42서울 커뮤니티에서 오픈 소스 컨트리뷰터 홍보글이 올라와, 지원했는데 좋은 결과를 받을 수 있었다.
1지망에는 체험형 DEVOPS/MLOPS
2지망에는 참여형 backend.ai
총 2개의 지망을 받았고, 1지망에 합격할 수 있었다.
아쉬운 점은 체험형과 참여형 2가지가 있었는데, 내가 하고 싶었던 건 참여형이었다.
그런데 왜 내가 1지망에 체험형을 지원했을까?
제대로 읽지 않았기 떄문이다.
체험형, 참여형 뭐가 다른지 읽지 않고, 내가 관심있는 DEVOPS/MLOPS를 보고 그냥 지원했다.
하지만 지금까지 활동하면서 정말 많은 내용을 배울 수 있었다. 그래서 후회는 없다.
좋은 멘토를 만날 수 있었고, 나와 관심분야가 같은 멘티들을 만날 수 있었기 떄문이다.
지원 합격한 자기소개를 공개하도록 하겠다.
자기소개 문항
저는 가톨릭대학교 정보통신전자공학부를 졸업을 하고, 지속적으로 ML/DL에 관심을 가지고 공부해 왔습니다. 제가 참여했던 AI부트캠프로는 코드스테이츠 AIB 2기, 이어드림스쿨 2기를 수료했습니다. 현재는 깊은 CS 지식과 컴퓨터 프로그래밍을 더 자세히 배우고 싶어 42 서울에 소속되어 공부하고 있습니다.
제가 ML pipeline 프로젝트에 지원하게 된 동기는, 최근 진행했던 기업 협업 프로젝트에서 구축한 MLOPS 프레임워크를 고도화 해보고 싶기 때문입니다. 제가 맡았던 스택으로는 MLFLOW, AIRFLOW, PySPARK이 있고, 다음과 같은 스택들을 활용하여 기업에 필요한 프레임워크를 구축한 경험을 가지고 있습니다.
이 경험을 바탕으로 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미에 들어가, ML pipeline 오픈소스에 기여해보고 싶습니다.
깃 사용 경험?
기업 협업 프로젝트를 진행할때, 프로젝트 코드 형상관리를 위해 Git을 사용했습니다.
브랜치 전략은 Trunk-Based 전략을 채택했습니다. 저희 프로젝트는 잦은 기능 수정과 빠른 릴리즈가 필요했기 때문입니다. 또한 자신의 코드를 PR 하고, 머지 전에 코드리뷰를 2명에게 받는 방식으로 코드 리뷰를 통해 자신의 코드의 의미와, 코드 컨벤션을 잘 맞췄는지 확인하고, 교차검증 하였습니다.
관련 프로젝트 경험?
제가 ML pipeline 프로젝트에 지원하게 된 동기는, 최근 진행했던 기업 협업 프로젝트에서 구축한 MLOPS 프레임워크를 고도화해 보고 싶기 때문입니다. 제가 맡았던 스택으로는 MLFLOW, AIRFLOW, PySPARK가 있고, 다음과 같은 스택들을 활용하여 기업에 필요한 프레임워크를 구축한 경험이 있습니다.
이 경험을 바탕으로 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미에 들어가, ML pipeline 오픈소스에 기여해보고 싶습니다.
Backend.ai 사용 경험?
소개된 코스중 1코스를 완료하였습니다.
최근 AWS 서밋행사에서 Backend.AI 부스에 방문한 적이 있었습니다. 백엔드.AI 기업을 그 때 알게 됐고, 이번 기회를 통해 실제 서비스를 사용해 보는 계기가 됐습니다. 단순한 클릭 몇번을 통해 자신이 원하는 자원들로 컴퓨팅 서비스를 빠르게 써볼 수 있다는 점이 장점이었습니다. 또한 서비스를 웹 상에서 CLI 환경으로 써볼 수 있었고, 클라우드 환경이지만 전혀 느리다고 생각하지 않았고 쾌적하게 쓸 수 있었습니다. 코랩을 자주 쓰는 저에게 새로운 옵션이 생겨서 좋았습니다.
ML 모델 학습이나, 주피터 노트북 환경에서 작업할 때 백엔드.AI를 활용하여 쾌적하게 작업을 해보고 싶다는 생각이 들었고, 이 서비스에 기여할 수 있는 부분이 있다면 기여해보고 싶어졌습니다.
내가 경험 했던 내용들을 가감없이 솔직하게 작성했다.
오픈소스에서 중요한게 깃이라, 깃 사용 경험에 대한 질문이 있었다는게 달랐다.
Backend.ai 사용 경험은 2지망 지원할 때 작성하는란이 있었다.
다음 사진은 2023 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미 멘티모집 자료이다.
이미 기한은 끝났고, 2024년을 노리는 분들께 이 글이 조금이나마 도움이 되셨길!
