About

건축설계로 일을 시작해, 지금은 AI 제품을 만듭니다.

두 일은 달라 보이지만 제게는 이어져 있습니다. 건축설계에서 공간의 제약과 동선을 구조화하던 방식이 지금 데이터 흐름과 AI 시스템을 설계하는 방식이 됐습니다. 전문가의 일이 문서가 아니라 제약과 예외, 검토 기준과 판단 안에 있다는 것도 그때 배웠습니다.

그래서 지금 하는 일은 대체로 이런 모양입니다. 현업의 모호한 업무를 관찰해 풀 문제를 정하고, 전문가의 암묵지를 프롬프트와 비즈니스 로직, 평가 기준과 데이터 계약으로 구조화한 뒤, 생성부터 검증·저장·사용자 선택까지 이어지는 실제로 쓰이는 제품으로 만듭니다.

기술을 먼저 정하지는 않습니다. 문제가 얼마나 반복되는지, 기대 효과가 어느 정도인지, 검증에 얼마가 드는지를 먼저 봅니다.

경력

2026년 6월 – 현재 (정규직)

약 100명 규모 건축설계 조직의 첫 DX·AX 전담자이자 사내 유일 개발자로서 기술 로드맵, 제품 개발, 클라우드 인프라 구축과 현업 도입을 총괄하고 있습니다.

배치계획–모델링–이미지 생성–PPT 작성을 연결하는 모듈형 Human-in-the-loop 계획설계 자동화 로드맵 추진
지도 기반 건축물대장 조회와 DXF·SketchUp MCP 기반 모델링 자동화 도구 베타 개발
이미지 생성·LLM/VLM 1차 평가·사람의 최종 검토를 연결한 보조 에이전트 개발 및 사용자 피드백(선택률·재생성률·평가) 데이터셋 파이프라인 구축
Terraform 기반 GCP(Cloud Run, Cloud SQL, GCS, Secret Manager) 환경 및 GitHub Actions WIF/OIDC 키리스 CI/CD 구축
Microsoft 365·Teams·Outlook 도입 및 비용 약 15% 절감 조건 확보, 사내 데이터 자산화 및 향후 RAG 연동 기반 설계
프로젝트 상세 보기 →

2025년 6월 – 2026년 5월 (정규직)

수능 영어문항 제작 및 검증 파이프라인의 생성·검증 로직 설계와 비용·품질 최적화를 담당했습니다.

전문가의 암묵지를 LLM 프롬프트와 결정론적 비즈니스 로직으로 구조화해 내부 최초 검수 합격률을 10% 미만에서 약 70%로 개선
6개월간 최종 제공 문항 관련 품질 컴플레인 0건 유지 및 정답 생성 PoC 정확도 91.21% → 96.45% 달성
탐욕 알고리즘·정수계획법 기반의 선택지 조합 시스템을 개발해 추가 생성 비용 없이 유효 문항 풀을 약 4만 개에서 9만 개로 확대
Log Probability 검증 PoC를 통해 기존 대비 100% 평가 일치도를 유지하며 문항당 검증 비용을 약 50원에서 5원으로, 지연시간을 30초에서 15초로 단축
문항 생성·검증 시스템 → · 선택지 조합 최적화 → · 비용 최적화 PoC →

2025년 2월 – 2025년 3월 (프로젝트 계약)

실제 서비스에 탑재되는 특허명세서 자동 작성 AI 모듈을 단독 개발했습니다.

2024년 7월 – 2025년 2월

AI Engineering Intensive Program (Machine Learning · NLP · RAG · MLOps)

2015년 9월 – 2019년 6월

BSc Architecture (영국 북아일랜드 벨파스트)

AI / LLM: LangGraph · LangChain · RAG · Prompt Engineering · LLM/VLM 평가 및 서빙 · Log Probability 검증
Backend / Data: Python · FastAPI · PostgreSQL · SQL · Prefect · dbt · Docker · MLOps · 배치 파이프라인
Cloud / Infra: GCP (Cloud Run · Cloud SQL · GCS · Secret Manager) · Terraform · GitHub Actions (WIF/OIDC 키리스 CI/CD)
Domain: DXF · SketchUp MCP 모델링 자동화