고영민 · Youngmin Ko
AI Forward Deployed Engineer · 평가와 검증으로 AI를 운영에 올리는 일
데이터로 이상·불량을 판단하고, 그 판단을 검증 가능한 기준으로 바꾸는 머신러닝 엔지니어입니다. 한화에어로스페이스 UGV 통신 이상 탐지, LG Aimers 제품 이상 여부 판별 대회 상위 5.5%, 시계열 이상탐지 평가 연구 등 불균형·비라벨 데이터 경험이 있습니다. QLoRA, PEFT 같은 생성형 AI 기법과 테스트 기반 검증을 함께 적용합니다.
지금
- KRAFTON에서 AX Forward Deployed Engineer로 여러 본부의 AI 도입을 지원
- 시계열 이상 탐지 평가 지표 연구 논문 심사 대응 (DMLR 심사 중)
- 시계열 이상 탐지 평가 오픈소스 툴킷, 그리고 이 포트폴리오와 기술 기록 아카이브를 만드는 중
- 읽고 배우는 것: 평가 설계와 통계적 추론, 에이전트 시스템 운영과 검증
English — Machine Learning Engineer who turns anomaly and defect decisions into verifiable criteria. Experience with imbalanced and unlabeled data across UGV communication anomaly monitoring at Hanwha Aerospace, the LG Aimers product-defect detection competition (top 5.5%), and independent research on time-series anomaly detection evaluation. Applies modern generative AI techniques (QLoRA, PEFT) alongside test-driven verification. Currently an AX Forward Deployed Engineer at KRAFTON; a paper on time-series anomaly-detection evaluation is under review at DMLR.
링크
- 이력서 mandu05.com/cv · GitHub · LinkedIn · 이메일 rhdudals0505@naver.com
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