설계 · 구현 · 배포 · 운영
Work
행동 분류 추론 파이프라인 — E2E 3.3배
바딧 · 2026.02 · 재작업 전담
- Python
- NumPy
- LightGBM
- MLflow
6축 IMU raw 신호에서 903개 특징을 뽑아 행동을 분류하는 프로덕션 코어 패키지를 재작업해 E2E 처리 시간을 3.3배 줄였다.
3.3×E2E 처리 속도실개체 24h · raw 216만 행
433win/sec8,640 윈도우 · 이전 131 · E2E 기준
208 / 0pass / fail전체 테스트 · 피처 오차 1e-6 이내
사내 LLM 데이터 에이전트 플랫폼
바딧 · 2026.04 – 현재 · 1인 설계·구현·운영
- Claude API
- PostgreSQL · pgvector
- ClickHouse
- MCP
- Docker
자연어로 사내 데이터를 조회하는 어시스턴트. MVP에서 tool-calling 에이전트까지 전환했고, 아키텍처 선택을 A/B 실측으로 결정했다.
5 / 5조합 질의 통과라이트 eval 5케이스 · 기존 구조로는 불가
730스키마 문서MVP 시점 · 95테이블 · 635컬럼
4접점MCP · Slack · REST · 앱 API
전사 지식베이스 — privacy-safe 컴파일 파이프라인
바딧 · 2026.07 – 현재 · 1인 설계·구현·운영
- Python
- GPU NER
- Claude API
- cron
사내 대화를 LLM이 컴파일해 유지보수하는 지식베이스. 검색이 아니라 컴파일된 문서에서 답하도록 설계했다.
2비식별 레이어정규식 + GPU NER
12수집 채널사내 메신저
181 → 0식별번호 평문 노출비식별 규칙 정밀화 전후 · 회귀 assert 20건
위협 인텔리전스 데이터 플랫폼 — 수집부터 서빙까지
시큐레터 · 2022.08 – 2024.07 · 3인 팀 · 기여도 50–80%
- FastAPI
- AWS Lambda · ECS
- OpenSearch
- Svelte
- BERT-CNN
크롤링·적재·검색·API·화면까지 전 구간을 3인 팀으로 운영한 TI 플랫폼. 모델을 만드는 일과 그 모델을 서비스로 굴리는 일의 차이를 배운 구간이다.
5 / 6직접 구현 구간수집 → 정제 → 적재 → API → 화면 (검색 제외)
3인팀 규모사내 분석팀 + 외부 고객 대상