AI 연구에서 상업적 기술 이전에 기여한 경험이 있다면, 구체적인 예를 들어 설명해 주세요.

연구실에서 Jupyter 노트북으로 작성된 NLP 모델 코드를 처음으로 실제 API 서비스로 이전하는 작업을 맡게 됐어요. 코드 자체는 돌아갔지만 응답 시간, 메모리 사용량, 에러 처리가 전혀 고려되지 않은 연구 코드를 서비스 코드로 만드는 것은 거의 처음부터 다시 작성하는 수준이었습니다.

연구 코드와 서비스 코드는 목적이 다르고, 연구 코드는 결과 검증이 목적이라 재현성과 정확성이 우선이지만 서비스 코드는 안정성·성능·유지보수성이 함께 필요하다는 걸 그 경험에서 배웠어요. 기술 이전은 코드 이식이 아니라 설계 목적 전환이고, 그 차이를 이해하지 않으면 연구 코드 그대로 배포하는 실수를 하게 된다는 걸 알았습니다.

지금은 연구 모델 이전 시 레이턴시·메모리·에러 처리 요구사항을 먼저 정의하고 그에 맞게 코드를 새로 설계하는 방식을 씁니다. 연구에서 서비스로의 이전은 번역이 아니라 재설계라는 원칙이 그 경험에서 나왔습니다.