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AI 및 머신러닝 개발 서비스

AI 및 머신러닝 개발: 예측 모델과 수요 예측, 사기 탐지와 리스크 스코어링, 추천 시스템, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식을 귀사의 데이터로 학습시키고 MLOps로 프로덕션에서 유지합니다. 귀사 팀에 합류하는 전담 머신러닝 엔지니어 또는 머신러닝 프로젝트 전체를 맡아 납품하는 방식 중에서 선택하실 수 있습니다.

AI와 머신러닝 기반 개발 영역

  • 예측 모델과 수요 예측

    귀사 자체의 이력에서 도출하는 수요와 매출 예측, 이탈과 고객 생애 가치 예측, 리드 스코어링입니다. 정형 데이터에는 LightGBM, XGBoost, CatBoost를, 시계열에는 statsforecast 또는 Chronos와 TimesFM 같은 사전 학습된 시계열 모델을 쓰며, 모두 출시 전에 단순한 기준선과 비교해 측정합니다.

  • 사기 탐지와 리스크 스코어링

    거래 사기, 계정 탈취, 자금 세탁 방지 경보와, 피처 스토어에서 실시간으로 제공하는 신용 및 결제 리스크 점수입니다. 임계값은 오탐이 심사 담당자에게 주는 비용에 맞춰 조정하고, 각 점수는 SHAP로 피처별 설명을 제공합니다.

  • 추천과 검색 순위

    투 타워 검색과 그 위의 랭킹 모델로 하는 상품, 콘텐츠, 다음 최선 행동 추천과 learning to rank로 재순위화하는 검색 결과입니다. 모든 변경은 오프라인 점수만이 아니라 클릭, 전환, 매출에 대한 A/B 테스트로 판단합니다.

  • 컴퓨터 비전

    PyTorch 기반의 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션, OCR입니다. Ultralytics YOLO, 비전 트랜스포머, Segment Anything 같은 사전 학습 모델을 귀사의 라벨링된 이미지로 파인튜닝하며, 모델이 디바이스에서 실행되어야 할 때는 ONNX Runtime, TensorRT 또는 Core ML로 내보냅니다.

  • 자연어 처리

    Hugging Face의 파인튜닝한 트랜스포머 모델로 영어, 우크라이나어, 기타 언어의 텍스트 분류, 개체 추출, 감정 분석, 의미 유사도를 처리합니다. 직접 호스팅하는 작은 모델이 문서당 대규모 언어 모델 호출보다 빠르고 저렴한 경우에 적합합니다.

  • 음성과 오디오

    귀사의 어휘와 억양에 맞춘 Whisper 또는 NVIDIA Parakeet 음성 인식, pyannote를 이용한 화자 분리, 컨택센터를 위한 통화 전사와 분석, 배치 또는 스트리밍 방식의 음성 합성입니다.

  • 광고 및 가격 모델

    클릭률과 전환 예측, 입찰 최적화, 캠페인이 실제로 바꾸는 고객을 보여 주는 업리프트 모델, 고객 세분화, 동적 가격 책정입니다. 모두 지출을 좌우하기 전에 통제된 실험으로 테스트합니다.

  • 학습 파이프라인과 MLOps

    MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform(Vertex AI의 후속 서비스) 또는 Databricks에서 학습, 평가, 등록을 하나의 파이프라인으로 처리하고, 데이터는 DVC나 Delta 테이블로 버전 관리하므로, 프로덕션의 모든 모델은 코드, 데이터, 파라미터까지 추적할 수 있습니다.

  • 모델 서빙과 모니터링

    FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton(이전 이름 Triton Inference Server) 또는 KServe로 모델을 서빙하거나 ONNX Runtime으로 .NET 또는 Java 애플리케이션 안에서 실행합니다. Evidently로 드리프트와 예측 품질을 감시하고, 정확도가 합의한 기준 아래로 내려가면 재학습을 실행합니다.

머신러닝 엔지니어 채용

  • 전담 머신러닝 엔지니어

    귀사 팀에 풀타임으로 합류해 귀사의 저장소, 트래커, 회의에서 일하고 귀사의 리드에게 보고하는 머신러닝 엔지니어 인력입니다. 면접은 귀사가 진행하고, 우크라이나 현지 계약, 급여, 청구, 휴가는 당사가 맡습니다.

  • AI와 머신러닝 프로젝트 수행

    AI와 머신러닝 프로젝트를 범위 정의부터 릴리스까지 맡는 팀입니다. 견적, 개발, 테스트, 배포를 수행하며, 계획과 품질을 책임지는 기술 리드가 당사에 있습니다.

  • AI와 머신러닝 지원 및 인수

    다른 팀에서 인수하거나 계속 운영하는 기존 AI와 머신러닝 시스템입니다. 읽기 전용 검토와 서면 위험 목록을 먼저 제공하고, 이후 영향이 큰 순서로 수정과 신규 기능을 진행합니다.

전담 개발팀 페이지는 전문가가 귀사 팀에 합류하는 방식을 설명하고, 외주 개발 페이지는 프로젝트 납품, 인수, 비용 청구 방식을 다룹니다.

AI와 머신러닝 프로젝트를 맡는 사람들

  • 머신러닝 엔지니어

    모델, 평가, 서빙, MLOps

  • 데이터 과학자

    문제 정의, 실험, 통계

  • 데이터 엔지니어

    학습 데이터와 피처 파이프라인

  • Python, .NET, Java 엔지니어

    모델을 호출하는 서비스와 애플리케이션

  • QA 엔지니어

    모델 기반 기능의 테스트 자동화

학습한 모델과 언어 모델

귀사 자체의 이력으로 학습한 모델은 예측할 수치, 분류할 클래스, 잡아낼 이상치, 추천할 항목처럼 명확한 목표가 있는 정형 데이터에 적합합니다. 예측당 비용이 낮고, 결과를 피처별로 설명할 수 있으며, 라벨링된 데이터가 쌓일수록 개선됩니다. 대규모 언어 모델은 라벨링된 예시가 부족하고 출력이 언어인 텍스트, 문서, 대화에 적합합니다. 많은 제품이 둘 다 쓰며, 당사는 문제마다 하나를 권해 드립니다.

어느 쪽이든 작업은 귀사와 합의한 기준선과 평가 세트에서 시작하므로, 모델은 출시 전에 측정 가능한 무언가를 넘어서야 합니다. 학습 실행은 코드와 데이터 버전으로 재현할 수 있고, 테스트는 파이프라인에서 실행되며, 학습 데이터는 귀사의 클라우드 계정에 남고, 개인정보는 사용 전에 가명 처리합니다.

제공하는 다른 데이터 및 AI 서비스

데이터 및 AI 개요

AI와 머신러닝 개발 관련 질문

머신러닝 엔지니어는 어떤 업종에서 일합니까?

모델 자체가 제품인 AI 및 데이터 제품입니다. 사기 탐지, 신용 평가, 거래 모니터링을 위한 핀테크, 추천, 검색 순위, 수요 예측, 가격 책정을 위한 이커머스와 리테일, 의료 영상 분석, 임상 텍스트, 환자 리스크 모델을 위한 헬스케어, 클릭 예측, 입찰, 오디언스 모델을 위한 광고 및 마케팅 기술, 이탈 예측과 제품 내 머신러닝 기능을 위한 엔터프라이즈 SaaS도 있습니다.

시작하려면 데이터가 얼마나 필요합니까?

행 수보다는 문제에 따라 달라집니다. 첫 단계는 보유한 데이터에 대한 짧은 진단으로, 이력이 얼마나 되는지, 라벨이 있는지, 얼마나 깨끗한지를 확인합니다. 그 데이터로 만든 기준선 모델은 전체 개발에 투자하기 전에 신호가 있는지 보여 줍니다.

맞춤형 모델을 학습시킵니까, 아니면 기성 AI 서비스를 사용합니까?

둘 다 합니다. 클라우드의 비전, 음성, 문서 서비스가 필요한 정확도에 이미 도달한다면 그것을 연동합니다. 직접 학습하면 얻는 것에 비해 비용이 더 들기 때문입니다. 귀사의 데이터, 정확도 목표, 예측당 비용이 그러한 서비스가 제공하는 범위를 넘어설 때 맞춤형 모델을 학습시킵니다.

기존 .NET 또는 Java 애플리케이션에 모델을 추가할 수 있습니까?

네. 모델은 애플리케이션이 호출하는 별도의 API로 실행하거나, ONNX로 내보내 .NET과 Java 라이브러리가 있는 ONNX Runtime으로 애플리케이션 안에서 실행할 수 있습니다. 후자는 네트워크 호출과 별도로 운영할 서비스를 없애 줍니다.

머신러닝 엔지니어 투입까지 얼마나 걸립니까?

적합한 머신러닝 엔지니어 인력이 있으면 귀사의 면접, NDA, 지식재산권 양도 절차만 거치면 바로 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인재를 탐색하며, 보통 2~3주 안에 후보자 프로필을 전달합니다. 귀사가 승인하기 전에는 누구도 업무를 시작하지 않습니다.

머신러닝 엔지니어 채용은 BigTree108을 통해 어떻게 진행합니까?

필요한 업무, 경력 수준, 근무 시간을 알려 주십시오. 당사가 한두 명의 프로필을 제안하면, 귀사는 직접 채용하는 인력과 같은 방식으로 면접을 진행하고, BIG TREE 108 LLC와 하나의 계약을 체결하여 월 1회 하나의 인보이스를 받습니다.

전문가가 만든 결과물의 소유권은 누구에게 있습니까?

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.

해결해야 할 머신러닝 문제가 있으십니까?

무엇을 예측, 탐지, 추천, 인식하고 싶은지, 어떤 데이터를 보유하고 있는지 알려 주십시오. 1영업일 이내에 진단 계획, 후보자 프로필, 또는 어디서 시작할지에 대한 의견을 보내 드립니다.

이메일 hello@bigtree108.com응답 방식