I have over 3 years and 6 months of experience in developing, deploying, and managing Deep Learning NLP models, and an additional 3 years and 7 months of experience working on Java-based solutions, operations, deployments, and Oracle DB migration.'I think development is not working alone'I enjoy sharing ideas with other developers for more efficient model code implementation, and sharing new knowledge. I operate under the mindset of 'if you can't teach it, you don't know it', striving to share my knowledge with fellow developers, and eager to learn unknown concepts and knowledge. I have successfully carried out the planning stages of DL models and built AWS Pipelines through smooth collaboration with other developers and non-developers from various fields such as planning, infrastructure, and backend.'Business growth is my growth.'I strive to contribute to business growth, and believe that providing better services to users through Data-Driven Modeling equates to my personal growth. To achieve this, I've been working to apply my knowledge to development and enhance my analytical skills through data utilization. I have been making my utmost effort to grow personally by focusing on summarizing ML/DL concepts in blog posts and making a daily commit.'Let's make abstraction a part of life.'It was hard to manage libraries that were imported for every project at work. I have reduced inefficiencies at work by registering frequently used libraries by their features on PyPI.https://pypi.org/project/pshmodule/
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P3풀무원 (Pulmuone) Sep 2023 - Present서울시 서초구☉ LLM 모델을 활용한 RAG 방식의 AI assistant 봇 리드 개발 ∙ 인사 정보를 토대로 질의 후 문서 정보 요약 및 인사이트 제공하는 챗봇 모델 구현. ∙ 카테고리 분류 로직과 gpt 프롬프트 활용하여 발화 문장 입력 시 1차 카테고리 분류 후 오픈소스 모델을 RAG 방식으로 모델 답변 플로우 구현 ∙ 문서 업로드 화면 페이지, 챗봇 화면 페이지, 관련 데이터베이스 설계 등 문서봇 개발 기획☉ LLM 모델을 활용한 Assistant API 방식의 AICC 콜봇 리드 개발 ∙ 고객 문의에 대해 인텐트를 분류하여 각 인텐트에 맞는 조치사항으로 처리하는 콜봇 모델 구현 -
선임Textnet Nov 2022 - Sep 2023서울시 용산구☉ 소구점이 반영된 광고 문구 생성 프로젝트 일반 문장이 들어왔을 때 소구점과 MBTI 성향에 맞는 성격의 광고 문구로 변경하는 모델을 구현. 1. ChatGPT 프롬프트 튜닝으로 소구점을 추출하고 소구점이 반영된 광고 문구를 생성하여 T5를 이용하여 문체 변환하는 모델 구현. 2. Koalpaca-Polyglot-5.8b를 활용하여 마케팅 정보를 input으로 Instruct 구조로 광고 문구를 생성하도록 PEFT LoRA finetuning 학습.☉ 국내 유통대기업 성격유형별 문체 특성 기반 맞춤형 광고 메시지 생성 모델 ∙ 국내 유통대기업과의 협업으로 성격유형별 문체 특성 기반 맞춤형 광고 메시지 생성 모델 재구현하는 프로젝트. Pretrained Model KoBART Encoder에 인코더 입력으로 원문의 MBTI 성격, 변경될 MBTI 성격, 시즌 정보를 스페셜 토큰으로 그리고 토큰화된 원문을 인코더에 입력하고 디코더에 변경될 문구를 입력하여 finetuning 진행. ☉ Meme Project ∙ 밈으로 대답하는 봇 구현 연구. 1. pretrained sbert로 유저 발화-밈대답셋 데이터 중 유저 발화를 문장 임베딩으로 벡터화를 진행 한 후 cosine similarity를 통해 가장 유사한 문장을 추출하여 유사도가 80%이상인 발화에 대한 밈 답변, 80% 미만인 발화에 대해 LLM 답변 구축. 2. 한국어 어절, 종성 구조 분석으로 EDA 단어 교체 및 pretrained model을 활용한 문체 변환을 통한 데이터 증강 -
선임Illunex Feb 2021 - Nov 2022서울시 마포구◉ 카테고리 분류 모델 개발• 뉴스 본문 기사를 토대로 Transformer Encoder 모델 카테고리 30개 클래스 분류기 개발• 모델링 predict 후 db update 하는 aws pipeline 구축◉ NER본문에서 기업명을 추출하는 NER Model train- Bert model(Klue NER Dataset 활용)Location, Date, Organization, Time, Person, 기타◉ Sentiment Classification with Active LearningActive Learning 개념을 적용하여 Koelectra Sentiment Classification에서 label annotation data를 적은 공수로 생성 및 재학습◉ 키워드 추출 모델sentence_transformers based KeyBERT를 활용한 keyword 추출 pipeline 구축◉ 뉴스 기사 crawlingPython Selenium Pipeline을 구축하여 xpath 태그 추출RabbitMQ, Docker, Supervisord 활용
Frequently Asked Questions about Sunghwan Park
What company does Sunghwan Park work for?
Sunghwan Park works for 풀무원 (Pulmuone)
What is Sunghwan Park's role at the current company?
Sunghwan Park's current role is NLP Engineer @Pulmuone.
Who are Sunghwan Park's colleagues?
Sunghwan Park's colleagues are Bo Kyoung Yoon, 전혜진, 이창현선임연구원풀무원, 최유정, Kim Gian, Yeonho Cho, 박리나.
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Sunghwan Park
Environment And Development, Climate Change Mitigation & Adapatation Project ManagementGunpo -
SungHwan Park
Seoul, South Korea -
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