□ AI 모델 구현을 위한 AI 알고리즘 설계/구현 - 딥러닝 프레임워크, 클라우드 플랫폼을 활용한 개발 및 운영 - LLM 활용을 위한 Prompt Engineering 및 학습 □ Big Data/ ML Platform, Pipeline 구축 - 머신러닝 모델의 학습 파이프라인 설계 및 구축, 서빙 및 최적화 - 구현 서비스 방향/특성에 맞는 기술 센싱 - 데이터를 처리하고 AI모델을 학습 및 배포하는 MLOps 환경 구축 - MLOps Pipeline 개발 및 모니터링을 통한 지속적 모델 개선