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경력
ML Engineer - Korean classification (BERT, KoBERT, KoGPT, GPT3 etc.) - Sensor data classification (S-ARIMA DNN based etc.) - Image classification (ResNET, CNN based etc.) - Object detection (Faster-R-CNN, YOLO etc) - Object Tracking (DeepSORT, Faster-R-CNN, YOLOv4 etc.) - Recommender System (Collaborative Filtering, NCF, Graph Embedding, GNN based etc.) - Image Generative (GAN, DCGAN etc.) - Image Segmentation (Mask R-CNN, YOLACT etc.) Developer 1. Automatic Crawling Service - Java, Quarkus, PostgreSQL 2. Web Assembler based page - C#, blazor, PostgreSQL
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Credit Connect - AWS 아키텍처 설계 작성 및 인프라 구축, API 문서 작성 Refactoring - 기존의 Mix-in구조와 Legacy code로 인해 복잡한 코드를 단순한 Architecture로 구조 변경, Legacy code 삭제 및 Interface를 통한 모듈간의 api 통신 적용 - 획일화 된 Code convention을 제작하여, 기존의 여러 스타일의 코드를 단일화 된 스타일의 코드로 변경 Architecture - 기존 Product의 존재하지 않던 Functional Requirement, Nonfunctional Requirement, Deployment View, Use Case Diagram, Class Diagram 을 작성 - 새로운 Product에 대한 Deployment View 작성 및 Pipeline 설계 Automated Feature Engineering - user가 upload한 csv 파일에서 자동 파생변수 생성기능에 대한 기술 조사 및 방법론 고안
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Artificial Intelligence - LightGBM, Xgboost 를 포함한 boosting 계열 알고리즘, Decision Tree, Random Forest 계열 알고리즘, DNN, CNN, LSTM 등 다양한 모델 구축 - 라이벌 논문 분석 및 구축 후 결과 비교 - 600만개 이상의 데이터를 활용하기 위해 Memory 최적화를 진행하여 학습 pipeline 구축 Feature Engineering - Malware의 sequential 한 feature를 extract, 이 후 N-gram, feature hashing 등 다양한 전처리 기법으로 Feature Engineering 진행 - Multi Hashing이란 새로운 전처리 방식을 고안하여 기존 88%에서 91%로 3%의 성능향상 Data Collection - Malicious document, Malicious app, Malware 등 다양한 타입의 Malware를 수집, 분류 진행
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