미리보기
기본 정보
안녕하세요. 삶의 질 향상을 위한 AI 개발을 목표로 하는 AI 엔지니어, 박 건 영 입니다. 자유와 책임 아래 끊임없이 도전하는 것을 즐깁니다.
기술 스택
Python, PyTorch, LLM, 컴퓨터 비전, 추천 시스템, MySQL, Google Cloud Platform, Azure, AWS, FastAPI, SQLAlchemy, Node.js, Flutter
경력
아미쿠스렉스주식회사
매니저 | 개발팀 | 재직 중
2024.08. ~ 재직 중 (7개월)
AI 연구개발팀 매니저로 재직중입니다.
법률문서를 다루는 AI 모델을 개발, 서빙 등을 통해 LLM 서비스를 개발합니다.
1. 법률문서 AI 자동작성 서비스 : ChatGLD
- 사용자가 입력한 사례를 바탕으로 가장 적합한 법률 문서 생성 모델 개발
- 약 1000개의 법률 문서에 대한 시나리오
- LLM 모델을 활용하여 사용자가 입력한 사례를 분석하여 해당되는 법률문서를 작성
- 법률 문서 작성에 필요한 항목을 질문하고 부족하다면 재질문을 통해 문서를 완성
2. LLM 서비스 개발 (2024.09 ~ )
- Document LLM 서비스 (2024.09 ~ 2024.10)
- 판례 및 법령 검색 서비스 (2024.11 ~ )
- 계약서 비교 서비스 (2024.12 ~ )
3. LLM 모델 배포 및 서빙 (2024.10 ~ )
- 모델 서빙 : vllm, fastapi
- 서빙 및 서버 환경 관리 : poetry
- 코드 자동화 : github action, vercel
4. 인공지능 서비스 관련 백엔드 개발 및 데이터베이스 관리 (2024.09 ~ )
- 인공지능 api 작성 및 관련 RDB 관리 : python, nodejs
- AI 레포 및 프로젝트 관리 : python
프로젝트
지리 정보 서비스 보완을 위한 간판영역 인식 및 텍스트 추출 모델 구현
성균관대학교
2022.02. ~ 2022.06.
배 경 : 지도 서비스, 맛집 후기 정보 제공 서비스 등에서 제공하는 영업시간 등의 부가 정보는 최신성과 정확성이 부족하다는 문제점
목 적 : 기존 서비스의 부가 정보에 대한 최신성 및 정확성을 제고하기 위하여 간판 영역의 텍스트 인식 및 추출 모델 구현
역 할 : STR(Scene Text Recognition) 모델 구현 및 개선, STD(Scene Text Detection) 모델 출력값 개선, 모델 결합
결 과 : Recognition Accuracy : 0.809 → 한글 간판 인식 정확도 약 0.81
인프라 기반 부동산 개인화 추천 : HOBBANG
NAVER Connect Foundation
2022.12. ~ 2023.02.
배 경 : 부동산 매물의 주변 인프라에 따라 고객의 선택이 달라진다는 점과 탐색 시 관련 정보가 미비하거나 직접 탐색해야한다는 점
목 적 : 원룸 및 오피스텔 등에 대한 기초 정보와 주변 인프라에 대한 거리기반 점수를 통해 고객선호도에 맞는 인프라를 가진 매물을 추천
역 할 : PM, 데이터 전처리, 모델 비교 및 분석, 모델링, User Interaction 설계
결 과 : 각 사용자 별 선호매물목록 대비 약 98%의 유사한 매물 추천 가능
차량 배터리 상태 진단 모델 개발
현대차ㆍ기아 연구개발본부
2023.07. ~ 2023.08.
배 경 : 현재 사용되는 차량 배터리 중, 수명종료된 배터리와 정상/방전 상태의 배터리의 데이터가 유사하여 오진단 사례가 많다는 문제점
목 적 : 센서를 통해 누적기록된 차량 배터리 사용 이력 데이터 및 특성 데이터를 사용하여 배터리 상태를 진단하는 인공지능 모델 개발
역 할 : 데이터 분석, 상태 진단 모델 개발 및 최적화 ( 모델 개발 부분 전담 )
결 과 : 기존 진단 로직 대비 정확도 약 31% 향상 (56% → 87%)
포트폴리오
URL
교육
성균관대학교 일반대학원
대학원(석사) | 데이터사이언스융합학과
2021.02. ~ 2022.08. | 졸업
연세대학교 미래캠퍼스
대학교(학사) | 경영학과
2013.03. ~ 2021.02. | 졸업
외국어
영어
비즈니스 회화 가능
자기소개
AI 기술을 통한 삶의 질 향상을 고민하는, AI 엔지니어 박건영입니다.
기술의 궁극적인 목표인 인간을 이롭게 발전시키는 것을 중심으로, 문제점을 찾고 그 해결책을 고민하는 것을 즐깁니다.
일상 생활에서 느끼는 문제점을 AI 기술로 해결하고자, 몇 가지 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 현재도 삶의 가치를 향상시키기 위한 AI 기술을 끊임없이 학습하고 있습니다.
AI 서비스 개발자로 근무하면서 고객사의 니즈에 맞는 서비스를 제공하기 위해 어떤 인공지능 기술이 필요한지를 고민하며 서비스적 시각을 키웠습니다.
문제 해결을 위한 다양한 경험을 쌓는 것을 중요시합니다.
다양한 경험을 통해 만들어진 시각은 문제 해결력을 향상시킬 수 있다고 확신합니다. Computer Vision, Recommendation System, LLM
등 분야의 기술을 이해하는 것을 통해 다양한 시각과 인사이트를 얻어 꾸준히 성장하고 있습니다.
AI 서비스 개발자로 근무하며 인공지능을 어떻게 기존 서비스와 융합하고 새로운 서비스를 개발하며, LLM 서비스와 함께 모델 서빙과 Ops,
서버 관련 지식도 키우며 성장하고 있습니다.
또, 기획자 및 디자이너, 동료 개발자와 커뮤니케이션 하며 프로젝트를 완료한 경험은 원활한 협업에 큰 도움이 된다고 생각합니다.