"JUST DO IT." – 실행력이 최고의 무기다
AI 기술을 실용적인 제품으로 연결하는 AI 융합형 인재(Convergence Talent) 입니다. 데이터·AI·소프트웨어 엔지니어링·UX·비즈니스의 교차점에서 빠르게 학습하고, 즉시 적용하며, 끝까지 제품화합니다.
AI + 소프트웨어 + 데이터 + UX + 비즈니스를 융합해, 문제를 정의하고 끝까지 제품으로 만드는 사람.
- 실전 중심: 프로토타입 → 사용자 피드백 → 개선 → 제품화
- 속도와 품질의 균형: 빠른 실험과 일관된 코드/설계
- 사용자 가치 최우선: 사용성이 곧 성과라고 믿습니다
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다양한 영역을 가로지르는 T-자형(깊이)+π-자형(다중-깊이) 역량 구조를 갖춘 인재를 뜻합니다.
- AI/데이터 이해: LLM, Prompt Engineering, Whisper, 이미지 생성, 평가·지표 설계
- 엔지니어링: Python/TypeScript, React/Node, FastAPI, 데이터 파이프라인, 배포/운영
- UX/제품감: 문제 정의 → 사용자 여정 → 마이크로 인터랙션 → 측정/분석
- 비즈니스: 가설-검증, 비용·효율 최적화, 전달력 있는 문서화·스토리텔링
아래 마인드맵과 플로우차트로 제 역량과 사고 흐름을 한눈에 볼 수 있습니다.
mindmap
root((AI 융합형 인재))
AI
LLM · Prompt
Whisper · STT
Image Generation
Evaluation · Metrics
Software
Python · FastAPI
TypeScript · React
Node.js · Express
CI/CD · Cloud(AWS)
Data
Pandas · ETL
SQL · NoSQL
Data Modeling
UX · Product
User Journey
Wireframe · Prototype
Accessibility · A11y
Business
Hypothesis Testing
Cost Optimization
Narrative · Docs
flowchart LR
A[문제 정의 · 목표지표 설정] --> B[데이터/지식 수집 · 전처리]
B --> C[모델/도구 선택 · 프롬프트 전략]
C --> D[프로토타입 구현 · 빠른 실험]
D --> E[평가/지표 측정 · 리그레션 방지]
E --> F[웹/앱 제품화 · 배포/모니터링]
F --> G[사용자 피드백 루프 · 지속 개선]
세부 원칙 보기
- 가설을 명확히 서술하고, 측정 가능한 지표로 정의합니다.
- 데이터·모델 선택보다 사용자 문제를 우선합니다.
- 평가 기준을 문서화해 재현 가능 실험을 만듭니다.
- 배포 후 **관찰 가능성(Observability)**를 확보합니다.
| 영역 | 기술 |
|---|---|
| 언어 | Python 🐍, Java ☕, JavaScript, TypeScript, Go(학습 중), Rust(학습 중) |
| 프론트엔드 | HTML, CSS, React, Tailwind CSS, TypeScript |
| 백엔드 | Node.js, Express.js, FastAPI, Django, Spring 일부 경험 |
| 데이터베이스 | MySQL, MongoDB |
| AI/데이터 | OpenAI API, Whisper, Prompt Engineering, 이미지 생성, Pandas |
| 도구 | Git, AWS, Figma, Photoshop, Illustrator, AutoCAD, 3DS Max |
주로 Python 기반 자동화, 데이터 처리, AI 연동, 웹 제품화를 수행합니다.
| GPT 이름 | 설명 |
|---|---|
| 🧙 VBA MASTER! | 엑셀 VBA 매크로 코드를 자동 생성하는 GPT |
| 🎨 Logo and Text Design Expert | 텍스트를 기반으로 로고 제작 방향을 제시 |
| 📸 SNS Posing | 업로드된 사진을 분석하여 SNS용 포스팅 문구 생성 |
GPT를 도구를 넘어 협업 파트너로 활용합니다.
- OpenAI API 심화 · 프롬프트 엔지니어링 패턴화
- Whisper 파이프라인 · 감정/톤 분석 실험
- 이미지 생성 · 스타일 일관성(시드·컨디셔닝)
- FastAPI 기반 API 서버 심화 · 모듈러 설계
- 데이터 정제/자동화(ETL) 고도화 · 품질지표 설계
- 웹 접근성 · 반응형 UX 개선 · 마이크로 인터랙션
AI 학습 기록 펼쳐보기
- LLM(대형언어모델)의 원리와 구조: Transformer, Attention, GPT 시리즈
- OpenAI API 활용법:
chat/completions, 프롬프트 엔지니어링, 오류 처리(529 overloaded_error등) - 음성 → 텍스트: Whisper, 감정/말투 분석 흐름
- AI 이미지 생성: 애니/지브리/K-pop 스타일, 시드 고정과 일관성 유지
- AI 기반 GUI: 텍스트→코드 변환, GUI 요소 자동 생성, 인코딩 자동 판별
원칙 보기
- 문서 우선: 결정과 가설, 실험과 결과를 짧고 명확하게 기록합니다.
- 작은 배치: 위험은 작게, 가치는 빠르게. 연속 전달(Continuous Delivery) 지향.
- 사용성 테스트: 정량/정성 사용자 피드백 루프를 설계합니다.
- 코드 품질: 타입 기반 계약, 가드 클로즈, 에러 핸들링, 관찰 가능성.
- 이메일: [email protected]
- 함께 만들고 싶은 아이디어가 있다면, 지금 연락 주세요. AI로 실용적인 가치를 함께 만들어갑니다.
감사합니다. 이 저장소는 저의 실험과 학습, 그리고 AI 제품화 여정을 기록합니다.