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2022년부터 AI 연구와 서비스 개발을 병행하며, 연구실과 스타트업, 그리고 프로덕션 환경을 모두 경험해왔습니다. 석사 과정에서는 LLM 최적화와 RAG·Agent 시스템 개발을 주제로 연구를 이어왔고, 동시에 교내 창업 팀 대표이자 백엔드 개발자로 모바일 어플리케이션 서비스의 기획부터 개발, 배포까지 직접 수행하였습니다. 그 과정에서 자연스럽게 연구에도 모델의 성능 뿐 아니라 서비스의 안정성과 사용성을 함께 끌어올리는 방법에 대해 고민하게 되었습니다.
연구에서는 모델 효율화와 검색 품질 개선에 집중해왔습니다. FLOPs·Latency·VRAM 절감 실험을 통해 소형·대형 모델의 효율적 활용 방안을 제안했고, Reranking과 Retriever 최적화를 통해 검색·질의응답 시스템의 품질을 높였습니다. 이러한 성과는 국제 저널 게재와 AAAI 제출로 이어졌습니다.
문제를 해결하는 과정에서 저는 연구와 제품 개발의 경계가 허물어지는 순간에 가장 큰 보람을 느낍니다. 모델 성능 향상 실험이 곧바로 서비스 품질 개선으로 연결되고, 이를 통해 사용자가 더 빠르고 정확한 정보를 얻는 경험을 만드는 것. 이를 위해 최신 논문을 빠르게 학습하고 프로덕션 환경에 맟춰 최적화하는 과정을 즐깁니다.
현재는 RAG·Agent 시스템의 실시간 성능 최적화와 외부 모델에 의존하지 않는 추론 평가 방법에 관심을 두고 있습니다. 앞으로도 연구 성과를 현실에 적용하는 개발자로서, 더 작고 빠르고 똑똑한 AI를 만드는 여정을 이어가고자 합니다.
“누구나 펫시터가 될 수 있다” 반려동물 돌봄 플랫폼 서비스
2021.09-2024.11
Founder
Backend Lead
2023.03-2023.06
Intern