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Hello World ☺️ 문제의 원인을 찾는 AI엔지니어
데이터·전처리·모델 학습 단계를 분리해 성능 문제의 근본 원인을 찾는 것을 좋아합니다. 모델 성능이 기대에 미치지 않을 때 단순히 모델을 교체하기보다 데이터 분포, 전처리 과정, 학습 설정을 단계별로 분석해 원인부터 해결하는 방식으로 접근합니다.
딥페이크 탐지 FaceGuard 프로젝트에서는 외부 데이터 성능 급락의 원인을 데이터 편향으로 진단하고 직접 데이터셋을 구축해 성능을 1.9배 개선했습니다. 수요예측 프로젝트에서는 논문의 기반 방법을 제시해 프로젝트를 재설계하고 250팀 중 3위를 수상했습니다.
팀장으로 데이터 설계부터 모델 개발, 기술 방향 설정까지 직접 주도한 경험이 있으며, 공유 문서 기반 협업 프로세스 도입으로 전처리 충돌 문제를 해결하고 팀 진행 속도를 높였습니다.
👨🏻🎓 2025년 02월, 의료공학과 전공 생활을 마치고 졸업논문 최우수상으로 학사 학위를 받아 졸업하였습니다.
2025.05-2025.112022.02-2025.02 전체: 3.42/4.52017.02-2022.02 전체: 3.90/4.52025.112025.112024.112025.102025.032024.102024.08ML/DL : PyTorch Scikit-learn OpenCV
Data : Python Pandas Numpy
LLM/RAG : Langchain FastAPI Streamlit
Database & Cloud : MySQL AWS S3 Linux