AI Engineer
프랜차이즈 매뉴얼부터 연구 자동화까지, 현장의 문제를 AI로 풀어봤습니다.
5년간 프랜차이즈 본사와 가맹점을 직접 운영하며 현장의 비효율을 목격했습니다. 마스터 매뉴얼로도 해결되지 않던 문제를 AI로 풀기 시작했고, 지금은 기획부터 배포까지 풀스택으로 개발하고 있습니다.
"현장의 언어를 듣고, 동작하는 AI 시스템으로 번역합니다. 핵심 기능을 먼저 검증하고, 단계적으로 확장합니다. 맡은 업무 안에서 수치로 측정 가능한 개선을 남깁니다."
AI Engineer
유전자편집식품 안전성을 평가하는 멀티에이전트 가상 실험실 (외부 의뢰, 논문 게재 예정)
500건 이상의 규제 문서를 RAG 파이프라인으로 처리하고, PI·과학자·비평가 3종의 AI 에이전트가 3라운드에 걸쳐 교차 검증하는 회의 시스템을 설계했습니다. SSE 기반 실시간 모니터링과 Docker 배포 환경을 구축해 공동저자로 논문을 작성하고 있습니다.
일기 속 감정을 분석해 2,387개 향료와 매칭하는 AI 조향 서비스 — MS 프로젝트 1위
GPT-4o 파인튜닝의 비결정성 한계를 확인하고 임베딩 모델로 전환. Qwen3-Embedding을 긍정/부정 감정별로 분리 파인튜닝하고 듀얼 스코어링 시스템을 설계해 매칭 유사도를 50%에서 80%대로 끌어올렸습니다. MS AI Engineer 과정 최종프로젝트 최우수상 1위 수상.
멀티모달 AI 면접 코치 — 응답시간 72% 단축, MS 프로젝트 1위
이력서와 채용 공고를 분석해 맞춤형 꼬리 질문을 생성하고, 시선·목소리·답변을 통합 분석하는 멀티모달 파이프라인을 구축했습니다. 데이터 처리 구조를 재설계해 응답 시간을 25초에서 7초로 72% 단축. 기획부터 배포까지 1주일 만에 완수했습니다.
프랜차이즈 100페이지 매뉴얼 기반 RAG 3중 검증 HR 챗봇
n8n으로 로직을 빠르게 검증한 뒤 LangGraph로 이관하는 2단계 전략으로 개발 리스크를 최소화했습니다. 답변 생성→평가→수정의 3중 검증 워크플로우로 할루시네이션을 구조적으로 차단하고, 답변마다 근거 조항이 명시되는 신뢰성 높은 시스템을 구현했습니다.
LangGraph 기반 대화형 웨딩 플래너 — MVP 우선 검증 방법론 적용
초기 과잉 설계로 에이전트가 중단되는 실패를 겪고 핵심 기능 중심 MVP로 전환. DB검색·웹검색·계산기 멀티 도구 병렬 호출과 장기 메모리 파이프라인을 구축해 2주 만에 안정적으로 배포했습니다.
현장의 문제를 AI로 해결하며 성장하고 있습니다
체계적으로 정리된 개념들
매일의 학습 기록
다중 소스 병합 전 스키마 프로파일링→표준 dtype 매핑을 정의하고, astype/to_datetime/to_numeric 일괄 적용과 병합 전후 검증 테스트로 타입 오류·누락을 방지했습니다.
텍스트 추출 실패 시 ocr_pdf_with_pytesseract로 자동 폴백하는 전처리 단계(이미지 정규화→OCR→정제)를 추가해 스캔·깨진 인코딩 PDF도 안정적으로 인식되도록 했습니다.
임베딩/요약 단계에서 max_tokens_per_request 오류를 재현하고, 청크 길이·겹침 재설계와 요약 압축·메타데이터 프리필터로 요청 크기를 제어해 파이프라인을 안정화했습니다.
경희대학교 식품생명공학과 학업을 통해 과학적 사고의 기반을 다졌습니다.
전반적인 학부 행정 업무를 진행하며, 학과 예산을 배정하고 관리했습니다.
'승도리네 곱도리탕' 프랜차이즈화 전환 사업에 총괄을 맡았으며, 스타트업의 발판을 마련했습니다.
식물성 건강 스낵 브랜드 '파이토플레이크'를 런칭하고, 국내 3사 백화점 식품관 및 급식 경로에 B2B 납품했습니다. 해외로는 5개국에 수출하는 성과를 이뤘습니다.
매장 운영을 총괄하며, 고객 서비스 및 광고 데이터를 기반으로 한 매출 증대 전략을 세워 3년 연속 매출 증가 및 지역 맛집 1위를 달성했습니다.
SeSAC AI 데이터분석가 과정과 Microsoft AI Engineer 과정을 수료하며 1,000시간 이상의 교육을 이수했습니다. 2회 연속 최우수 프로젝트 1위를 수상하고, 교수님 의뢰로 연구 자동화 에이전트를 개발해 공동저자 논문을 작성하고 있습니다.
도메인이 바뀌어도 동작하는 AI 시스템을 반복적으로 구현하는 엔지니어가 목표입니다. RAG 파이프라인과 멀티에이전트 아키텍처를 기반으로, 기업의 실제 업무 문제를 AI 서비스로 전환하겠습니다.
매일 새롭게 변화하는 AI관련 기사와 소식을 읽고, 관련된 정보로부터 인사이트를 만들어내고 있습니다.
리뷰·피드백을 주고받으며 배움의 폭을 넓히고, 협업 네트워크를 쌓아가고 있습니다.
AI 서비스 개발, 에이전트 프로젝트, 채용 관련 문의는 언제든 연락주세요.
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