AI Service Developer
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[ Github ] https://github.com/ttogle918
[ Email ] [email protected]
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About Me.
안녕하세요.
작은 시도들이 모여 큰 변화를 만들어낼 수 있다는 생각을 가지고 꾸준히 도전하는 AI 서비스 개발자 최지현입니다.
저의 특징과 흥미는 아래와 같습니다.
- 포기하지 않고 스스로 해결하고자 노력합니다.
- 학습한 내용을 꾸준하게 기록합니다.
- 부족한 점을 깨닫고 채워나가는 과정을 좋아합니다.
Tool & Skill.
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진행한 프로젝트, 개인 학습에서 사용한 경험이 있는 기술들입니다.
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AI / NLP
- PyTorch, TensorFlow
- Scikit-learn, XGBoost, LightGBM (모델링 기반 분류/회귀 사용)
- HuggingFace Transformers (SBERT, KoBERT fine-tuning)
- OpenAI, Whisper, Pyannote.audio (STT, 음성 처리, 화자 분리)
Backend
- Spring/Spring Boot, FastAPI
- Spring Data JPA, MyBatis
- LangChain / LangGraph
- JWT, OAuth2
Frontend
- React Router,
- Axios
- Tailwind
Infra/DB
- MySQL, Oracle
- AWS RDS
- Docker compose
- GitHub Actions(CI/CD)
ETC
- Git
- Colab, Jupyter Notebook (AI/데이터 분석 환경)
- Notion, Jira, Figma (협업 툴)
Project.
[KOSA] KOCRUIT - AI 기반 스마트 면접 시스템
2025.06 - 2025.07 ( 6주 )
📎 첨부 git repository 📚 PPT
AI 면접 + 실무진 + 임원진 면접 통합 시스템으로, 서류전형부터 최종면접까지 전체 채용 프로세스를 AI로 자동화한 종합 채용 플랫폼
| 항목 |
내용 |
| 역할 |
AI 면접 시스템 설계 및 개발 |
| 기술 |
FastAPI, React, GPT-4o, Whisper, LangGraph, MySQL, Docker |
| 구성 |
공고 관리 + 지원자 분석 + 지원서 평가 + 직무 적합도 평가 + 면접 (AI 면접 + 실무진 + 임원진 면접) 통합 시스템 |
나의 역할
- AI 질문 생성 : GPT-4o + LangGraph 기반 맞춤형 질문 자동화
- 음성 분석: Whisper (STT), Pyannote (화자 분리), Librosa (억양/속도/태도)
- AI 평가: GPT-4o 기반 6차 평가 (언어/행동/심리/인지/직무/신뢰도)
- 통합 리포트: 점수화 + PDF 자동 생성 + GPT-4o 기반 평가 코멘트 자동 생성
- 면접 관리: 단계별 평가 시각화 + 관리자 화면
주요 성과
- 정확도: STT 98%, 평가 92%, 화자 분리 95%
- 효율성: 평균 3~5분 자동 평가, 면접 시간 70% 단축
- 기여도: 전체 아키텍처 설계 및 핵심 모듈 구현
아키텍처 및 기술 스택
- 백엔드: FastAPI + LangGraph + Redis
- 프론트엔드: React + Material-UI + WebSocket
- AI 모델: GPT-4o, Whisper, Pyannote, Librosa
- 데이터베이스: MySQL + ChromaDB (벡터 저장소)
- 인프라: Docker + AWS RDS + Redis Cache
AI 면접 시스템 상세 기술
[AI연구개발 Cell] 질문-답변 검색 시스템 (Answer Retrieval)
게시판 데이터를 기반으로 한 질의 필터링 → 유사 질문 추천 → 자동 답변 제공 시스템
텍스트 전처리부터 SBERT 기반 문장 유사도 모델 파인튜닝, 개인정보 자동 익명화까지 포함된 AI 질의응답 파이프라인을 단독 설계 및 구현
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[AI연구개발 Cell] 이탈 고객 예측 시스템
AI 연구개발 Cell
2022.09-2022.12 ( 3개월 )
약정 만료 고객의 이탈 가능성과 활동 저하를 사전 예측하는 AI 기반 분석 시스템
고객의 로그인·결제 이력을 기반으로 행동 패턴을 수치화하고, 분류/회귀 모델을 활용해 이탈 가능성과 활동 감소 여부를 예측하는 프로토타입을 단독 개발
KoBERT 뉴스 기사 보정 프로젝트
📅 2022.03 (3주) / 👥 팀 프로젝트 (2인)