저는 AI Engineer가 되기 위해 컴퓨터 학과 학사를 졸업 후 AI 관련 교육을 이수하고, Dacon, Kaggle 같은 AI 경진 대회에 꾸준히 도전해왔습니다.
NLP, VISION, LLM, 정형, 금융, 바이오 등 다양한 분야의 대회에 도전하며, 아래와 같이 입상하며 관련 역량을 키웠습니다.

Runpod기반 Linux환경에서 고성능 GPU를 지속적으로 활용했고,최신 모델을 서칭하며 Huggingface의 다양한 오픈소스 모델들을 실험해왔습니다.
특히 문맥 기반 문장 순서 예측 대회에서 BERT를 활용해 LLM에 준하는 성능을 구현해, 고비용 LLM 의존을 줄인 차별화된 대회 솔루션을 구축한 경험이 있습니다.

AI 관련 교육에서는 Azure 클라우드 활용 능력, Jira∙Confluence∙GIT을 통한 협업, FastAPI/PostgreSQL 기반 백엔드 구축, Docker 기반 배포 환경 구성 등 다양한 툴 활용 능력을 통해 다수의 AI 프로젝트를 진행했었습니다.

( 상세한 코드 설명, 프로젝트 이미지는 아래의 하이퍼링크에 접속해주시길 바랍니다. )

데이터 분석/AI 경진대회 플랫폼 데이콘(Dacon) 참여 기록입니다.

Overall Rank: 45 of 142,645 (Top 0.13%)

Key Achievements 🥇 Top 1% Finishes: 1 times 🏅 Top 4% Finishes: 3 times 🎖️ Top 10% Finishes: 1 time 👥 Team Competitions: 13 times

➡️ My Dacon Profile Link

주요 프로젝트와 사용된 기술 스택입니다.

YOLO 모델로 유동인구를 감지하고, LLM을 통해 분석 보고서 및 대시보드를 생성하는 풀스택 프로젝트

Frontend:
Backend:
Database:
AI Models:

Fine-tuning과 RAG 기술을 접목하여 한국 법률 정보를 다국어로 제공하는 AI 챗봇

다양한 회귀 모델(LightGBM 등)을 사용하여 주가를 예측하고 Gradio로 시각화하는 머신러닝 프로젝트

Flutter와 Mapbox SDK를 활용하여 제작한 교내 길찾기 및 시설 안내 모바일 애플리케이션