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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

Author: kmink3225

_pages/about.md

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+<div style="text-align: right; margin-bottom: 1rem;"><strong>English</strong> · <a href="/ko/">한국어</a></div>
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 I am an **AI Engineer / Data Scientist** with 7+ years of experience. I architect and build **enterprise AI platforms** end-to-end — RAG, LLM agents, and NLP — and I back them with **statistically rigorous evaluation**. My foundation is biostatistics (M.S., Columbia) applied to diagnostics, so I care as much about *measuring* a system as building it.
 
 - **AI/LLM Engineering** — multi-agent RAG platforms (Self-RAG / CRAG / Graph RAG), self-built orchestration harnesses, and LLM-as-judge evaluation pipelines. I build systems that are *grounded and measured*, not demos.

_pages/cv.md

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-description: This is a description of the page. You can modify it in '_pages/cv.md'. You can also change or remove the top pdf download button.
+description: Curriculum vitae — Kwangmin Kim, AI Engineer / Data Scientist.
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+<div style="text-align: right; margin-bottom: 1rem;"><strong>English</strong> · <a href="/ko/cv/">한국어</a></div>

_pages/ko_about.md

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+title: 소개
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+subtitle: AI Engineer / Data Scientist · 엄밀한 평가로 뒷받침하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼(RAG·LLM 에이전트)
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+    <p>대한민국, 서울</p>
+    <p><a href="mailto:kmink3225@gmail.com">kmink3225@gmail.com</a></p>
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+<div style="text-align: right; margin-bottom: 1rem;"><a href="/">English</a> · <strong>한국어</strong></div>
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+7년 이상 경력의 **AI Engineer / Data Scientist** 다. RAG, LLM 에이전트, NLP 기반의 **엔터프라이즈 AI 플랫폼을 아키텍처부터 설계·구축**하고, 이를 **통계적으로 엄밀한 평가**로 뒷받침한다. 진단 분야에 적용된 생물통계(컬럼비아 석사)가 토대라, 시스템을 *만드는 것*만큼 *측정하는 것*을 중요하게 여긴다.
+
+- **AI/LLM 엔지니어링** — 멀티 에이전트 RAG 플랫폼(Self-RAG / CRAG / Graph RAG), 자체 오케스트레이션 하네스, LLM-as-judge 평가 파이프라인. 데모가 아니라 *접지(grounding)되고 측정되는* 시스템을 만든다.
+- **데이터 사이언스** — 실험설계, 인과추론, 생존분석, 딥러닝/NLP. 이론적 배경은 [1,900편 이상의 기술 블로그 글](https://kk3225.netlify.app)로 정리해 왔다.
+
+특허 **7건**(제1발명가 4건)을 출원했고, R&D 부문 President's Award(Seegene)와 생물통계 Chair's Award(컬럼비아)를 받았다.
+
+자세한 내용은 [이력서](/ko/cv/)와 [프로젝트](/ko/projects/)를, 깊이는 [블로그](https://kk3225.netlify.app)를, 연락은 [GitHub](https://github.com/kmink3225) · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/kwangmin-kim-a5241b200/)을 참고하면 된다.

_pages/ko_cv.md

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+title: 이력서
+permalink: /ko/cv/
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+description: 김광민 — AI Engineer / Data Scientist 이력
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+<div style="text-align: right; margin-bottom: 1rem;"><a href="/cv/">English</a> · <strong>한국어</strong></div>
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+**김광민 (Kwangmin Kim)** · AI Engineer / Data Scientist · 대한민국 서울
+[kmink3225@gmail.com](mailto:kmink3225@gmail.com) · [GitHub](https://github.com/kmink3225) · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/kwangmin-kim-a5241b200/)
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+## 요약
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+7년 이상 경력의 AI Engineer / Data Scientist. RAG, LLM 에이전트, NLP 기반 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 아키텍처부터 설계·구축하고, 통계적으로 엄밀한 평가로 뒷받침한다. 전문 분야는 LLM 에이전트, RAG/Graph RAG, 딥러닝/NLP, 머신러닝, 실험설계, 통계분석이다.
+
+## 경력
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+### Seegene — Data Scientist / AI Engineer
+
+*2020.12 – 현재 · 대한민국*
+
+전사 멀티 에이전트 플랫폼의 기술 리드/아키텍트로, 엔터프라이즈 AI 에이전트·RAG 플랫폼과 그 평가 체계를 설계·구축한다. 이전에는 진단 분야의 ML·통계 모델링을 담당했다.
+
+- 도메인 특화 **멀티 에이전트 RAG 지식 플랫폼**을 아키텍처부터 총괄 설계·구축하고, 단일 에이전트 파일럿에서 전사 과제로 확장(초기 ~30명 배포, 전사 확장 중).
+- **지식 QnA 챗봇** 설계 — 9개 sub-agent **Self-RAG/CRAG** 루프 + 토큰 스트리밍 + 출처 인용. 151건 질의에서 10개 지표 전수 통과(사용자 만족도 ~98%, 평균 응답 4.66초, 인용률 96.9%, 시스템 성공률 100%), 4모델 LLM-as-judge 평가에서 사실·추론 5.0/5.0.
+- **자체 에이전트 오케스트레이션**이 범용 CLI 대비 **건당 비용 최대 ~17배 절감**을 벤치마크로 입증(paired t-test/McNemar/bootstrap CI, 6지표 Composite).
+- **NLP 기반 데이터 표준화 시스템** — 검증 시간 **8시간 → 0.73초(99% 단축)**, 메타데이터 일관성 8.4% → 98.7%. 8개 모델 벤치마크(14클래스, 95% CI, McNemar+Holm)에서 KLUE-RoBERTa 96.88% 선정, 671K BiLSTM이 110M 모델과 통계적 동급임을 입증.
+- 하드코딩 PCR 신호 baseline 알고리즘을 **데이터 기반 모델**로 재설계, 위음성률 **0.47% → 0.04%(91.49% 개선)**.
+- 진단 장비 QC를 **2단계 LSTM + 10개 지표**로 자동화(신호 61,248개), QC 시간 ~93% 단축(연간 운영비 약 13배 절감) — R&D President's Award.
+- **모델 평가·MLOps 체계** 구축 — LLM-as-judge 자동 채점 + 아키텍처 A/B 벤치마크 + 메트릭 로깅. IT/BT 20여 명 멘토링.
+
+### 컬럼비아 의대 (CUIMC) — Taub Institute · Statistical Research Assistant
+
+*2018.12 – 2020.05 · 미국 뉴욕*
+
+알츠하이머병 바이오마커 발견을 위한 대규모 다중 오믹스 분석.
+
+- 유전체·대사체·임상데이터 통합으로 약 3,000개 대사물질 중 **핵심 바이오마커 13개(p<0.01)** 발견, 8개월간 미발견 교란자 규명.
+- 146 샘플 × 3,000 고차원 변수 처리, 10+ ML 알고리즘 비교 후 sPLS 선정(분류 정확도 84% + 해석력), Cox/GEE로 20년 발병 위험 모델 구축.
+
+## 학력
+
+- **M.S. Biostatistics**, Columbia University (2017–2019) — Chair's Award
+- **B.A. Mathematics**, Baruch College, CUNY (2015–2017)
+- **B.S. Biochemistry**, 강원대학교 (2006–2012) — 수석 졸업, 학장상
+
+## 기술
+
+- **LLM 에이전트 / GenAI** — RAG, Agentic RAG, Graph RAG, Self-RAG/CRAG, LangChain, LangGraph, Azure OpenAI, Azure AI Search, OpenAI/Claude API, 프롬프트 엔지니어링
+- **NLP / 딥러닝** — KLUE-RoBERTa, KoBERT, ALBERT, BiLSTM/LSTM, Hugging Face Transformers, PyTorch, KiwiPiePy/KoNLPy
+- **머신러닝 / 통계** — scikit-learn, HDBSCAN, 회귀/생존분석, 시계열, 인과추론(A/B Test), 실험설계
+- **데이터 / 백엔드 엔지니어링** — Python, R, SQL(PostgreSQL), SAS, FastAPI, Streamlit, Apache Airflow, Parquet, AST, Docker, Azure DevOps
+
+## 수상 · 특허
+
+- **특허 출원 7건**(제1발명가 4건) — Ct 기반 맞춤 치료법, 의료 플랫폼 구독 시스템, 진단 장비 Noise Test 자동화, 의료 장비 Noise Level 측정 알고리즘 (제1발명가); 분자진단 예측 모델 등 (제2발명가). Seegene, 2021–2022.
+- **President's Award** (R&D 부문 우수상), Seegene, 2021
+- **Chair's Award** — Graduation Practicum Research Competition, Columbia Biostatistics, 2019
+
+## 자격
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+- Microsoft Azure — DP-203(Data Engineering), DP-100(Data Science), DP-300(Database), 2025
+- SAS Certified Base Programmer, 2018
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+## 언어
+
+- 한국어 (모국어) · 영어 (유창)

_pages/ko_projects.md

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+layout: page
+title: 프로젝트
+permalink: /ko/projects/
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+description: AI/LLM 엔지니어링과 데이터 사이언스 주요 작업. 운영 세부사항은 회사 IP 보호를 위해 추상화했다.
+toc:
+  sidebar: left
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+<div style="text-align: right; margin-bottom: 1rem;"><a href="/projects/">English</a> · <strong>한국어</strong></div>
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+> 아키텍처와 방법론은 상위 수준으로만 기술한다. 운영 코드와 내부 데이터는 비공개다.
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+## 엔터프라이즈 멀티 에이전트 RAG 플랫폼
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+*역할: 기술 리드 / 아키텍트 · 스택: Python, LangChain, LangGraph, Azure OpenAI, Azure AI Search, FastAPI*
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+도메인 특화 **멀티 에이전트 RAG 지식 플랫폼**을 아키텍처부터 총괄 설계·구축하고, 단일 에이전트 파일럿에서 전사 과제로 확장했다(초기 ~30명 배포, 전사 확장 중).
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+- **지식 QnA 챗봇** — 9개 sub-agent Self-RAG/CRAG 루프 + 토큰 스트리밍 + 출처 인용. 151건 질의 10개 지표 전수 통과(만족도 ~98%, 4.66초, 인용률 96.9%, 성공률 100%), 4모델 LLM-as-judge에서 사실·추론 5.0/5.0.
+- **자체 오케스트레이션 vs 범용 CLI** — 최상위 구성에서 건당 비용 **최대 ~17배 절감**(paired t-test/McNemar/Cohen's d/bootstrap CI, 6지표 Composite).
+- **RAG 파이프라인** — Parent-Child + Contextual Chunking, 하이브리드 검색(BM25+Vector), Child→Parent 매핑, 리랭킹으로 환각 억제. LangChain → LangGraph → Agentic 3단계 로드맵.
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+## NLP 기반 데이터 표준화 시스템
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+*역할: 기술 리드(IT/BT 20여 명 멘토링) · 스택: PyTorch, Transformers, KLUE-RoBERTa, BiLSTM, HDBSCAN, RAG, pytest, Docker*
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+현업 메타데이터 불일치 문제를 정의하고 Rule + 분류기 + RAG 하이브리드 시스템으로 해결, 파일럿 성공 후 전사 적용·후속 AI 플랫폼의 출발점이 되었다.
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+- 검증 시간 **8시간 → 0.73초(99% 단축)**, 부서 간 문의 월 70 → 4건(94.3%↓), 일관성 8.4% → 98.7%, 완전성 29.6% → 100%.
+- **8개 모델 벤치마크**(14클래스, 7,698건, stratified, 95% CI, McNemar+Holm) — KLUE-RoBERTa 96.88% 최고, 5-fold CV로 671K BiLSTM이 110M 모델과 통계적 동급(p=0.73) 입증, 1.48ms 경량 배포안 도출.
+
+## 진단 신호 모델링 & QC 자동화
+
+*역할: 프로젝트 PM / Data Scientist · 스택: Python, R, LSTM, 기저함수 모델링, PCA/t-SNE/DBSCAN, R Shiny*
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+- **PCR 신호 baseline 보정** — 하드코딩 레거시를 데이터 기반 혼합 기저함수 모델로 재설계, 위음성률 **0.47% → 0.04%(91.49% 개선)**, 5종 경쟁 알고리즘 대비 백색잡음 근사도 1위.
+- **장비 QC 자동화** — 2단계 LSTM + 10개 지표(장비 2,201대·신호 61,248개), QC 시간 ~93% 단축(연간 운영비 약 13배 절감), 합/불 분류 94.5%. R&D President's Award 및 제1발명가 특허 2건.
+
+## 알츠하이머 멀티 오믹스 바이오마커 발견
+
+*역할: Statistical Research Assistant, 컬럼비아 의대 Taub Institute · 스택: R, Cox/GEE, sPLS, Lasso/Ridge/RF/SVM/GBM*
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+- 유전체·대사체·임상데이터 통합으로 약 3,000개 대사물질 중 **핵심 바이오마커 13개(p<0.01)** 발견, 8개월간 미발견 교란자 규명.
+- 고차원 소표본(146 샘플 × 3,000 변수), 10+ ML 비교 후 sPLS 선정(정확도 84% + 해석력), Cox/GEE로 20년 발병 위험 모델 구축. 연구 경진대회 top-3, Chair's Award, Taub Institute 정규직 제안.

_pages/projects.md

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