개발
4년
2025-11-04
B4730malang Malang
서울, 대한민국
데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 파이썬 개발자
#python
#matplotlib
#scikitlearn
#git
#docker
#ML
#DL
경력
2021.01 ~
2025.11
헬스케어 기업 | 대한민국
개발 | 연구원
헬스케어 기업에서 데이터 분석가로 근무하며,
ML/DL 기반의 다양한 헬스케어 데이터 분석을 수행해왔습니다.
2D 영상(X-ray), 3D 영상(초음파), 시계열 데이터(심전도 등)를 활용하여
질환 예측 및 이상 신호 탐지를 위한 모델을 개발·검증하였고,
분석 결과를 외부 기관 및 파트너사에 리포트 형태로 제공했습니다.
협업에서는 문제 정의부터 데이터 파이프라인 설계, 결과 해석까지
전 과정을 팀과 함께 논의하며 진행하는 것을 중요하게 생각합니다.
복잡한 분석 결과를 비전공자도 이해할 수 있도록 풀어내는 커뮤니케이션 능력과
모델의 한계와 개선 방향을 명확히 제시하는 분석적 사고를 강점으로 가지고 있습니다.
ML/DL 기반의 다양한 헬스케어 데이터 분석을 수행해왔습니다.
2D 영상(X-ray), 3D 영상(초음파), 시계열 데이터(심전도 등)를 활용하여
질환 예측 및 이상 신호 탐지를 위한 모델을 개발·검증하였고,
분석 결과를 외부 기관 및 파트너사에 리포트 형태로 제공했습니다.
협업에서는 문제 정의부터 데이터 파이프라인 설계, 결과 해석까지
전 과정을 팀과 함께 논의하며 진행하는 것을 중요하게 생각합니다.
복잡한 분석 결과를 비전공자도 이해할 수 있도록 풀어내는 커뮤니케이션 능력과
모델의 한계와 개선 방향을 명확히 제시하는 분석적 사고를 강점으로 가지고 있습니다.
프로젝트
2025.05 ~
AI 헬스트레이너 챗봇 개발 (사이드 프로젝트)
LangChain + FastAPI 기반 AI 퍼스널 트레이너 챗봇 설계 및 구축
사용자 인바디 정보(체지방률, 골격근량)에 따른 9가지 케이스 분류
운동 목적(다이어트·건강유지·근육증가·근력강화)에 따른 피드백 매핑
다중 페르소나 톤 설계 및 프롬프트 엔지니어링
서비스 설계·프롬프트 구조화·사용자 맞춤형 응답 설계 경험
사용자 인바디 정보(체지방률, 골격근량)에 따른 9가지 케이스 분류
운동 목적(다이어트·건강유지·근육증가·근력강화)에 따른 피드백 매핑
다중 페르소나 톤 설계 및 프롬프트 엔지니어링
서비스 설계·프롬프트 구조화·사용자 맞춤형 응답 설계 경험
2024.09 ~
질환 예측 AI 모델 개발
건강검진 데이터를 활용해 협심증·뇌졸중 위험 예측 모델을 개발
CatBoost, LightGBM, XGBoost 등 ML 앙상블 기법을 적용해 성능 최적화
결측치 처리, 변수 선택(85~95% threshold 비교), Label 정의(질환 유무/투약중 등) 설계
특징 중요도(Feature Importance) 기반으로 고위험군 주요 인자 분석
모델 결과를 바탕으로 환자 맞춤 관리 전략 보고서 작성 및 외부 기관 공유
CatBoost, LightGBM, XGBoost 등 ML 앙상블 기법을 적용해 성능 최적화
결측치 처리, 변수 선택(85~95% threshold 비교), Label 정의(질환 유무/투약중 등) 설계
특징 중요도(Feature Importance) 기반으로 고위험군 주요 인자 분석
모델 결과를 바탕으로 환자 맞춤 관리 전략 보고서 작성 및 외부 기관 공유
2024.12 ~
2025.02
LM을 활용한 학생 진로 평가 모델 (교육AI 연구 프로젝트)
학생부 기록 데이터를 기반으로 LLM을 fine-tune 하여 진로적합성 평가 수행
Prompt 설계 및 평가 기준(언어능력, 사고력, 진로성숙도 등)별 출력 구조 설계
모델 응답의 정성적 평가 기준을 JSON 구조화
연구 보고서 작성 및 외부 기관 공유
Prompt 설계 및 평가 기준(언어능력, 사고력, 진로성숙도 등)별 출력 구조 설계
모델 응답의 정성적 평가 기준을 JSON 구조화
연구 보고서 작성 및 외부 기관 공유
2023.09 ~
2024.09
ECG(심전도) 기반 수면 단계 분류 모델 개발
웨어러블 기기 ECG 시계열 데이터를 이용한 수면 단계 예측 모델 연구
