AI RAG ENGINEER 김남우 입니다.

김남우 | AI RAG ENGINEER

김남우

AI·CLOUD ENGINEER

Seoul, Korea

woody@almond.run

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INTRODUCE

안녕하세요, RAG 아키텍처 설계와 구현을 즐기는
AI 엔지니어 Woody.Almond 김남우입니다.

저는 LLM의 환각을 줄이고 신뢰도를 높이기 위한
다양한 RAG 최적화 기법들을 연구하고 적용해
맥락을 잘 이해하는 AI 챗봇을 커스터마이징하는 것에 흥미가 있습니다.

솔트룩스 교육과정 동안 Langchain, Faiss를 활용하여
효율적인 벡터 데이터베이스를 구축했고,
Python과 FastAPI로 코드를 모듈화하고 확장 가능한
아키텍처 설계 및 협업 경험을 했습니다.

SKILLS

> AI & ML
Langchain
OpenAI
HuggingFace
Upstage Embedding
> Database
Faiss
MongoDB
MySQL
> Development
Python
FastAPI
Flutter
JavaScript
> DevOps
Docker
Kubernetes
AWS
GitHub

EXPERIENCE

솔트룩스 AI 멀티모달 개발자 과정
Oct 2024 - Mar 2025

    데이터 처리 및 저장

    • Pandas, NumPy, Scikit-learn 등 ML 및 데이터 전처리 라이브러리 활용
    • MySQL, PostgreSQL 등 데이터베이스 설계 및 SQL 쿼리 최적화 교육
    • 대규모 텍스트 데이터 효율적 처리를 위한 Vector DB 아키텍처 구축

    AI 기술 및 라이브러리

    • Langchain, HuggingFace 등 AI 라이브러리 활용 교육
    • OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 기술 학습

    시각화 및 프론트엔드

    • Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 EDA 시각화 라이브러리 교육
    • Streamlit 활용한 인터랙티브 데이터 대시보드 개발
    • 사용자 의사결정 지원을 위한 시각화 모듈 개발 및 UX 개선

    백엔드 및 인프라

    • FastAPI를 활용한 AI 백엔드 서비스 개발
    • Docker, Kubernetes, AWS 클라우드 인프라 구축 및 운영 교육

    RAG 시스템 설계 및 개발

    • RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처 설계 및 구현
    • 텍스트 전처리 최적화 및 RAG 파이프라인 설계: 청킹, 임베딩, 검색 전략 고도화
    • LLM 프롬프트 엔지니어링 및 하이브리드 검색 전략 연구 및 적용
    • RAG 기반 보험 약관 QnA 및 비교 설계 서비스 "인슈판다" 개발 리드

    성과

    • 커밋.데일리 팀 우수 리더 수료
    • RAG 기반 보험 약관 QnA 및 비교 설계 서비스 "인슈판다" 우수 프로젝트 선정

PROJECT

볼린저밴드 가중평균방식 투자 보고서 서비스 "어디투자"
Apr 2025 - Present
  • 요구사항 분석 및 기획: 투자자 니즈 분석 및 기술적 지표 선정
  • 데이터 수집 파이프라인: 주가 데이터 API 연동 및 실시간 수집 자동화
  • 기술적 분석 모듈 개발: 볼린저밴드, MACD, RSI 등 지표 계산 알고리즘 구현
  • 섹터별 가중치 모델 설계: 업종별 특성을 반영한 가중평균 분석 시스템 구축
  • RAG 파이프라인 구축: 투자 데이터 임베딩 및 Vector DB 저장 프로세스 자동화
  • 전자공시 크롤러 개발: DART API 연동 및 기업공시 정보 추출 시스템 구현
  • 뉴스 데이터 통합 분석: 실시간 뉴스 수집 및 감성분석 모듈 개발
  • 리포트 생성 엔진: LLM 기반 투자 분석 리포트 자동 생성 시스템 구현
  • 웹 서비스 개발: FastAPI 백엔드 및 반응형 대시보드 프론트엔드 구현
  • 배포 및 운영: AWS EKS 기반 3-tier 아키텍처 구축
RAG 기반 보험 약관 QnA 및 비교 설계 서비스 "인슈판다"
Mar 2025
  • 요구사항 분석 및 데이터 수집: 보험약관 PDF 수집 및 분석 요건 정의
  • 데이터 전처리 파이프라인 구축: 청킹, 임베딩, 메타데이터 추출 자동화
  • RAG 아키텍처 설계: Langchain 기반 모듈식 구조로 확장성 확보
  • 검색 엔진 최적화: Vector DB와 Hybrid Search로 정확도 향상
  • 대화 관리 시스템: 히스토리 기반 멀티턴 QA 및 컨텍스트 유지 구현
  • 시각화 및 비교 분석: 보험약관 간 차이점 시각화로 의사결정 지원
  • 배포 및 운영: AWS EKS 기반 3-tier 아키텍처 구축

ETC

자격증 및 수상경력
2019 - Present
  • 2025.02 | Certified Kubernetes Administrator 라이센스 취득
  • 2023.08 | SWF2023 해커톤 'A.I Teacher' 인기상, 팀워크상 수상
강의 및 미디어 활동
2021 - Present
  • 2025.04 | 한국기술교육대학교 CKA 과정 보조강사 출강
  • 2023.07 | LBANK AI 이미지 생성 Midjourney 오프라인 강의 출강
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