서울경제진흥원 용산2기 핀테크 특화 AI 엔지니어 양성과정 우수 수강생

역할: 화장품 상담 LLM 챗봇의 DPO 강화학습, 화장품 관련 데이터 수집 및 추천시스템 개발 LLM 논문과 다양한 오픈소스 및 Hugging Face를 학습하여 Llama등 백본 모델을 QLoRA 4-bit 양자화 로드하고DPO(Direct Preference Optimization) 강화학습으로 RLHF 대체 유저 별 화장품 평점 및 코사인 유사도 활용한 사용자기반 협업필터링 추천시스템 구현 및 서빙

역할: 주가 데이터 수집, 머신러닝으로 보조지표 선정, 트랜스포머 주가예측모델 개발 및 튜닝, 수익률 백테스트 주가 데이터로 학습시킨 XGBoost 모델의 feature importance로 주가예측모델에 피처로 사용할 ta 보조지표 선정 종목, ta 변수, 시간의 패턴을 읽는 고위험 테마주 Multivariate CrossAttention Transformer 개발 및 하이퍼파라미터 튜닝 주가예측모델을 활용한 일봉거래의 수익율을 계산하여 백테스트, 단순보유(1년) 대비 최대 32.22%의 수익율 개선

역할: EDA 및 전처리, AutoML 학습 및 튜닝, 이탈고객군 분석 및 타겟 마케팅 전략 작성 이산형, 연속형 데이터 분포도 분석하여 이탈 고객의 Non-Active 특성 파악, ML 모델링을 위한 전처리 (라벨인코딩, 결측치 대치, 스케일링) Pycaret을 활용한 머신러닝 모델 테스트 후 Best Model인 LGBM의 Hyperparameter Optimization K-Means Clustering 결과로 형성된 이탈 고객 클러스터 분석하여 이탈 위기고객 40명부터 점진적 리텐션 마케팅