김석준
AI Engineer | LLM · Agent · 워크플로우 자동화로 현업 병목을 해결합니다
현업의 반복 업무와 판단 업무에서 병목을 직접 발굴하고, LLM·AI Agent·워크플로우 자동화로 실제 동작하는 해결책까지 만드는 Problem Solver를 지향합니다. Azure AI Foundry, LangChain, Copilot Studio, Power Automate, FastAPI 등 다양한 개발 경험을 바탕으로 기술로 문제를 해결해왔습니다.
소개
현재 KT AX엔지니어링팀에서 AI·LLM 기반 B2B 서비스를 개발하고 있습니다. 단순한 PoC를 넘어 비개발 직군이 실제로 쓰는 번역·검색·대화형 업무 자동화 솔루션을 만들어왔습니다.
저의 일하는 방식은 '이 업무, 사람이 계속 해야 하는가?'라는 질문에서 시작합니다. 현업의 병목을 정량화하고 LLM·AI Agent·자동화 워크플로우로 대체 가능한 구간을 분리해 프로토타입부터 프로덕션·운영 가이드까지 마감하는 것을 목표로 합니다.
모델보다 사용자 문제에 관심이 많습니다. 관제 자동화로 수행 시간 80%를 단축하고, 번역 정확도를 16% 개선하고, 사내 가이드와 공용 실험 플랫폼을 통해 타 팀도 AI를 직접 쓰게 만든 경험이 저의 가장 큰 자산입니다.
6년차
경력
KT / 선임
현재
AI Engineer
직무
AI Agent 설계 및 개발
핵심 분야
경력
KT
선임AX엔지니어링팀2021.03 ~ 재직 중
AI·LLM 기반 B2B 서비스를 설계하고 구현하고 있습니다. Azure OpenAI, LangChain, FastAPI를 활용해 번역, 업무 자동화, 검색 기반 응답 경험을 제품 수준으로 연결하는 역할을 맡고 있습니다.
KT
인턴AI운영추진팀2020.12 ~ 2021.02
관제 자동화와 웹 크롤링 최적화 업무를 수행했습니다. 병렬 처리 기반으로 실행 시간을 크게 단축하며 데이터 수집 자동화의 효율을 높였습니다.
볼드코퍼레이션
인턴개발팀2020.01 ~ 2020.06
광고 성과 대시보드와 마케팅 데이터 분석 기능을 개발했습니다. 데이터가 의사결정에 연결되는 흐름을 제품 관점에서 경험한 시기였습니다.
프로젝트
다국어 실시간 번역 Teams 앱
다국어 B2B 회의에서 실시간 번역·회의록 수작업 병목을 해소하기 위한 Azure OpenAI 기반 솔루션입니다. 1만 건+ Fine-tuning 데이터셋 구축, 프롬프트 30회+ 실험, Hybrid-RAG 설계로 번역 정확도를 16% 개선했습니다.
- 번역 정확도 16% 개선
- LLM-Judge 자동 평가 파이프라인으로 검증 리드타임 단축
- 1만 건+ Fine-tuning 데이터셋 직접 구축
AI Agent 파일럿 Project
업무 흐름 중 AI Agent를 어디에 붙여야 실효가 있을지 기준이 없던 상황에서, 적용 대상을 직접 발굴·정의하고 시나리오별 아키텍처와 RAG 파이프라인 PoC까지 마감한 파일럿입니다.
- LLM을 기반으로 해결 가능한 문제를 직접 발굴·정의
- 업무 시나리오 맞춤 아키텍처 설계
- Azure Search + LangChain RAG 파이프라인 PoC
LLM 채팅 플레이그라운드
사내 LLM·프롬프트 검증이 개발자 개인 환경에 흩어져 있던 병목을 해소하기 위해, 개발자 외 구성원도 모델·프롬프트를 직접 비교할 수 있는 공용 실험 플랫폼을 Gradio + FastAPI로 구축해 Azure에 서비스로 배포했습니다.
- 비개발 구성원도 쓰는 공용 LLM 실험 플랫폼 배포
- 모델·프롬프트 비교 리드타임 단축
- FastAPI + Azure App Service 서비스화
회의 예약 관리 AI Agent
회의 예약·일정 조율의 반복 커뮤니케이션 낭비를 대체하기 위한 대화형 AI Agent PoC입니다. LangChain, Function Calling + Copilot Studio + Power Automate로 의도 분류·플로우·외부 도구 연동까지 설계했고, 결과를 사내 개발 가이드로 정리해 타 팀에 확산했습니다.
- 사내 개발 가이드 작성·스터디 운영으로 타 팀 확산
- Copilot Studio + Power Automate 기반 업무 자동화 Flow 설계
- LangChain Function Calling 기반 Agent PoC 구현
지니TV DataOps 플랫폼
학습 데이터 배포와 작업 관리용 웹 서비스입니다. UI·UX 설계, 프론트엔드 구현, CI·CD 파이프라인 구성까지 담당하며 데이터 운영 플랫폼 구축 경험을 쌓았습니다.
- UI·UX 설계 및 프론트엔드 전담
- 데이터 작업 운영 플랫폼 구축
- CI·CD 파이프라인 설정
데이터 수집 Backend Pipeline
Spring Batch 기반 자동 데이터 수집 시스템입니다. 유튜브, 네이버, OTT 데이터를 안정적으로 수집할 수 있도록 배치 파이프라인을 설계했습니다.
- 배치 기반 자동 수집 파이프라인 구축
- 키워드·채널 자동 수집
- OTT 콘텐츠 수집 자동화
GiGAGenie 시뮬레이터 플랫폼
AI 스피커 응답 품질 개선을 위한 통합 시뮬레이터입니다. 사용자·관리자 페이지를 구현하고 EC2 기반 사내 서비스로 배포했습니다.
- 사내 서비스 배포 경험
- 시뮬레이션 이력 관리 기능 구현
- 사용자·관리자 화면 개발
AWS PaaS 아키텍처 PoC
AWS PaaS 상품 연계 아키텍처 레퍼런스를 확보하기 위한 PoC입니다. 실시간 데이터 파이프라인과 ML/DL 시각화 흐름을 설계했습니다.
- 실시간 데이터 파이프라인 설계
- AWS PaaS 레퍼런스 확보
- ML/DL 시각화 PoC
데이터센터 냉방 전력 최적화 모델 PoC
머신러닝을 활용해 데이터센터 냉방 전력 최적화를 검토한 PoC입니다. 전처리와 Feature Engineering, 모델 최적화를 수행했습니다.
- Feature Engineering 수행
- 클러스터링 기반 전처리
- 머신러닝 모델 최적화
인프라 동적 임계치 예측 모델
고정 임계치 기반 알람의 오탐으로 운영팀 피로도가 높던 문제를 해결하기 위해, 시계열 분석과 ML/DL 모델을 비교해 동적 임계치 예측 정확도를 20% 개선했습니다.
- 예측 정확도 20% 개선
- 알람 오탐으로 인한 운영 피로도 감소
- 성능 데이터 Feature Engineering
로그인 관제 자동화
운영자가 매일 수작업으로 반복하던 로그인 관제 업무를 Python 기반 동적 웹 크롤러로 자동화했습니다. Multiprocessing 병렬 처리 재설계로 수행 시간을 80% 단축하고, IE·Chrome 호환성까지 마감해 실사용 수준으로 배포했습니다.
- 수작업 관제 업무 수행 시간 80% 단축
- Multiprocessing 기반 구조 재설계
- IE·Chrome 크로스 브라우저 운영 품질 확보
광고 성과 실시간 대시보드
광고 성과 및 영업자 관리를 위한 실시간 대시보드 구축 프로젝트입니다.
- 실시간 대시보드 구축
- 성과 지표 시각화
- 영업 관리 효율화
광고 Funnel 최적화 분석
매체·캠페인별 성과 지표와 Funnel 분석을 통해 광고 효율 개선을 수행한 프로젝트입니다.
- 광고 효율 20% 개선
- Funnel 분석
- A/B 테스트 설계
CRM 데이터 분석 및 SQL 자동화
CRM 분석과 SQL 자동화 프로세스 개선을 통해 매출·영업 관리 효율화를 지원한 프로젝트입니다.
- 매출/영업 관리 효율화
- SQL 자동화 프로세스 개선
- GitHub Actions 도입
기술 스택
AI Engineering
Workflow Automation
Backend
Data & Automation
Frontend
Cloud / MLOps Adjacent
학력
중앙대학교
학사 · 컴퓨터공학과
2015.03 ~ 2021.02
Certifications
Awards
연락처
AI Builder · LLM 제품 개발 · 워크플로우 자동화 · 사내 AI 문화 확산 기회에 열려 있습니다. GitHub를 통해 작업물을 확인하실 수 있습니다.