소개
법률 및 비즈니스 문서 인텔리전스를 위한 프로덕션 LLM 시스템을 구축하는 AI 엔지니어입니다. 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학부를 우수 졸업(조기 졸업)했으며, 2023년부터 Applied AI 분야에서 일하고 있습니다.
AI 커리어의 계기는 CLOVA AI RUSH 우승과 ChatGPT보다 먼저 접한 클로바노트의 AI 요약 기능이었습니다. 이를 통해 NLP에 빠져들었고, NAVER Cloud에서 클로바노트 제목 생성 인턴십을 수행하면서 applied AI의 방향이 잡혔습니다. 졸업 프로젝트에서는 INT8 양자화와 LoRA를 결합해 13B 모델을 단일 소비자용 GPU에서 학습시키며, 모델 최적화의 기초 경험도 쌓았습니다.
BHSN에서 Legal AI의 모델 학습·평가, vLLM 기반 서빙 인프라, FastAPI 백엔드, LangGraph 워크플로우 엔진을 담당합니다. 계약서 검토 AI, LLM 서빙 최적화(structured output, long-context), 전통 메트릭과 LLM-as-a-Judge를 결합한 평가 시스템, 법률 전문가에게 AI 역량을 제공하는 워크플로우/에이전트 플랫폼을 구축했습니다.
오픈소스 LLM 서빙 프레임워크 LoRAX predibase/lorax는 multi-adapter 방식으로 여러 파인튜닝된 모델을 제한된 GPU에서 동시 서빙 가능하게 하는 인프라입니다. Chat completion 직렬화 수정, seed 파라미터를 통한 deterministic generation 지원, stream usage 반환, structured output 호환성 확장 등을 기여했고, 이 작업은 사내 법률 문서 서빙 인프라에 직접 반영되었습니다.
LLM/Agent 전문가
모델 개발부터 평가, 서빙, 제품 통합까지 end-to-end delivery를 지향합니다. 연구나 프로토타입에 머무르지 않고, AI 역량을 비개발자도 직접 사용할 수 있는 운영 시스템으로 전환하는 데 집중합니다. Transformer decoder 기반의 LLM 아키텍쳐에 해박하고, GPU 인프라 구성부터 모델 학습과 배포 및 이를 활용한 Agent 설계와 개발까지 빠삭합니다.
핵심 강점
- —모델 학습·평가·서빙부터 워크플로우·에이전트까지 E2E 설계/개발 역량
- —백엔드 API와 비개발자가 직접 쓰는 운영 도구까지 만드는 제품화 역량
- —Transformer Decoder 기반 LLM 아키텍처와 관련 기술 트렌드에 대한 깊은 이해
- —계약 법무 도메인을 이해하고 실제 서비스로 구체화하는 설계·개발 역량
경력
2023 — 현재
AI 엔지니어
BHSN
Legal AI를 위한 프로덕션 LLM 시스템 구축. 계약서 검토, 서빙 인프라(vLLM), 평가 파이프라인, 워크플로우 자동화.
2022.12 — 2023.02 (3개월)
Research Engineer(인턴)
네이버 클라우드 (CLOVA)
클로바노트 제목 생성 모델 개발. Positive filtering과 semantic similarity 기반 SFT 파이프라인 설계 (약 3개월 인턴십).
2020 — 2022
병역
대한민국 육군
대한민국 육군 정보보호병 복무 완료.
학력
2018 - 2023
컴퓨터소프트웨어학부 공학사
한양대학교
GPA: 4.14 / 4.50 | 우수 졸업 (Summa Cum Laude), 조기 졸업 (1학기), 전액 장학금 (4학기)