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임정은
웹 개발자 출신의 신입 ML/DL 엔지니어로 IT팀 소속 OMS, WMS, Web 개발 업무를 담당하였으며 이를 통해 쌓은 경험을 토대로 업무 전환을 위해 최근 AI 모델링 개발 과정을 수료하였습니다. 현재 CV분야 사이드 프로젝트와 UMI 논문 기반의 모방학습(강화학습 이론 포함) 로보틱스 관련 스터디에 참여하고 있습니다.
경력
- 기술스택 : Java, Spring Boot, MyBatis, MariaDB, MySQL, AWS CloudWatch, AWS EC2, Thymeleaf, JavaScript, jQuery - 툴 : Intellij, DBeaver, Github, Jenkins, JIRA, Confluence, Slack, 1Password, DataDog, Grafana [Web | 공식 홈페이지(웹/모바일 웹뷰) 웹 개발] - 각 서버별 공식 웹사이트(파스토셀프 포함)의 운영 이슈 유지·보수 및 관련 부서 협업을 통한 기능 개선 업무 담당과 테스트/빌드/배포 - WBS 작성 및 개발 스펙, REST API 설계 기반으로 회원 관리를 위한 API 프로젝트 진행 - 운영 이슈 발생 시 DataDog(기존 AWS(CloudWatch) 사용) 또는 WAS 서버(iTerm 사용) 접속하여 Log 확인 후 버그 해결 - 보안 정책에 따른 SNS 회원가입 및 로그인, 스크립트 오류 방지, 사용되지 않는 페이지 리디렉션 등 기술적 이슈 대응 - SNS(Kakao) 회원가입 시 RLO, LRO, Hangul Fillter(빈 값 입력) 방어 코드 적용 - 특정 브라우저(Brave)의 트래커 차단 기능으로 인해 발생한 스크립트 오류 방지 코드 적용 - DevOps > Apache 302 설정, PO > 구글 서치 콘솔 설정 요청 - CORS error 방지 코드 처리로 트러블 슈팅 - Cache 메모리 부족 현상에 따른 이슈 해결을 위한 Springboot embedded Tomcat configuration 내 리소스 cache 디폴트값 설정 - GA 분석 기반의 마케팅 강화를 위한 서비스 관련 기능을 신규 추가 및 플로우 개선 작업하여 잠재고객을 고객으로 전환시켜 가입자 수 증가, FMS 서비스 신청 확대 달성 - 네이버 네이버페이, 쿠키오븐 / 카카오페이(버즈빌) S2S 포스트백 API 연동으로 재고관리 및 택배발송 무료 솔루션의 마케팅 및 회원가입 목표달성을 위한 서포트 [FMS | 특정 카테고리 담당 개발] - 각 서버별 시설 관리 시스템 (FMS) 내 특정 카테고리 개발, 물류 입출고 시 운영 정책에 따른 개선 및 고객 관련 신기능 추가와 테스트/빌드/배포 - 쿼리 문장 최적화를 통한 데이터 추출 프로세스 가속화로 성능 향상에 집중
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- 기술스택 : Java, Spring Boot, JPA, AWS CloudWatch, Thymeleaf, HTML5, CSS, JavaScript, jQuery - 툴 : Intellij, Github, JIRA, Notion, Slack [Web | 셀러를 위한 유통 플랫폼(Dropshipping) 웹 개발] - 유지보수 및 클라이언트 요청에 따른 신규 기능 구현 - 네이버 스마트스토어 API 연동 - AWS CloudWatch Logs 기반의 Task 관련 오류 발생건 원인 파악 및 처리
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학력
2020년 1월 - 현재 · 5년 11개월
활동
프로젝트
실시간 모니터링 기반 자세 추정 및 건강체크
2024년 5월 - 현재 · 1년 7개월
- Real-time Contactless Facial Recognition and Detection-based Vital Signs Monitoring & Pose Estimation을 구현하여 타겟층 대상으로 서비스하는 것을 목표로 현재 프로젝트 진행 중 - 관련 논문과 정보 등을 리서치하여 분석하였으며 해당 정보를 기반으로 원활한 Dataset을 위해 리서치한 기업 중 한 곳인 COHFACE 기업과 MOU 협약 체결을 하게 되어 현재 샘플 및 실제 사용할 Dataset 기반으로 구현할 예정
프로젝트
비정형(이미지), 시계열, 정형 데이터 프로젝트
2023년 11월 - 2024년 3월 · 5개월
AI 모델링 개발자 교육과정 중 총 3개의 프로젝트를 진행하였으며 PyTorch를 기반으로 각각 비정형(이미지), 시계열, 정형 데이터를 활용하여 EDA, Feature Engineering 및 시각화 등을 통해 모델 구현과 서비스를 개발하였습니다. 결과물 링크는 공공데이터 이미지를 사용하여 Object Detection, Image Segmentation, Data Augmentation 구현 후 학습된 모델을 기반으로 Streamlit 프레임워크를 활용해 Web 서비스를 구현한 3번째 프로젝트의 github link입니다.