네이버 부스트캠프 AI Tech 7기 NLP 트랙 수료 후기
네이버 부스트캠프 AI Tech 7기 NLP 트랙을 수료했다. 조금 늦었지만, 간단하게 후기를 정리해본다.
2024년 여름, AI 엔지니어가 되겠다는 목표를 세웠지만 갈 길이 막막했다. 졸업 후 백엔드 개발을 준비하며 다양한 웹 프로젝트를 진행했지만, AI, 특히 LLM에 대한 이해는 부족하다고 느꼈다. 대학원 진학을 고민하던 중 Google ML Bootcamp와 Naver Boostcamp를 알게 되었고, 두 프로그램 모두 나의 부족한 부분을 채워줄 수 있을 것 같아 지원했다. 운 좋게도 두 부트캠프에 모두 합격했고, 나는 두 프로그램을 병행하면서 성장하겠다는 다소 무모한 결정을 내렸다.
두 프로그램이 겹치는 두 달은 체력적으로 정말 힘들었지만, 동시에 가장 많은 성장을 이룬 시기이기도 했다. Google ML Bootcamp는 우수 프로젝트로 수료했고, 이후 5개월간은 네이버 부스트캠프에 전념하며 다양한 프로젝트와 깊이 있는 이론 학습을 경험했다.
이 과정을 통해 NLP 전반에 대한 지식, 최신 LLM의 구조와 원리, 실전 프로젝트 경험, 논문 리딩 역량 등 AI 엔지니어로서의 기초 체력을 다질 수 있었다. 무엇보다 좋은 팀원들과 함께하며 좋은 인연도 많이 생겼다.
프로젝트들
캠프 기간 동안 진행한 주요 프로젝트들을 간단히 소개한다.
문장 유사도 측정 프로젝트
부스트캠프에서 처음 진행한 팀 프로젝트로, 두 개의 한국어 문장이 얼마나 유사한지 0~5점으로 예측하는 STS(Task)였다.
KR-ELECTRA, DeBERTa 등 다양한 한국어 사전학습 모델을 파인튜닝하고, 데이터 증강 기법도 여러 가지 시도해보았다. 앙상블 기법을 적용해 최종적으로 0.9389의 점수를 달성했다.
수능형 문제풀이 모델 프로젝트
수능 스타일의 문제를 해결하는 데 특화된 언어 모델을 연구하고 개발한 프로젝트이다. 새롭게 구성된 팀과 함께 열정적으로 임한 기억이 난다.
Qwen2.5-32B-Instruct 모델을 4bit 양자화하여 활용했고, 데이터 증강과 Prompt Tuning을 통해 정확도를 0.7747까지 올릴 수 있었다.
[기업 해커톤 - Upstage] 매일메일: 일간 이메일 보고서 비서
Upstage와 함께한 기업 해커톤에서 개발한 LLM 기반 이메일 보고서 비서이다. Gmail API로 하루치 메일을 수집하고, Solar LLM과 Reflexion 기법을 활용해 요약과 TODO 리스트를 자동 생성한다.
LLM Agent에 대한 관심으로 시작한 프로젝트였고, 다양한 LLM Flow를 구성하며 많은 이메일 데이터를 정제하고 가공하여 최종 보고서를 생성했다. 보고서 품질 향상을 위해 Reflexion을 도입하는 등 새로운 시도도 많이 했다.
서비스적으로는 처음으로 Chrome Extension 기반 앱을 제작해보며 개발자로서의 경험도 넓힐 수 있었다. 이 프로젝트를 계기로 Upstage와의 인연이 이어져, 부스트캠프 수료 후 인턴십 기회까지 얻게 되었다는 점에서 더욱 뜻깊은 프로젝트였다.
캠프 이후(feat. 취업연계)
부스트캠프 수료 후, 취업연계 전형을 통해 Upstage에서 인턴십을 시작하게 되었다.
요즘같은 취업난 속에서 공백기를 어떻게 활용하느냐가 정말 중요하다고 생각한다. 그런 의미에서 부스트캠프는 짧은 기간 동안 집중적으로 성장할 수 있는 좋은 기회였다.
물론 부스트캠프는 온라인 기반 교육이기에, 참가자의 자세에 따라 얻는 결과가 달라진다. 나는 이 기회를 최대한 활용하고 싶어서, 마지막 기업 해커톤 기간에는 부산에서 서울로 상경해 오프라인 교육장에 매일 출근하며 팀 프로젝트에 몰입했었다.
이런 경험들이 내게 실질적인 성장으로 이어졌고, 즐겁게 배우며 많은 걸 익힐 수 있었다.
이제는 AI Research Engineer로서 커리어를 시작하게 되었고, 앞으로는 이론을 넘어 실용적인 AI 서비스를 만드는 엔지니어로 성장해가고 싶다.
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