안녕하세요, 신윤식입니다.
Data Analyst & AI Developer
통계학 기반의 데이터 분석과 AI 서비스 개발 경험을 보유한 주니어 개발자입니다.
핵심 역량
LLM 모델 개발 및 최적화
Hugging Face 기반 LLM(DeepSeek, LLaMA) 파인튜닝 및 LoRA/QLoRA 기반 파라미터 효율 학습, 4/8bit 양자화 로딩을 활용한 경량 추론 모델 최적화 경험 보유.
프로덕션 배포 및 최적화
AWS 기반 Serverless 아키텍처 모델 서빙, Lambda 함수 최적화를 통한 Inference 시간 단축, Vector DB 기반 RAG 시스템 구축 및 운영 경험
협업 및 문제 해결
Data Scientist 및 기술 조직의 API 설계 요구사항을 이해하고, 사용자 요구 분석 → 문제 정의 → 실험 설계 → 해결책 도출까지 주도적으로 수행하며, 기술적 의사결정 능력과 커뮤니케이션 역량 보유
경력 사항
AI 개발자 (프리랜서/프로젝트)
LLM 기반 AI 서비스 개발 및 프로덕션 배포
Serverless LLM 서빙 설계
- • AWS Lambda(Container Image) 기반 LLM API 엔드포인트 구성
- • 이미지 경량화 및 캐시 전략으로 Cold-start 지연 완화 설계 적용
- • API Gateway 라우팅, Timeout/Throttle 등 트래픽 제한 설정으로 안정적 요청 처리 구조 구성
OpenSearch 기반 RAG 구축
- • OpenSearch Vector Index를 Retrieval(Vector DB) 계층으로 구성
- • S3에 심리 상담 지식 문서 저장 후 임베딩 인덱싱 파이프라인 연결
- • 검색 결과 Top-k를 프롬프트에 통합하여 답변 근거 보강 및 출처 포함 응답 설계
Robo-Advisor Attention 연구
- • 금융 상담 멀티턴 데이터를 직접 구성하여 마지막 레이어 Attention 요약 지표 로깅(Entropy/Top-k mass)
- • 지표 시계열에서 Change-Point 탐지 실험으로 '설명→권유' 전환 시점(τ) 분석
- • 추천이 사용자 심리에 과잉 수렴되지 않도록 프롬프트 가드레일 비교 실험 설계
학력
서강대학교
경제학과 AI금융전공
2025.09 ~ 현재
동국대학교
통계학과
2017.03 ~ 2024.08 (졸업)
기술 스택
Python
상PyTorch
중상LLM / MLOps
중상AWS
중SQL
중Docker
중하자격증
빅데이터분석기사
2023.12
한국데이터산업진흥원
SQLD
2024.06
한국데이터산업진흥원
Azure AI Fundamentals
2024.09
Microsoft
Tableau Desktop
2024.08
Salesforce
교육 이수
Microsoft AI School
• Python Django, PyTorch(ResNet50), Azure AI Service 학습
• Transformer 아키텍처, Hugging Face LLaMA 모델 파인튜닝, RAG, 양자화, Vector DB 실습
• 3차례 프로젝트 진행: 공구 분류, 청년정책 AI챗봇, 멘탈케어 AI서비스
Salesforce AI Track
• SQL, Python, Tableau 학습
• BigQuery 활용 퍼널분석, 코호트 리텐션분석, A/B test 수행
• MCP Server 제작 실습
• BigQuery와 Airflow를 활용한 주간 KPI 대시보드 제작 프로젝트
프로젝트
AWS 기반 농산물 가격 분석 AI 챗봇
AI 개발자 (풀스택)
• LLM 모델 최적화: PEFT(LoRA) 기법으로 추론 비용 40%↓, 양자화로 메모리 50%↓
• 모델 서빙: Lambda Cold start 최적화, 평균 응답 시간 2.5초↓, 일일 1,000+ 요청 처리
• RAG 시스템: OpenSearch Vector DB 기반 도메인 지식 통합, 응답 신뢰도 강화
멘탈케어 AI 서비스
AI 개발자 (팀 프로젝트)
• Azure 기반 게임 개발: Azure AI Service 활용 게임 개발
• RAG 통합: 심리 상담 지식 베이스 구축, 공감적 대응 프롬프트 엔지니어링
• 배포: Azure App Service 기반 웹 배포, 사용자 피드백 기반 개선
독서 성향 기반 미술 작품 추천 시스템
AI 개발자
• 도메인 특화 임베딩: GPT API로 작품을 40개 키워드로 세분화
• 추천 알고리즘: 코사인 유사도 기반 매칭으로 사용자 취향 작품 추천
• 대시보드: Tableau기반 Interactive UI구축
지역난방 열수요 예측 모델
데이터 분석가 / ML 엔지니어
• 시계열 예측: AutoML, DeepAR, 잔차기반 Xgboost 모델 활용 지점별 열수요 예측
• 특성 엔지니어링: 날씨 빅데이터 융합, 계절성/트렌드 패턴 분석
• 모델 평가: MAE, RMSE 지표 기반 성능 비교 분석