Timeline

인공지능 모델링 기초 교육 이미지

키움증권 사내 챗봇 프로젝트. 사내 문서를 RAG 시스템을 활용해 챗봇 서비스를 제공.

맡은 주요 업무

  • 데이터정제 및 전처리
  • QA
  • 프롬프트 엔지니어링

추가 정보: CHATIST

카카오테크 부트캠프 인공지능 과정 이미지

소개문장: 카카오테크 부트캠프의 생성형AI 과정을 수강하면서 총 2개의 팀 프로젝트를 진행하였습니다.

진행 프로젝트

추가 정보: 카카오테크 부트캠프

인공지능 모델링 기초 교육 이미지

인공지능에 관심을 가지고 공부를 시작하면서 들었던 첫 번째 강좌로, 인공지능 모델링에 대한 기초 지식을 배울 수 있었습니다.

성과

  • 데이터란 무엇인가?
  • 평가지표의 이해
  • 정형 데이터의 분류 및 전처리
  • 머신러닝 기초
  • 피쳐 엔지니어링
  • 하이퍼파라미터 튜닝
  • 캐글 데이터를 활용한 분석
  • 이미지 분류 모델 실습

추가 정보: 네이버커넥트재단

데이터 사이언스와 딥러닝 교육 이미지

데이터 사이언스와 딥러닝의 기초와 활용을 학습한 과정으로, 이론과 실습을 통해 다양한 분석 기법을 배웠습니다.

성과

  • 데이터 사이언스의 발전
  • Numpy, pandas 기초
  • 데이터 시각화
  • 딥러닝의 이해
  • 딥러닝 비즈니스 활용

추가 정보: 네이버커넥트재단

Data Science 2024 교육 이미지

데이터 분석 기초부터 머신러닝까지의 과정을 학습하며 팀 프로젝트를 통해 실습을 진행한 코칭스터디 프로그램입니다

성과

  • 데이터 분석 기초
  • 데이터 시각화 기법
  • 머신러닝
  • 팀 프로젝트 실습

추가 정보: Data Science 2024 코칭스터디 세부 정보

Generative_AI

소개문장: 생성형 AI를 활용한 간단한 실습

성과

  • 생성형 AI를 활용하여 원하는 이미지 생성하기
  • 생성형 AI를 활용하여 원하는 분위기의 음악 생성하기
  • 리더로 참여하여 팀원을 이끌어가며 스터디 참여하기

추가 정보: Generative AI 세부 정보

Projects

Gitfolio 프로젝트

chatist

RAG기술을 활용하여 안전하게 내부 문서를 활용한 키움증권의 사내 챗봇 프로젝트 입니다. 인포뱅크 소속으로 프리랜서로 참여하였습니다.

프로젝트 참여 기간

  • 2025년 03월 ~ 2025년 06월

개인 목표

  • RAG에 활용 가능하게 데이터 정제 및 전처리 작업
  • QA를 통한 검증 및 피드백 반영

사용 기술

  • 봇빌더
  • OpenAI API

성과

  • RAG 경험을 토대로 데이터 정제 가이드라인 생성
  • QA를 통해 데이터 정제의 완성도 향상 및 디버깅
  • 봇빌더 시나리오 점검을 통해 챗봇의 대화 흐름과 사용자 경험을 개선

역할

  • RAW DATA 정제
  • QA
  • 봇빌더 시나리오 점검
  • RAG 로직 개선 연구

Gitfolio 프로젝트

GitPortfolio 프로젝트 이미지

GitHub 레포지토리 내용을 기반으로 이력서를 자동으로 생성해주는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 개발자들의 GitHub 활동 내역을 분석하고, 이력서에 필요한 정보를 추출하여 템플릿에 맞춰 이력서를 자동으로 작성하는 시스템을 목표로 했습니다.

프로젝트 기간

  • 2024년 10월 ~ 2024년 12월

목표

  • GitHub 레포지토리 데이터를 분석하여 자동 이력서 생성 시스템 개발
  • 개발자의 GitHub 활동 내역을 바탕으로 프로젝트 경험을 자동 반영

사용 기술

  • Python
  • OpenAI API
  • GitHub API

핵심 기능

  • GitHub API를 활용한 프로젝트 데이터 수집
  • 자동 이력서 생성 (PDF 및 Markdown 포맷 지원)
  • RAG를 활용한 문서 분석 및 내용 보강

성과

  • GitHub 활동 내역을 기반으로 자동 이력서 생성 기능 구현
  • PDF 및 Markdown 형식으로 이력서 자동 생성 시스템 구축
  • 개발자들이 이력서를 보다 쉽게 관리할 수 있도록 개선

역할

  • 데이터 수집 및 정제
  • 텍스트 분석 알고리즘 설계
  • 이력서 생성 로직 개발
  • RAG 기반 문서 분석 및 보강
  • LLM 활용 및 프롬프트 최적화

향후 계획

  • 이력서 템플릿 확장 및 커스터마이징 기능 추가
  • 다양한 포맷의 이력서 제공 (JSON, HTML 등 추가 지원)
  • 사용자 맞춤형 이력서 추천 기능 개발

개발 과정

  • LLM의 성능을 평가하기 위해 다양한 모델 검증
  • 한국어 모델의 한계를 보완하기 위해 영어 출력을 고려

LangChain 기반 RAG 활용 챗봇

pikkaboo 프로젝트 이미지

LangChain과 RAG 시스템을 활용한 AI 기반의 자연어 처리 챗봇 프로젝트입니다. 이 챗봇은 사용자 질문에 대한 실시간 답변을 제공하며, 텍스트 벡터화를 사용해 데이터 검색 기능을 포함하고 있습니다.

프로젝트 기간

  • 2024년 7월 ~ 2024년 9월

목표

  • RAG 시스템을 활용해 카카오 부트캠프 관련 정보를 실시간 제공하는 AI 챗봇 개발

사용 기술

  • Python, LangChain, FastAPI, FAISS, OpenAI

핵심 기능

  • 실시간 질문 응답
  • 텍스트 벡터화를 활용한 데이터 검색
  • 자연어 처리 기반 대화

성과

  • 데이터 정제 및 검색 최적화 → RAG 성능 개선
  • 벡터 DB 활용으로 검색 속도 향상
  • RAG 모델 최적화를 위한 실험 및 성능 분석 진행

역할

  • 데이터 수집 및 정제
  • LLM 로직 설계
  • 텍스트 벡터화 및 검색 알고리즘 구현

향후 계획

  • 추가적인 기능 확장 및 사용자 경험 개선
  • 2기 부트캠프 사용자 대상 상용화 목표

MiniBaseball 프로젝트

MiniBaseball 프로젝트 이미지

Android Studio 기반의 숫자야구 게임 앱 프로젝트로, KOTLIN 언어로 개발부터 출시까지 진행한 싱글 프로젝트입니다. 독학으로 개발을 완료하고 Google PlayStore에 성공적으로 출시하였습니다.

프로젝트 기간

  • 2023년 10월 1일 ~ 2023년 11월

목표

  • Kotlin을 사용하여 Android Studio 기반 숫자야구 게임 앱 개발
  • Google PlayStore에 성공적으로 출시

사용 기술

  • Kotlin
  • Android Studio
  • 프롬프트 엔지니어링

핵심 기능

  • 게임 로직 구현
  • Android 앱 인터페이스 설계 및 최적화

성과

  • 첫 번째 독학 프로젝트로 앱을 성공적으로 출시
  • PlayStore 배포(현재는 계정 보안 이슈로 내려간 상태[2024.12])
  • 게임 로직 최적화 및 사용자 경험 개선
  • 개발 과정에서 많은 기술적 성장 경험

역할

  • 전체 프로젝트 설계 및 개발
  • 앱 로직 구현
  • PlayStore 출시

향후 계획

  • 앱 기능 확장 및 UI/UX 개선
  • 사용자 피드백을 반영한 추가 업데이트 계획

개발 과정

  • 개발 당시 프로그래밍 경험이 부족해 능동적인 코드 작성이 어려웠음
  • 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 원하는 기능의 코드 구현
  • 오류 해결을 위해 유튜브, 공식 문서, 인터넷 강좌 등을 반복 학습
  • 앱 구조 및 로직을 이해하며, 오류 원인 분석 능력 향상

Skills

📝 사용 가능 언어

Python ⭐⭐⭐☆☆
Kotlin ⭐⭐☆☆☆

🛠️ 프레임워크 & 라이브러리

langchain ⭐⭐⭐☆☆
SQL ⭐⭐☆☆☆
RAG ⭐⭐⭐☆☆
Llama ⭐⭐⭐☆☆

🖥️ 개발 도구

Android Studio ⭐⭐⭐⭐☆
Visual Studio Code ⭐⭐⭐⭐☆
⭐⭐⭐⭐☆
Notion ⭐⭐⭐☆☆
MongoDB ⭐⭐☆☆☆

Resume

Elements

Text

This is bold and this is strong. This is italic and this is emphasized. This is superscript text and this is subscript text. This is underlined and this is code: for (;;) { ... }. Finally, this is a link.

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Blockquote

Fringilla nisl. Donec accumsan interdum nisi, quis tincidunt felis sagittis eget tempus euismod. Vestibulum ante ipsum primis in faucibus vestibulum. Blandit adipiscing eu felis iaculis volutpat ac adipiscing accumsan faucibus. Vestibulum ante ipsum primis in faucibus lorem ipsum dolor sit amet nullam adipiscing eu felis.

Preformatted

i = 0;

while (!deck.isInOrder()) {
    print 'Iteration ' + i;
    deck.shuffle();
    i++;
}

print 'It took ' + i + ' iterations to sort the deck.';

Lists

Unordered

  • Dolor pulvinar etiam.
  • Sagittis adipiscing.
  • Felis enim feugiat.

Alternate

  • Dolor pulvinar etiam.
  • Sagittis adipiscing.
  • Felis enim feugiat.

Ordered

  1. Dolor pulvinar etiam.
  2. Etiam vel felis viverra.
  3. Felis enim feugiat.
  4. Dolor pulvinar etiam.
  5. Etiam vel felis lorem.
  6. Felis enim et feugiat.

Icons

Actions

Table

Default

Name Description Price
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Item Two Vis ac commodo adipiscing arcu aliquet. 19.99
Item Three Morbi faucibus arcu accumsan lorem. 29.99
Item Four Vitae integer tempus condimentum. 19.99
Item Five Ante turpis integer aliquet porttitor. 29.99
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Alternate

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Item Three Morbi faucibus arcu accumsan lorem. 29.99
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Item Five Ante turpis integer aliquet porttitor. 29.99
100.00

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