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Alex Chen

Alex Chen

리서치 엔지니어

알렉스 첸은 머신러닝 인프라 및 MLOps를 전문으로 하는 리서치 엔지니어입니다. 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 사이언스에 대한 탄탄한 배경을 바탕으로, 머신러닝 연구와 배포를 위한 견고하고 확장 가능한 시스템 구축에 집중하고 있습니다.

분산 시스템에 중점을 둔 컴퓨터공학 석사 과정을 마친 후, 연구실에 합류하여 연구 인프라 개발 및 유지보수를 담당하고 있습니다. 주요 업무에는 데이터 처리 자동화 파이프라인 구축, 실험 추적 시스템 구현, 모델 배포 워크플로우 최적화 등이 포함됩니다.

알렉스는 머신러닝을 연구자와 개발자 모두에게 더 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 데 관심이 많습니다. 여러 오픈소스 프로젝트를 유지·관리하며, 기술 블로그와 워크숍을 통해 MLOps 커뮤니티에도 꾸준히 기여하고 있습니다. 코딩을 하지 않을 때는 암벽 등반이나 오픈소스 활동을 즐깁니다.

발행물

머신러닝 시스템의 발전: 종합 서베이

머신러닝 시스템의 발전: 종합 서베이

이 종합 서베이 논문은 머신러닝 시스템의 최신 발전을 살펴보며, 확장성, 효율성, 그리고 배포상의 도전 과제에 초점을 맞춥니다. 분산 학습, 모델 최적화, 그리고 실제 서비스 배포에 대한 현재의 접근법을 체계적으로 분석하고, 해당 분야의 새로운 트렌드와 향후 방향성에 대한 통찰을 제공합니다.

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추가 발행물

기술 기여

오픈소스 프로젝트

  • Chen, A. (2023). “MLFlow: A Machine Learning Experiment Tracking Tool.” GitHub Repository.
  • Chen, A., & Team (2022). “DataPipeline: Automated Data Processing Framework.” Open Source Project.

기술 글

  • Chen, A. (2023). “Building Scalable Machine Learning Systems.” Medium.
  • Chen, A. (2022). “Best Practices in MLOps.” Technical Blog.