01
코멘토 협업 · Multi-Agent / RAG
TechGPT형 AI 개발 생태계 오케스트레이터
문서 검색 정확도 100% · API 성공률 92.5% · 중위 응답 14.37초
Analyzer → Router → Judge → Summary의 멀티 에이전트 파이프라인을 설계하고, Qwen3-8B·FAISS RAG와 Streamlit 대시보드를 구현했습니다.
LangChain · FAISS · Qwen3-8B · StreamlitAI/ML ENGINEER & RESEARCHER ↘
I build reliable AI systems
from mathematical foundations.
수리적 모델링, 선호도 학습, RAG 및 Multi-Agent 설계를 바탕으로 연구의 엄밀함을 실제 사용자 가치로 연결합니다.
주요 프로젝트 보기100%DOCUMENT
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1%LG AIMERS
HACKATHON
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01 / IMPACT FIRST
Selected Work
실제 도입·정량 성과·시스템 설계 역량이 선명한 프로젝트부터 보여드립니다.
02
보험연수원 협업 · LLM Fine-tuning
맞춤형 시험 문제 출제 AI 모델
국내 최초 AI 기반 시험문제 출제 서비스 상용 시스템 도입
기관 특유의 어투·형식·보안 가이드라인을 반영하도록 LoRA 파인튜닝과 RAG 검색 파이프라인을 결합했습니다.
LoRA · RAG · Hugging Face · Python03
유동산 R&D · Risk Assessment
Alpha-Bond AI
Accuracy 0.92 · Recall 0.83 · 핵심 특허 3건 출원
170여 종 이종 데이터의 불균형을 PCA·SMOTE로 해소하고, 위험 평가 예측과 데이터 적재 자동 파이프라인을 구축했습니다.
scikit-learn · PCA · SMOTE · ML Pipeline02 / CAPABILITIES
What I can own
모델 실험부터 데이터·서빙·제품화까지의 전체 경로를 다룹니다.
LLM Systems
RAG Architecture · Multi-Agent Orchestration · LoRA / DPO / RLHF · Knowledge Editing
ML Research
Pairwise Preference Learning · Mathematical Modeling · Curriculum Learning · PyTorch
Data & Serving
FAISS · Data Pipeline · API Routing · Streamlit · Flask · Firebase
Forecasting
Feature Engineering · SMOTE / PCA · LightGBM · XGBoost · Time-Series
03 / RESEARCH SIGNAL
Research & achievements
TMLR UNDER REVIEW · CO-FIRST AUTHOR
Hasse-Anchored Curriculum for Pairwise Preference Learning
하세 스켈레톤이 전이적 선호 관계 오차를 제어하는 최소 구조임을 증명하고, 국소 정밀화 커리큘럼을 제안했습니다.
논문 보기LG Aimers 7기 Hackathon — Private 10위 (Top 1%)Dacon 코드 유사도 AI 경진대회 — Top 12%이화여자대학교 Dean’s List — 6회
04 / CONTEXT
Experience & education
서울대학교 수리과학부 석사 과정
머신러닝 수리적 기초 및 선호도 학습 알고리즘 연구
이화여자대학교 수학 · 컴퓨터공학(복수전공) 학사
우등 졸업 · 누계평점 4.13 / 4.5 · Dean’s List 6회
유동산 R&D Division 기업 인턴
부동산 채권 위험 평가 AI 개발 · 데이터 전처리 파이프라인 · 특허 3건 출원
From proof
to product.
복잡한 문제 도메인에서도 신뢰성과 논리성을 제공하는 AI 시스템을 설계하며, 이론 증명에서 상용 서비스까지의 거리를 줄이는 엔지니어가 되겠습니다.