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統一編號 206-87-09615
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최기헌
클라우드 기반 인프라 설계와 구축 경험을 바탕으로 엔터프라이즈 IT 솔루션 개발 및 아키텍처 기획에서 성장을 목표로 하고 있습니다. AWS, Docker, Kubernetes와 같은 최신 기술을 활용하여 확장성과 안정성을 갖춘 시스템을 성공적으로 구현한 경험이 있으며, 협업을 통한 문제 해결과 IT 솔루션 지원을 위한 문서 작성 능력을 겸비하고 있습니다.
經歷
Cloud Success Services (CSS) | Delivery Execution [2022.08 ~ 2023.06] [주요 역할 및 성과]: Next Gen-ERP 프로젝트 지원: - 고객사의 ERP 시스템을 타사 솔루션에서 SAP ERP로 전환 및 구축하는 프로젝트에 참여. - 프로젝트 서비스 계획 수립, 소싱 진행 및 후속 관리 업무 수행. 이슈 관리 및 대응: - 이슈 Tracking과 Follow-up을 통해 프로젝트의 문제를 효율적으로 해결 - 고객사 문의사항에 대응하며 SAP 내부 MCC와 협업을 통해 최적의 솔루션 제공. 기술 현장 지원 및 커뮤니케이션: - 주요 기술 이슈 발생 시 현장 지원 및 SAP 개발팀과의 긴밀한 커뮤니케이션 주도. = Incident 관리를 통해 프로젝트 중단 최소화 및 빠른 복구 지원. 솔루션 운영 및 기술 지원: - 기술 준비 및 Follow-up을 통해 시스템 안정성을 강화. - Basis/HANA 팀 정기 미팅을 주관하며 주요 기술 이슈 및 솔루션 개선사항 논의.
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學歷
[교보DTS] 클라우드 아키텍처 DX 아카데미 (700H) [2024.07~2024.12] [주요 학습 내용] • 리눅스 서버 운영 및 셸 스크립트 • 파이썬, Docker, Kubernetes • AWS 기반 클라우드 운영: 멀티 클라우드 설계 및 구현 • 하이브리드 클라우드 인프라 구축 프로젝트 (최종 프로젝트) [최종 프로젝트 산출물 Overview 문서 링크]: • https://experienced-cart-181.notion.site/Kyobo-DTS-CDA-15cba8ca366e8044b437c18b52c3e087?pvs=4
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[Google for Developers] Machine Learning Bootcamp Korea 2024 [2024.07~2024.10] [주요 학습 내용] • Deep Learning Specialization --> Coursera: Deep Learning Specialization by Andrew NG • Kaggle 프로젝트 실습 • Gemma 모델 개발 및 배포 프로젝트 제출 (최종 프로젝트) 최종 프로젝트: Gemma Sprint Git Repo 링크: • https://github.com/mantisTobogg/gemma-sprint-project
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The Web-Dev Bootcamp (74H): Udemy 온라인 부트캠프 [2023.09~2024.05] [주요 학습 내용] • HTML, CSS, JavaScript, Node.js 등 웹기술 활용. • 웹개발 핵심 기술을 숙지. • 웹 개발 역량 확대.
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- 2019학년도 1학기 원천장학 수여 받음. (성적 우수) - 2019학년도 2학기 아주대동문장학생 선발되어 장학금 수여 받음.
活動
프로젝트
AWS 기반 하이브리드 클라우드 인프라 구축
2024년 9월 - 2024년 12월 · 4개월
[AWS 기반 하이브리드 클라우드 인프라 구축] [프로젝트 기간: 2024.10 ~ 2024.12] 프로젝트 개요: 구독형 전자도서관 시스템을 위한 하이브리드 클라우드 인프라를 설계하여 온프레미스와 AWS 클라우드 환경 간의 통합을 구현했습니다. 고객사는 100,000명 이상의 구독자를 보유한 전자책 및 연재 소설 서비스 제공업체로, 연재 소설 서비스는 AWS로 마이그레이션하고 일반 전자책 서비스는 온프레미스 환경에 유지해 하이브리드 운영 전략을 실현했습니다.
프로젝트
Gemma Sprint 프로젝트: 맞춤형 NLP 솔루션 개발
2024년 9월 - 2024년 10월 · 2개월
[Overview] Use-case는 과거 업무 경험에서 느낀 pain-points를 바탕으로 선정했습니다. 컨설턴트 피드백과 감정을 실시간으로 분석하고, 풍자를 탐지하며, 맥락에 맞는 응답을 생성하는 모델을 fine-tuning하여 고객 및 사용자와의 협력을 강화하는 것을 목표를 선정했습니다. [주요 이슈] Apple Silicon(M2) 하드웨어에 맞춰 PyTorch와 MPS(메탈 성능 셰이더)를 활용하여 최적화되었습니다. 그러나 풍자 탐지의 문맥 민감성과 컴퓨팅 제약으로 인해 PoC 정도 만 가능하다고 판단됩니다.