I like deep neural nets. - AI Engineer with 4+ years of specialized AI/ML experience and 19+ years of IT infrastructure background.
I design and build RAG systems, LLM applications, and end-to-end AI pipelines — from data collection and model training to cloud deployment and monitoring.

• 🏆 1st place — Upstage AI OCR Competition (2025.12)
• 📄 SCOPUS-indexed international journal publication — GCN-based Fire Situation Recognition (2024)
• 🏛 Led government R&D AI projects (ETRI, IITP) as AI Project Lead
• 🤖 Built RAG/NLP systems deployed in real-world services (112/119 emergency inference, B2B matching platform)
• ☁️ Experienced in MLOps: MLflow, GitHub Actions, AWS EC2/S3, Docker-based CI/CD/CT pipelines

LLM · RAG

ML · DL

MLOps · Cloud

Backend · Infra

• Graph Convolutional Network 기반 화재 상황인식 모델 연구 개발
• 95% prediction accuracy achieved · SCOPUS 국제저널 등재
• AI Project Lead · 데이터 수집/전처리/라벨링/모델 학습 전 과정 수행

• 영수증 글자 검출(Text Detection) 모델 설계 및 Polygon 좌표 검출 최적화
• 3,600+ 이미지 대상 강건한(Robust) 검출 파이프라인 완성
• Data augmentation + hyperparameter tuning으로 일반화 성능 극대화

• 긴급신고 텍스트에서 긴급성(Code 0~4)·사건유형 추론 NLP 모델 및 API 개발
• AI Project Lead · 데이터 과학자 3명, AI 개발자 2명 팀 리드

• 한국전자통신연구원 MATLAB으로 제작된 신호처리 애플리케이션을 윈도우 데스크톱 애플리케이션으로 개발하기 위해 C++ 소프트웨어로 변환함
• AI Project Lead · 데이터 과학자 1명, AI 개발자 3명 팀 리드

• 400GB 러시아 특허 데이터 ETL 파이프라인 설계 → 30,000건 고순도 JSON 확보
• Multilingual BERT 기반 기업매칭 분류 모델 개발 · 90% classification accuracy
• 3단계 크로스 매핑 테이블(IPC ↔ KSIC) 고안, VPN 기반 크롤링 엔진으로 100,000건 러시아 기업 DB 확보

• 한국전자통신연구원 YOLO 모델을 이용한 CCTV 동영상 미아찾기 프로젝트
• AI Project Lead · 데이터 과학자 3명, AI 개발자 2명 팀 리드

• End-to-end RAG 서비스: 직접 스크래핑한 LangChain 기술문서 → ChromaDB/FAISS 벡터 DB 구축
• Top-k 검색 정확도 30% 개선 · Docker Compose CI/CD · 스트리밍 UI 구현

• 국토교통부 매매 데이터 + 지하철/버스 입지 데이터 결합, Feature Engineering
• XGBoost/LightGBM 앙상블 모델 · RMSE 기준 베이스라인 대비 35% 오차 감소

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