LLM RAG와 컴퓨터 비전 파이프라인을 실제 동작하는 서비스로 구현하고, 팀 프로젝트에서 설계와 통합을 주도해 온 AI 엔지니어입니다.
- 전문 분야: LLM 파인튜닝 (LoRA/QLORA), RAG (벡터 검색), 컴퓨터 비전을 결합하여 서비스 형태로 만드는 데 강점이 있습니다.
- 서비스 지향 개발: 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 만들고, 데이터 모델부터 API 클라이언트까지 실사용 흐름으로 완성도를 높이는 과정에 보람을 느낍니다.
- 협업 및 통합: 팀 프로젝트에서 기능 범위 정의, 기술 스택 결정, 모델-서버-앱 연결 구조 설계 등 통합 구조를 만들어 시연 가능한 수준까지 완성했습니다.
- 운영 및 확장: 재현 가능한 환경을 선호하며, Docker 기반 배포 구조 및 버전관리 파이프라인화를 통해 운영/확장 관점의 개발을 지향합니다.
| 분야 | 기술 스택 |
|---|---|
| Language |   |
| AI/ML |      |
| Vector/DB |      |
| Backend/Infra |    |
- 개요: 사진 속 식재료 인식 (YOLOv8) 및 벡터 검색 (FAISS) + RAG로 레시피 추천. 음성 (STT/TTS)까지 연동된 LLM Agent 기반 요리 도우미입니다.
- 주요 기여: RAG 파이프라인 설계/구현, 요리 Q&A 파인튜닝 데이터셋 구축 (10,000건), Spring + FastAPI 서버 통합 및 Docker 배포 설계.
- GitHub: CookDuck Repository
- 개요: 프레스 설비 시계열 데이터 이상 탐지 (DeepOD 앙상블) 후, RAG와 LoRA LLM-Multi-Agent로 원인 분석 및 8D 리포트까지 자동 생성하는 제조 특화 시스템.
- 주요 기여: TimesNet + Anomaly Transformer 앙상블 모델링, 제조 특화 RAG 지식 베이스 구축 (ChromaDB), LangGraph 기반 Multi-Agent 워크플로우 통합.
- GitHub: AI Factory Repository
- Email: jiwoon1201@gmail.com
- Phone: 010-8699-1782
- GitHub: https://github.com/jiwoonkim00