Jongseob Jeon Email & Phone Number

Seoul, Kr

Seoul, Kr

제품 전략, 영업 기획 및 영업 지원1. 제품 전략, 영업 기획Description- 제품 릴리즈 별 best practice 를 위한 데모 작성- 고객 요구사항 분석 후 제품 개발 로드맵 수립- 시장 트렌드 분석 후 제품 메세지 설정- 제품의 Organic / In-organic 한 성장을 위한 전략 수립2. 영업 지원Description- 고객의 기술적 요구 사항 응대- 구매 고객의 성공적인 제품 도입을 위한 프로젝트 수행 (MLOps 교육, 아키텍쳐 작성, 데모 개발 등)- 잠재 고객의 제품 이해를 위한 PoC 프로젝트 수행 (ML 파이프라인 작성, 베이스라인 모델링, 세미나 발표 등)

MLOps 제품 개발 및 초기 팀 셋업MLOps 제품 개발Description- 산업에서 많은 AI 모델들이 프로젝트에서 배포로 이어지지 못하는 이유가 MLOps 가 어렵기 때문이라고 판단했습니다,- 산업에 AI 도입을 가속을 위해서는 이를 통합하는 제품이 필요하다고 판단해 앞서 개발한 플랫폼을 제품으로 개발하는 초기 과정에 참여했습니다.Skill- Kubernetes, FastAPI초기 팀 셋업Description- 개발 초기 제품 개발에 필요한 여러 부분의 셋업부터 담당자 채용 및 인수 인계까지 담당했습니다. - Figma를 활용한 제품 기능 기획, 기획에 따른 스프린트 계획 및 관리 - 백엔드 개발 및 개발 컨벤션 - 개발된 기능을 k8s 클러스터에 배포하고 테스트 시나리오에서 정상적으로 동작하는 지 검증하는 QA 파이프라인 개발Skill- Cucumber, Figma

AI 프로젝트 및 MLOps 플랫폼 개발1. AI ProjectDescription- 산업의 문제를 AI로 해결할 수 있는지 검증하는 프로젝트들을 다수 진행했습니다.문제 정의 및 평가 지표 설정 과정을 고객이 납득할 수 있는 자료 작성 및 회의를 진행했습니다.Role- 화학 공정 장비 Shutdown 예측 - 연속 공정이 이루어지는 화학 공정의 도메인 지식을 활용한 전처리 기법 연구 - 최대 7일 전 전조 현상 감지- Energy Storage System 화재 예측 - Emergency shutdown 탐지를 위한 문제 및 평가 지표 정의 - 동조 현상이 일어나는 도메인의 특성을 학습할 수 있는 준지도 학습 모델 개발 - 최대 1일 전 전조 현상 감지- 반도체 설비 고장 사전 예측 - 준지도 학습을 이용한 Novelty Detection 알고리즘 개발 - 모델의 민감도를 낮추기 위한 통계량 기반의 feature engineering 개발 - 이상 원인 파악을 위한 준지도 학습 기반의 XAI 기법 개발2. MLOps 플랫폼 개발Description- 오픈소스를 활용해 프로젝트에서 개발한 모델을 빠르게 배포할 수 있는 MLOps 플랫폼을 개발했습니다.개발한 플랫폼을 이용해 CO2 레이저 드릴의 이상 탐지 프로젝트 수행했고 모델의 배포 시간을 기존에 2개월에서 1주로 단축했습니다.- 플랫폼을 개발하면서 얻은 것들을 다른 사람들도 적용 해볼 수 있도록 MLOps for ALL 를 제작해 공유했습니다.Role- SDK: Function to Kubeflow Component, Component to pipeline- CLI: Easy to use platform (Handling pipeline, generate serving yaml)