Data Scientist로 다양한 주제의 머신러닝 및 딥러닝 모델의 개발과 운영 업무를 수행한 경험이 있습니다. 주로 제조 분야에서의 데이터 분석을 중심으로 품질 분석과 가격 예측, 수요 예측 등의 데이터 분석 프로젝트에 참여하였습니다.■ 수행 경력[제조 분야 데이터 분석 경험](1) 중장기 패널 수요 예측 분석 (23.03~23.04)(2) 품질 지표 예측 (22.10~22.12)(3) 설비 자재 가격 예측 및 시뮬레이션 도입 (21.03~22.11)(4) 원자재 구매 가격 및 물량에 대한 적정성 검토 (20.05~21.04)(5) 품질 영향인자 및 최적 조건 도출 (20.02~20.06)[그 외 분야](1) Generative AI 적용(금융/공공/제조) - 기획 / IR Search / Prompt Engineer (23.06-)(2) 제조 분야 통합 DW 시스템 구축 - Data Engineer (19.02~19.12)(3) 대법원 등기 빅데이터 시스템 구축 (18.05~18.12) (3)-1) 등기 빅데이터 플랫폼 설계 - Data Engineer (3)-2) 등기 신뢰도 평가 모델 개발 - Data Scientist■ 보유 기술(1) 데이터 분석- Python : Statistical Data Mining, Multivariate Statistical Analysis, Time Series Analysis, Machine Learning, Deep Learning(Tensorflow, Pytorch)- R : Statistical Data Mining, Multivariate Statistical Analysis, Time Series Analysis, Machine Learning(2) 데이터 처리- Oracle, Hive, MariaDB(3) 시각화 개발- MSTR, Qlik Sense, Tableau(4) 기타- AWS, GCP 사용 프로젝트 경험 有■ 기타 경험(1) 2017 공공 빅데이터 공모전 분석부문 최우수상 (2017.08.31, 시상기관 : 행정안전부)(2) '국내 예능 시청률과 회차 예측 및 영향요인 분석' (2017.09, 한국통계학회지 개재)