계속 작동해야 하는 AI 워크플로를 만드는 팀을 돕습니다.

첫 모델 호출보다 그 주변 워크플로가 더 어려운 시스템을 돕습니다. 소스 변경, 리뷰 루프, 신뢰성, 재시도, 문서, 운영 책임까지 함께 봅니다.

집중 영역

  • Production LLM systems

    RAG, structured output, model fallback, evaluation, safety filter, 운영 중 발생하는 실패 모드에 대한 아키텍처 리뷰와 구현을 돕습니다.

  • GitHub-native AI automation

    issue, pull request, CI/CD, code review, release constraint, 메인테이너 통제권 안에서 작동하는 자동화를 설계합니다.

  • AI localization infrastructure

    Markdown-aware 번역 파이프라인, 동기화된 다국어 문서, versioned translation asset, 리뷰 가능한 PR workflow를 설계합니다.

  • Developer education

    Azure AI, RAG, fine-tuning, Responsible AI, Semantic Kernel, production LLM workflow에 대한 기술 글, 데모, 워크숍, 해설을 만듭니다.

문의

  • 실제 문제에서 시작합니다

    LLM 시스템, 개발자 자동화, localization infrastructure, 공개 기술 교육과 관련된 일이라면 짧게 메일을 보내 주세요. minseok.song@mssong.com