AI Pipeline Design
RAG, Agent, 평가 체계를 연결해 실서비스용 AI 파이프라인을 설계하고 운영합니다.
AI & Cloud Systems Engineer
AI 시스템을 설계하고
운영 가능하게 만드는 엔지니어
RAG·Agent 파이프라인 설계부터 클라우드 인프라 운영, AI 프로젝트 리드까지. 서비스가 실제로 돌아가는 구조를 만듭니다.
RAG/Agent 파이프라인 설계
클라우드 인프라 운영
AI 프로젝트 리드
Executive Summary
Profile
의료 영상 SaaS, 실결제 매칭 플랫폼, 법률 RAG 에이전트, Kubernetes 기반 금융 플랫폼, AI 자동화 에이전트까지 — 운영되는 서비스를 직접 설계하고 개선해왔습니다. 대용량 업로드, 배포 자동화, 무중단 운영, 프로젝트 리드까지 경험했고, 서비스가 커질수록 복잡해지는 문제를 구조로 정리하는 일을 잘합니다.
Engineering Strengths
문제를 운영 가능한 구조로 바꾸는 방식
Project Leadership
요구사항 정리, 표준화, 품질 체계까지 — 여러 이해관계자가 한 방향으로 움직이도록 조율합니다.
Cloud Infrastructure
AWS, Docker, Kubernetes, CI/CD로 배포-복구-모니터링이 되는 운영 구조를 만들어왔습니다.
System Architecture
비동기 처리, 결제 무결성, 이벤트 기반 구조 등 확장을 고려한 아키텍처 설계에 익숙합니다.
Core Skills
Skills & Tooling
Core 6
가장 자신 있는 핵심 스택
Python
Java
AWS
Docker
Kubernetes
FastAPIMain
실무에서 가장 많이 쓴 스택
Python
AWS
Docker
FastAPI
Java / Spring
Working
현재 적극적으로 쓰는 영역
Kubernetes
Terraform
GitHub Actions
Supabase
LangChain
Familiar
빠르게 붙을 수 있는 도구
Next.js
TypeScript
Prometheus
Grafana
Redis
AI / LLM
- LangChain, OpenAI GPT-4, Claude
- Hybrid Retrieval, MMR, Reranking
- Supabase pgvector, BGE-M3, Cohere
- RAGAS, LLM-as-a-Judge, ReAct
Backend & API
- Python, FastAPI, Java, Spring Boot, Node.js
- REST API Design, Async Processing
- Event-driven Architecture, MSA
Cloud & Infra
- AWS EC2, S3, ECR, SageMaker, RDS, VPC
- Docker, Kubernetes, Helm, Kustomize
- GitLab CI, GitHub Actions, ArgoCD, Terraform, Ansible
Observability & Data
- ELK Stack, Prometheus, Grafana, Sentry
- Slack Alerting, Webhook Monitoring
- PostgreSQL, MySQL, Redis, pgvector
Selected Work
Main Projects
01
2025.11
Linkus Legal
역할AI 시스템 설계 · 에이전트 아키텍처 구현 · 성능·비용 최적화
문제
계약서 검토 과정의 반복 탐색과 판단 편차로 위험 조항 누락이 발생했고, 응답 지연과 비용 증가도 컸습니다.
액션
Hybrid Retrieval + MMR + Cohere Reranker 기반 검색 구조를 설계하고 ReAct Agent를 구현. 비동기 처리와 Redis 캐싱으로 응답 경로를 최적화했습니다. 이후 쟁점추출·근거검색·규칙·주장·검증·초안 6개 역할로 분리한 멀티에이전트 구조와 PEFT(LoRA) 기반 법령 지속학습으로 확장하고, 검증(Verifier) 에이전트로 인용 환각을 차단했습니다. 전세사기 위험 체크 데모로 소유자 불일치(고위험)·주소 불일치(문서 재확인) 판정을 규칙 기반으로 검증했습니다.
결과
위험 조항 검출률 60% → 90%, 응답 속도 12초 → 2초, API 비용 60% 절감.
Python
FastAPI
LangChain
Supabase
Redis
02
2025.01
메이커스
역할시스템 설계 · 결제 무결성 아키텍처 · 운영 자동화
문제
실결제 환경에서 중복 결제, 상태 불일치, 수동 운영 프로세스가 가장 큰 리스크였습니다.
액션
PortOne 기반 결제 파이프라인에 Idempotency Key와 Webhook 검증을 적용하고, Server Event 기반 상태 관리와 운영 자동화 플로우를 설계했습니다.
결과
누적 사용자 1,170명, 실결제 67건+, 무결성 이슈 0건. 운영 공수 50%+ 절감, 매칭 성공률 85% → 90%.
Next.js
Supabase
PostgreSQL
03
2025.07
청년재꾸
역할클라우드 인프라 설계 · CI/CD 자동화 · 비동기 수집 아키텍처 설계
문제
외부 금융 API 연동과 고부하 환경을 동시에 처리해야 했고, 서비스별 독립 배포와 복구 가능한 운영 구조가 필요했습니다.
액션
Kubernetes 기반 MSA 운영 환경에 HPA, Probe, Gateway를 구성. GitHub Actions 선택 배포 파이프라인과 큐 기반 비동기 수집 구조를 구현했습니다.
결과
서비스 단위 독립 배포·확장, 무중단 배포 + 롤백, 금융 데이터 수집·복구 체계를 갖춘 운영 환경 구축.
Kubernetes
Actions
Prometheus
Grafana
Spring
04
2024.12
SelectStar
역할AI 평가 체계 설계 · 프로젝트 리드 · 데이터 파이프라인 표준화
문제
LLM 기반 AI 모델 평가 기준이 없어 결과가 주관적이었고, 데이터 구축 과정도 작업자별 품질 편차가 컸습니다.
액션
LG전자 IoT AI 모델 레드팀 프로젝트에서 400개 공격 시나리오와 LLM-as-a-Judge 자동 평가 체계를 설계했습니다. SKT 문서 Q&A 프로젝트에서는 프롬프트 시드와 검수 프로세스를 표준화했습니다.
결과
평가 시간 60% 단축, 400개 공격 시나리오 체계화, 400건+ 프롬프트 시드 표준화.
Python
LLM Eval
Pipeline
Enterprise AI Projects
LG전자 IoT AI 모델 레드팀 평가, SKT 문서 이미지 기반 Q&A 데이터셋 구축 프로젝트에 PM으로 참여했습니다.
05
2024.03
aIDelete SaaS
역할시스템 설계 · 배포 자동화 · 운영 안정성 체계 구축
문제
대용량 DICOM 업로드 병목, 수동 배포, 장애 원인 파악 지연으로 운영 리스크가 커졌습니다.
액션
S3 Direct Upload 구조로 전환하고 Thread·Connection Pool을 튜닝했습니다. GitLab CI/CD와 MSA 전환, ELK + Slack 알림 체계를 구축했습니다.
결과
에러율 15% → 0.1%, 배포 30분 → 5분, MTTR 1시간 → 10분으로 개선했습니다.
Java
Spring
AWS
Docker
GitLab CI
More Work
Additional Projects
06
2024.02
링커스
역할서비스 기획 · 시스템 설계 · 풀스택 구현
문제
프리랜서-클라이언트 간 매칭, 제안, 협의 흐름이 분절되어 있었습니다. 신뢰도와 전환 효율 모두 낮았습니다.
액션
키워드 기반 추천, 구조화된 제안서 제출 플로우, 채팅 기반 협의 흐름을 End-to-End로 설계·구현했습니다.
결과
추천 → 제안 → 채택 흐름을 하나의 서비스로 연결. 응답 SLA + 신뢰도 기반 추천 구조를 적용했습니다.
Next.js
TypeScript
FastAPI
Supabase
Next.js · TypeScript · FastAPI · Supabase · Realtime
07
2023.11
건축물 침수 안전도 데이터 플랫폼
역할데이터 플랫폼 설계 · 공공데이터 통합 · 서비스 배포 운영
문제
침수 위험 데이터가 분산되어 있어 시민이 직관적으로 확인할 수 없었습니다.
액션
공공데이터와 기상 API, 건축물 데이터를 정제·통합하고 위험도 산정 로직을 구현한 뒤 AWS 기반으로 실서비스를 배포했습니다.
결과
NIA 우수사례 선정. 공공데이터 통합부터 실서비스 배포까지 End-to-End로 완성한 프로젝트입니다.
Python · pandas · JPA · AWS · Docker
10
2025.02
결 (Gyeol)
역할서비스 기획 · 풀스택 개발 · 마케팅 자동화
문제
1인 가구가 취향과 생활 패턴이 맞는 사람을 자연스럽게 연결할 서비스가 부족했습니다.
액션
8가지 아키타입 온보딩, 자동 매칭 로직, 바이럴 카드 흐름을 기획-구현-운영까지 혼자 진행했습니다.
결과
기획-개발-마케팅 전체를 1인 사이클로 운영. 1인 가구 라이프스타일 매칭 초기 제품을 완성했습니다.
Next.js · TypeScript · Supabase · Vercel
11
2025.03
자소서 에이전트
역할AI 파이프라인 설계 · RAG 구축 · 프롬프트 엔지니어링
문제
채용공고별 맞춤 자소서를 계속 수작업으로 작성해야 해 반복 비용과 품질 편차가 컸습니다.
액션
리서치→JD 매핑→전략 선택→생성→검증의 5단계 파이프라인을 설계하고, Deterministic 로직과 LLM 호출을 분리해 비용을 통제했습니다.
결과
30개사+ 실전 적용, 월 운영비 $2.7 수준으로 운영 중.
Python · LangChain · Claude API · ChromaDB · Streamlit
Experience
Work Experience & Education
SelectStar
역할: AI 평가 체계 설계 · 프로젝트 리드 · 데이터 파이프라인 표준화
핵심
LG전자 IoT AI 레드팀 평가, SKT 문서 Q&A 데이터셋 구축을 리드. 요구사항 정리부터 평가 체계 설계, 표준화, 품질 검수까지 담당했습니다.
성과
400개 공격 시나리오 기반 평가 구조를 설계하고, LLM-as-a-Judge로 평가 시간 60% 단축. 400건+ 프롬프트 시드 표준화와 검수 프로세스 구조화로 데이터 일관성을 확보했습니다.
Education
네트워크, Linux, Kubernetes, Helm, GitHub Actions, CI/CD, 모니터링, 장애 대응 중심 DevOps·SRE 실무 교육 수료.
Community
WWCS Seoul 운영진, Let'Swift 준비위원회, 주니어 개발자 팟캐스트 등 커뮤니티 활동 경험
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