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禁止且拒絕未經各資訊當事人同意,擅自蒐集本服務提供的使用者個人資訊資料等資料之行為。即使是公開資料,若未經許可使用爬蟲等技術裝置進行蒐集,依個人資訊保護法可能會受到刑事處分,特此告知。
© 2025 Rocketpunch, 주식회사 더블에이스, 김인기, 大韓民國首爾特別市城東區聖水一路10街 12, 12樓 1號, 04793, support@rocketpunch.com, +82 10-2710-7121
統一編號 206-87-09615
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職涯
貼文
AI 職涯摘要
김예찬님은 자연어 처리와 추천 시스템 구축 경험을 가진 머신러닝 개발자입니다. 트레이디에서 뉴스 요약 모델 고도화, BERT 및 KoBERT 기반 자연어처리 딥러닝 모델 구축, ML 모델 서빙 파이프라인 연구 등의 업무를 수행했습니다. 써머스플랫폼에서는 빅데이터 분석가로 고객 데이터 정제 및 응대, 이커머스 데이터 분석을 담당했습니다.
經歷
AI 개발자로 자연어 처리(코알라, 뉴디오) 딥러닝 모델 고도화를 담당하고 있습니다. <담당 업무> 1. 코알라(koala), 뉴디오 등 뉴스 요약 어플 성능 고도화 및 모델 구축 2. 자연어처리 딥러닝 모델 구축(BERT, KoBERT, 뉴스 요약 및 생성, 클러스터링 등) 및 프로젝트 진행 3. ML모델 서빙 파이프라인 연구 4. 자연어 처리와 추천 시스템 기술 리서치 주된 활용 기술 1. 파이썬, Pytorch, Pytorch-Lightning, Redis, MySQL 등 이직 사유 - 경영상의 이유(AI팀 해체)로 인한 권고사직에 응함
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고객데이터 및 자체 이커머스 데이터를 고객사에서 원하는 형태로 정제 및 응대하는 업무를 담당 1. 스마트택배 어플에서 저장된 이커머스 데이터를 활용하여 이커머스 흐름 파악 및 고객사가 원하는 제품 및 서비스를 파악하는 업무 2. 한국은행과 MOU체결로 국내 온라인쇼핑 월별 현황 파악 업무 주로 MS-SQL과 엑셀을 활용 기본 SQL스킬은 물론 UNION ALL, 서브쿼리, JOIN 등 DB에 저장되어 있는 이커머스 데이터를 통해서 가치를 발견하고 고객사 대응 또한, 엑셀 수식 및 함수 활용을 통해서 데이터 시각화도 담당
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1. 국가정보자원관리원 네트워크 이상탐지 프로젝트, 2021.02~2021.02(1개월) 대전 국가정보자원관리원에서 프로젝트 전체 코드 확인 후 데이터 시각화 작업 (데이터 분포 및 네트워크 이상 탐지 종류 확인 등) 2. 산업자원통상부 동서발전 네트워크 이상탐지 프로젝트, 2021.03~2021.05(3개월) 한국전력 내 동서발전의 네트워크 이상 탐지 프로젝트에서 자료 수집부터 데이터 전처리, 시각화 담당
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학교 졸업 후, 아이티윌 교육센터에서 744시간 동안 빅데이터 교육을 수강하며 SQL과 R, PYTHON을 활용한 데이터 저장 및 탐색 분석부터 딥러닝 신경망을 학습했습니다. 프로젝트를 통해 네이버 영화 리뷰 분석, 플레이스토어 리뷰 분석을 통한 개선방안 도출, 여드름과 외부환경의 상관관계와 예측 등 다양한 주제로 데이터 정제와 분석을 익혔습니다. 또한, 2020 빅콘테스트의 혁신 아이디어 분야에 같이 공부하는 동료들과 팀으로 프로젝트를 진행했습니다. 코로나 19로 인해 불확실성이 높아진 현재 기업의 판매량 증가와 유연한 재고 관리로 이전과는 다른 새로운 상품, 서비스를 만들어 기업이 맞춤형 전략을 제시하는 것을 목표를 갖고 제공되는 기본 데이터뿐만 아니라 공공데이터 API와 SNS 및 기사 웹 크롤링, 긍정/부정 감성 사전 적용 및 KNN 등 머신러닝 기법을 적용하면서 진행했습니다. 저는 제공된 기본 데이터와 코로나 19 공공데이터 API의 전처리와 변수 처리 작업을 주로 맡아서 진행했습니다. 물론 주제 아이디어에서 평이하다는 점과 코딩 실력이 아직은 부족하다는 점에서 입상은 하지 못했지만 팀 프로젝트를 진행하면서 실제 기업 데이터를 통해서 데이터 정제 및 변수 작업, 머신러닝 기법 적용을 하면서 데이터 분석에 있어서 가장 중요한 경험과 능력을 습득했습니다. 이러한 경험을 통해서 업무에서 빠른 업무 파악과 유의미한 성과를 만들 수 있다고 확신합니다.
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學歷
자연어 처리에 대한 실질적인 업무를 하면서 기본적인 이론에 대한 배움에 목이 말랐습니다. 그래서 일과 학습을 병행할 수 있는 한국방송통신대학 컴퓨터과학과 3학년 편입하여 다니고 있습니다.
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活動
最近活動
證照 3
專案 10
프로젝트
코알라(서비스) 성능 고도화 프로젝트
트레이디 · 2022년 3월 - 2022년 11월 · 9개월
기존의 방식에서 벗어나 Longformer 기반의 딥러닝 모델을 만들고 활용했다. 특히 다중 문서에 대한 추상적 요약 방식을 사용하기 위해 PRIMERA 논문에 근거하여 코알라 자체 모델을 만들고 갖고 있는 데이터로 학습/테스트를 진행했다. 맡은 업무 : 1. 최신 딥러닝 모델 리서치(논문 리서치, 발표 등) 2. 기초 모델 구축 후 성능 평가 3. 모델 파인튜닝(미세조정) 진행 주된 활용 기술 1. 파이썬, Pytorch, Pytorch-Lightning, Redis, MySQL 등
프로젝트
한국어-일본어 번역 딥러닝 모델 - 개인 프로젝트
2022년 11월 - 현재 · 3년 2개월
기획 의도 : 일본어 전공과 지금까지 배우고 경험한 것으로 한국어-일본어 번역 특화된 딥러닝 모델을 만들어서 배포하는 것을 목표로 진행 Huggingface(자연어 처리 관련 커뮤니티)에 올라와 있는 사전학습된 딥러닝 모델을 활용해서 파인튜닝(미세조정)을 한국어-일본어 데이터셋(https://huggingface.co/datasets/noahkim/Kor_Jpn_Translation_Dataset)을 활용하고 있다. T5 딥러닝 모델 진행 후 성능평가 및 다른 딥러닝 모델로도 추가 학습 예정
프로젝트
문서 요약 딥러닝 모델 개발 - 개인 프로젝트
2022년 11월 - 현재 · 3년 2개월
KoBART 모델은 한국어 특화의 딥러닝 요약모델이다. 생성 및 요약으로는 Decoder 기반의 모델로 뉴스 등 다양한 글의 요약으로는 KoBART만한 모델이 없다. 다만, 최대 수용 가능한 문장의 길이는 512 토큰으로 뉴스 기사와 같이 긴 글은 분리해서 학습은 진행하면 왜곡되는 문장이나 단어가 생기기 마련이다. 그걸 방지하기 위해서 Longformer를 사용했다. 다양한 딥러닝 모델을 활용해서 커스터마이징 진행 중 업로드한 관련 모델 : https://huggingface.co/noahkim
프로젝트
차(Tea) 추천 시스템 구축
2021년 12월 - 현재 · 4년 1개월
데이터 분석 계통에서 일하면서 관심을 갖게 된 분야가 '추천 시스템'입니다. 아직 많이 부족하지만 제 취미 중 하나인 차(Tea)에 대해서 간단한 추천 시스템을 만들어보는 프로젝트를 진행했습니다. 데이터 수집(크롤링)부터 모델 구축까지 직접 했고, 현재는 성능 향상 및 다양한 추천 알고리즘을 진행하고 있습니다. 빠른 시일내에 파이프라인 구축하고 제대로 된 서비스를 만드는 것을 목표로 진행중입니다. 부족한 서비스가 되겠지만 최선을 다해서 만들려고 노력하고 있습니다. 지속적인 업데이트 중 22.1.9 1차 업데이트(리뷰 데이터 추천)
프로젝트
산업자원통상부 산하 동서발전 네트워크 이상 탐지 프로젝트
2021년 2월 - 2021년 6월 · 5개월
한국전력 내 동서발전의 네트워크 이상 탐지 프로젝트에서 자료수집부터 데이터 전처리, 시각화를 주로 맡아 서 하고 있습니다. 동서발전의 데이터를 회사 자체 DB에 넣고 SQL을 통해서 파생변수 생성, 서브 쿼리, JOIN, UNION 등 여러 함수 를 활용하여 기본적인 데이터 형태를 만들어 놓습니다. 그러고 나서 파이썬으로 불러와서 데이터 전처리를 진행하고 데이터에 대한 분포, 평균 등 다양한 통계 기법으로 데이터 성질을 파악한 후 간단한 기계학습(무작위 포레스트, 의사결정 나무 등)을 진행하는 업무를 맡아서 진행하고 있습니다.
語言
중급 (업무상 의사소통)
중급 (업무상 의사소통)
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