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사용자가 긍정적인 경험을 느낄 수 있게 하자라는 목표로 AI 모델을 개발하고자 합니다. 서비스 속 제가 만든 기술을 적용해 안정적이고 긍정적인 사용자 경험을 제공하고 싶습니다. 매칭 플랫폼에서 2년 6개월 동안 추천시스템, NLP, Prediction 등 머신러닝 워크플로우 전 단계를 경험하며 프로덕션 레벨까지 데이터 수집부터 분석 및 모델 개발과 배포를 했습니다. 현재 LLM, sLLM 을 활용해 한국어 자연어 쿼리로 데이터 분석 및 모델링과 추천을 가능하게 하는 프롬프트 엔지니어링을 하고 있습니다.

Github

개인 프로젝트/스터디 레포지토리 입니다.

heyggun - Overview

Tech Blog

AI, 알고리즘 관련 포스팅을 합니다.

heyggun (gunny) - velog

Career

(주) 고요에이아이

AI engineer

(주) 여보야

AI engineer

대화형 AI 서비스 (2023.12.01~현재)

• LLM/sLLM 활용 서비스 개발 & Prompt Engineering
• 데이터 전처리 및 분석과 모델링 & 모델 서빙 파이프라인 구축

온라인 결혼/데이팅 플랫폼 (21.02.15-23.08.31)

• recommendation : 개인화 추천 모델링,
• forecasting : 유저 매칭 예측 모델링
• nlp : 이상 텍스트 검출 모델링, 챗봇 모델링

Tech Skill

Pandas, Numpy를 자유롭게 활용해 다양한 유형의 데이터를 핸들링합니다. Scikit-Learn을 이용한 예측 모델링과 Pytorch, Tensorflow를 활용해 머신러닝 및 딥러닝 모델을 개발합니다.

FastAPI를 활용해 ML API 개발, MLflow로 머신러닝 프로젝트를 관리했습니다.

Work Experience

Human-Human 개인화 추천 알고리즘 개발 및 특허 출원

• 이성 매칭을 위한 개인화 추천을 목표로 유저의 행동 데이터를 반영한 협업필터링 추천, 상호 응답률 및 선호도를 기반으로 한 설명가능한 추천과 추천방법론을 연구 및 개발

• 상호 추천 및 설명가능한 추천 방법론 등 추천 알고리즘을 PoC 단계까지 개발

• User-based Collaborative Recommendation System

• Reciprocal Recommendation System

• 유저의 Implicit 한 행동 데이터들을 반영하기 위해 유저의 메시지, 좋아요, 차단 등의 행동 로그 데이터를 활용해 rating matrix를 생성하여 ALS 알고리즘 활용 CF 알고리즘 구현

• Shell script를 활용해 옵티마이저 및 모델 학습 자동화

[성과]

• 추천 알고리즘 및 활용 데이터로 ‘추천 방법’에 대한 공개특허 출원번호 10-2021-0159452

성혼 목적의 회원 그룹에서 회원을 추천하기 위한 장치 및 이를 위한 방법

• 양 유저의 선호를 반영하고 싶어 human-human 추천 알고리즘 연구 중 ‘상호추천 알고리즘’을 발견하여, 사내 프로젝트로 기획해 PoC 단계 까지 개발

Text classification 모델링 및 ML model CI/CD

서비스 정책을 위반한 비정형 텍스트 데이터를 탐지하는 Text classificaiton 분류 모델을 개발하고 프로덕션화

• NLP 2022.11-2023.02

• Pytorch를 사용해 Pretrained Electra model을 fine-tuning 하여 classification task를 해결

• 잦은 model drift로 인하여 CI/CD에 대해 고민하게 되었고, MLflow를 활용하여 모델 학습 및 배포 자동화 환경 구축

[성과]

• Human-level performance 96% task -> Acc 95% F1-score 95%
• CS팀의 수동 및 사후 처리였던 업무를 사전 처리 및 자동화

기계학습 기반 유저 매칭 확률 예측 모델링