#AI Engineer #Software Engineer #MLOps #Commitment
- CS 및 전공에 충실한 기초부터 튼튼하게
- 많은 활동을 통해 끝없이 도전하고 꾸준히 성장하는
- 팀 프로젝트를 통해 책임감과 협업 능력을 가진
- 연구자와 개발자 사이의 소통을 담당하는
미래를 바라보는 개발자 전지용입니다.
Education
- 포항동지고등학교
- 국립금오공과대학교 컴퓨터공학과 학사
- 2017.03 ~ 2023.08
- GPA(Overall: 4.33 / 4.5, Major: 4.48 / 4.5)
Contact
📮 Email : [email protected]
📞 Phone : 010-3383-5136
💻 **Github : **https://github.com/Jiyong-Jeon
Career
스누아이랩(Snuailab)
(2023.8 ~ )
소속: 제품개발부
직책: 연구원
프로젝트 관련 세부사항은 아래에 있음
- 파트너사 대상 PoC 진행, 이후 해당 기업 맞춤형 코드 개발 및 제공
- 연구 개발
- Anomaly Detection 연구
- Memory bank 방식 모델 성능 비교
- 모델 검증 및 실 사용 가능 여부 확인
- 산업 안전 솔루션 (현장 학습 모듈) 연구
- Domain awareness learning 연구
- 데이터 수집 → Sampling → AutoLabeling → 재학습 → 평가
- 제품 개발
- Waffle Project
- [아웃소싱] Autocare T
Skills
[ML, DL]
Tensorflow
Pytorch
[Collaboration]
Git
Notion, Slack
Confluence
[FrontEnd]
HTML, CSS
Vue.js
[BackEnd]
Node.js, Express
Flask, FastAPI
RabbitMQ
[DevOps]
MySQL (Oracle)
MongoDB
Docker
Projects
Waffle
[SnuAiLab]
(2023.08. ~ ing)
Pytorch
Ultralytics, Transformers
Computer Vision
- 딥러닝 프레임워크 통합 오픈소스
- 목표
- 연구자와 개발자 사이의 연구 개발 프로토콜 확립
- 타겟 유저
- Waffle 개발자
- 연구자와 개발자의 사이에서 각 니즈를 파악하고 인터페이스 정의
- 개발 도구과 연구 도구의 확장성 및 재활용성을 고려한 개발 (Hook, Callback 등)
- 신뢰된 알고리즘을 제공
- 연구자
- 모델 연구 및 학습에 자유도를 주고 학습된 모델에 대해서 일관된 Waffle 모델로 변환
- Task 별 일관된 평가를 진행하여 신뢰도 확보
- 모델을 배포 시 평가, 추론, 배포, 실험 등의 기능 제공
- 새로운 Task, 모델, 알고리즘 등을 쉽게 확장할 수 있도록 Adapter 코드 제공
- 개발자
- 모델에 상관없이 Waffle에서 제공하는 Tools만 사용하여 개발
- 즉, Waffle을 사용하는 모든 연구자의 모델을 사용 가능
[아웃소싱] Autocare T
[SnuAiLab]
(2024.01. ~ 2024.07)
FastAPI
React
docker
- 라벨링 툴 및 데이터 관리 도구 제작
- NTQ 베트남 아웃소싱
- 역할 및 개발 내용
- 프로젝트 매니저 대행 및 프로젝트 관리
- 현장 학습 모듈 연구 실현
- Autolabeling, Sampling 등의 기능 구현
초보 운전자를 위한 안전 주행 보조 시스템
[Team Projects]
(2022.12. ~ 2023.02.09.)
PyTorch
3D Object Detection
OpenCV
- 초보 운전자가 혼자 도로를 주행할 때 주변 환경을 빠르게 인지하도록 하여 안전한 주행에 도움을 주는 시스템
- 역할 및 주요 개발 내용
Activities