• ai/ml 모델 개발 (NLP) • transformer fine-tuning (STS/retrieval task) 기반 유사도 검색 모델 개발 & 상용화 [1] • generative pretrained transformer (GPT, LLama2, Mistral, etc.) fine-tuning (summarization/retrievaltask) 기반 RAG question answering 모델 개발 [2] • 예측 모델 상용화 위한 서빙 최적화 & 운영 자동화 등 SWE (a.k.a MLOps) • 기술스택: ML framework (ex. pytorch, transformers, huggingface), LLM compression & accelerationframework (ex. PEFT, DeepSpeed), vector database (ex. Faiss), AWS/GCP backend (ex. ECS/ECR,DynamoDB, Lambda), CI/CD (ex. Git, AirFlow), MLOps framework (ex. FastAPI, BentoML), Big dataframework (ex. Spark) Elasticsearch, BigQuery, etc. 1. https://bit.ly/transformer-ir (available upon request) 2. https://bit.ly/gpt-sum-task (available upon request)

更多

• NLP/RecSys (고객 행동 로그 기반 추천 시스템) 연구 기획 및 개발 • 기술스택: word embedding, transformer, recommendation & ranking system (ex. CF, CBF, hybridfiltering, etc.), Python, Solr, Bigquery, AWS backend (ex. RDS, Redshift, ECS Fargate, ECR, Lambda,Cloudwatch, EC2, etc), FastAPI, BentoML, etc.

更多

• 타겟 마케팅 캠페인의 고객반응률/이탈율 예측 모델 개발 • 통계/머신러닝 기반 예측 모델 연구 개발 (logistic & censored regression, boosting models, etc.) [1] [2] • 예측 모델 기반 고객 segmentation 을 통한 수익률과 침투율 향상 • 기술스택: ML Framework (ex. H2O.ai), Python, R, SAS, Oracle SQL, UNIX, etc. 1. https://bit.ly/premium_model_custom 2. https://bit.ly/modeling_procedure

更多

• 통계/머신러닝 기반 risk scoring/adjustment model 개발 (hierarchical condition categories, temporalneural network, etc) [1] • 예측 모델 기반 건강보험 플랜의 risk adjusted ROI 산출 • healthcare costs, utilization rates 분석 등 데이터 분석 [2] • 기술 스택: ML Framework (ex. Pytorch, TensorFlow), Python, SAS, R, MS-SQL Server, SQL, etc. 1. https://bit.ly/risk_scoring 2. https://bit.ly/risk_adj_roi

更多

• 보험계리사 (p&c) • 보험 업법에 따른 일반손해보험 및 자동차 보험 보험요율 산출 및 검증