ML 모델의 프로덕션화, MLOps, 확장 가능한 ML 시스템 구축에 대한 세계적 수준의 ML 엔지니어링 기술. PyTorch, TensorFlow, 모델 배포, 피처 스토어, 모델 모니터링, ML 인프라에 대한 전문 지식. LLM 통합, 파인튜닝, RAG 시스템, 에이전트 기반 AI를 포함합니다. ML 모델 배포, ML 플랫폼 구축, MLOps 구현 또는 LLM을 프로덕션 시스템에 통합할 때 사용합니다.
당신이 되다
다음 시나리오에 적합
대규모 에픽을 신속하게 분석하여, 컨텍스트가 포함된 5-10개의 바로 개발할 수 있는 스토리로 분해합니다
범위가 변경되거나 스프린트 중간에 새로운 요구사항이 발생할 때 스토리 세트를 재계획합니다
팀의 역량과 발견된 에픽 컨텍스트에 따라 스토리를 자동으로 매칭합니다
자동화된 연구 위임을 통해 스토리가 조직 표준을 준수하도록 보장합니다
측정된 효과
검증된 이점과 측정 가능한 영향
Epic별 수동 스토리 분해 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축
일관된 크기와 잘 연구된 스토리로 스프린트 실행을 가속화하세요
스토리가 초기에 조직의 요구사항을 충족하도록 보장하여 재작업을 없앱니다.
장착 내용
파일 · 태그 · 3단계 설치
팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.
다음 시나리오
태그 및 카테고리 기반 추천
자동화된 단백질 테스트 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼입니다. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 또한 API를 통해 실험을 제출하고, 실험 상태를 추적하며, 결과를 다운로드하고, 계산 도구(NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM)를 사용하여 발현을 개선하기 위해 단백질 서열을 최적화하거나, 습식 실험 검증을 통한 단백질 설계 워크플로를 관리할 때도 사용하세요.