폼을 구축하여 처리 및 오케스트레이션을 수행합니다. 스토리지의 경우 Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake 및 Iceberg를 사용합니다. 당사의 ML 스택은 MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI를 포함하며, 훈련 및 추론을 위한 GPU 지원을 통해 Kubernetes 상에 구축된 맞춤형 플랫폼도 제공합니다.

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