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기본 정보

이름
이찬우
직업
소프트웨어 엔지니어
이메일
upup1810@gmail.com
간단 소개

복잡한 문제를 구조적으로 분석하고, 자동화된 시스템으로 효율적으로 해결하는 소프트웨어 엔지니어 입니다.

자기소개

자기소개

매일 13개 신문사의 수천 건 경제 뉴스를 자동 수집·요약하는 LLM 기반 RAG 파이프라인을 설계·운영하며,
단순한 LLM 호출에 의존하지 않고 토큰 최적화, 스마트 배치 처리, 파인튜닝 분류기, 우선순위 큐 등
다양한 기술적 구조를 통해 운영 비용을 75% 절감하고, 정밀도 93% / 재현율 96%의 품질을 달성했습니다.

정제되지 않은 문서를 효율적으로 다루기 위해,
불필요한 정보의 제거핵심 정보의 자동 분류·요약을 구조화해내는 일에 집중해왔습니다.

이 과정에서 기획자, 디자이너, 도메인 전문가, 프론트엔지니어 등 다양한 직군과 긴밀히 협업하며,
실제 사용자 흐름에 맞춘 구조 개선을 반복한 경험이 있습니다.

복잡한 정보를 간결하게 정리하고, 자동화된 방식으로 전달하는 시스템을 만드는 데 강점을 가지고 있으며,
실제 사용자 흐름에 맞춰 구조를 반복적으로 개선해온 경험을 바탕으로,
조직에 새로운 정보 문제나 운영 병목이 생겼을 때, 빠르게 구조화하고 해결책을 제안하는 개발자로 기여하고 싶습니다.

기술 스택

기술 스택

Python, Java, Apache Spark, AWS, openAI API, mediapipe, GitHub, swagger, Slack, Notion, FastAPI, Spring Boot, MySQL

프로젝트

프로젝트명

뉴스 요약 & 필터링 자동화 시스템

소속/기관명

개인/기타

프로젝트 기간

2025.01. ~ 2025.04.

프로젝트 내용

기술스택: Python, FastAPI, Airflow, Redis, Qdrant, FinBERT, LLM API, Prompt Engineering, Docker, AWS

경제 뉴스에서 핵심만 자동 큐레이션하는 실서비스 파이프라인 설계 및 운영
바쁜 직장인을 위한 경제 뉴스 큐레이션 시스템. 하루 수천 건 기사에서 핵심 정보만 선별·요약.

데이터 수집 및 파싱 자동화
– 13개 신문사의 RSS로부터 기사 자동 수집 및 파싱, BeautifulSoup + Factory 패턴 기반 커스텀 파서 13종 개발 – 수집부터 HTML 파싱까지 전 과정 자동화, 파싱 성공률 99.6%

중요도 기반 기사 선별
– FinBERT 파인튜닝으로 정밀도 93%, 재현율 96%의 경제 뉴스 분류기 개발
– 불필요 기사 약 40% 자동 필터링하여 LLM 호출 수를 대폭 감소
– LLM 기반 페르소나 3인 합의 키워드를 활용한 질의로 검색 정확도 개선, 하루 평균 1천 건 중 50건으로 압축

LLM 호출 최적화 및 중복 제거
– tiktoken 기반 Smart Batch 처리 시스템 구현 → API 응답속도 4.3배 향상 및 운영비 60% 절감 달성
– MinHash + LSH를 활용한 2단계 중복제거 시스템으로 F1 Score 1.0 달성, 벡터 검색 비용 98% 절감

실시간 큐레이션 및 배포
– Redis TTL 기반 우선순위 큐(ZADD) 설계, 중요도 + 신선도 기준으로 Top-5 기사 자동 큐레이션
– 중요 기사 사용률 70% → 95% 향상, 과거 콘텐츠 자동 제거로 최신 정보 유지

프롬프트 엔지니어링
– "20년 경력 경제 에디터" 역할 설정, JSON 포맷 출력 및 Few-shot 예시 제공
– 분류 정확도 77% → 94%, 평가 일관성 77% 개선(표준편차 0.62->0.14)
– 13개 신문사 실제 뉴스 데이터 300개 기준 A/B 테스트 검증

프로젝트명

EZMO(투엔티닷) – 손목 건강 모니터링 앱

소속/기관명

(주) 투엔티닷

프로젝트 기간

2023.05. ~ 2023.10.

프로젝트 내용

기술스택: Python, Kotlin, Android, Mediapipe, FastAPI

Android + MediaPipe 외주 인력 공백 상황에서, 일정 지연 없이 앱 개발을 완수하기 위해 직접 기능 개발 주도

모바일 실시간 분석 기능 개발
– 리서처가 작성한 Python 분석 코드를 Android에 직접 포팅, 손목 각도 실시간 추정 기능 개발
– MediaPipe Pose + Hand 모델을 Android 환경에 최적화하여 모바일에서도 피로 감지 가능

협업 기반 피드백 시스템 설계
– 작업치료사와 협업해 손목 피로 기준 수치화 → 실시간 피드백 + UI 흐름 설계
– 디자이너, 기획자와 협업하며 사용자 경험에 맞춘 UX 구조 반복 개선

긴급 상황에서의 리더십 경험
– Android 외주 인력 공백 상황에서 Android 경험 없이도 개발 리더십을 발휘해 프로젝트 일정 수호
– 실제 사용자 피드백 기반으로 기능 개선, 발표 및 데모 성공적으로 마무리

프로젝트명

Spark Plus

소속/기관명

과학기술정보통신부/소프트웨어 마에스트로

프로젝트 기간

2021.04. ~ 2021.11.

프로젝트 내용

기술스택: Python, PySpark, Pandas, Geo Pandas, ELK Stack, Kafka, AWS EMR

한국의 이중 주소체계(지번/도로명/좌표/PNU) 정규화를 위한 오픈소스 데이터 파이프라인 설계 및 배포

ETL 구조 설계 및 정규화 엔진 개발
– 반복 구현되던 GIS 주소 정규화 로직을 PyPI 패키지로 범용화로 조직 간 중복 개발 제거
– 실무 데이터 기반 UDF 15종, 비정형 주소 파서, 좌표→PNU 매핑 엔진 직접 개발

성능 최적화 및 실시간 처리 구조 구축
– PyArrow 기반 마이크로배치 최적화로 좌표 연산 속도 3배 개선 (15.6s → 5.2s)
– 병목이였던 Kinesis를 Kafka로 교체 후 초당 3만 건 주소 정규화 가능한 실시간 RDW 구조 설계
– EMR + Kibana 기반 실시간 시각화 데모 구현으로 데이터 흐름 검증 완료

협업 기반 구조 개선 및 성장 경험
– 팀원 제안(H3 좌표 시스템, 테이블 자동 매핑 등)을 구조 설계에 반영하며 핵심 성능 개선
– Spark와 GIS 도메인 비전문가였지만 협업 기반으로 구조 설계 및 최적화 주도
– 프로젝트 종료 시 팀원에게 "가장 성장한 개발자"로 평가받음

포트폴리오

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이찬우 포트폴리오

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경력

회사명

(주) 투엔티닷

직급 | 부서 | 근무 유형

사원 | 개발

근무 기간

2023.01. ~ 2023.10. (10개월)

담당 업무

– 실시간 영상 스트리밍 백엔드 / 손목 분석 앱 개발
– MediaPipe 기반 AI 모델 Android 연동 및 백엔드 설계

교육

소속/기관명

강남대학교

종류 | 전공

대학교(학사) | 소프트웨어학

재학 기간 | 재학 상태

2015.03. ~ 2021.08. | 졸업

대외활동

활동명

소프트웨어 마에스트로 12기

소속/기관명

과학기술정보통신부

연도

2021

내용

활동명

42서울

소속/기관명

IITP

연도

2020

내용

자격증

자격증명

정보처리

점수 | 발급기관

기사 | 한국산업인력공단

취득연월

2021.06.

댓글