채용공고 올리기

류한열님을 응원해보세요!

지금 만족하고 있어요
성실함
책임감
목표 지향적
학습 지향
자기 주도적

미리보기

기본 정보

이름
류한열
직업
Software Engineer
간단 소개

반갑읍니다.

기술 스택

기술 스택

Python, Git, CUDA, C++, Rust, 알고리즘, 아키텍처, 암호학, Java, JavaScript

경력

회사명

엠즈푸드시스템

직급 | 부서 | 근무 유형

대리 | GOT

근무 기간

2019.09. ~ 2021.01. (1년 5개월)

담당 업무

수요예측 시스템의 구축 및 데이터 분석

회사명

CERN

직급 | 부서 | 근무 유형

researcher | openlab

근무 기간

2021.01. ~ 2021.12. (1년)

담당 업무

QKD 시뮬레이터

Homomorphic Encryption 시스템 구축

Quatum Computing을 활용한 GAN

회사명

Desilo

직급 | 부서 | 근무 유형

Research Engineer | Research | 재직 중

근무 기간

2021.12. ~ 재직 중 (3년 2개월)

담당 업무

Homomorphic Encryiton Library 연구 및 개발

프로젝트

프로젝트명

Quantumacy

소속/기관명

CERN

프로젝트 기간

2021.01. ~ 2021.12.

프로젝트 내용

This is the official repository of the Quantumacy project, for more information check our website.

Content

  • QKDSimkit is a simulator for quantum key distribution, it allows to exchange symmetric keys, there are two different interfaces: peer-to-peer and client-server; QKDSimkit

  • Fork of Openfl that integrates QKDSimkit in its transport protocol; openfl-develop

  • Some of the deep learning models we used in our use cases, for example, chestscan is used in openfl-develop; dl_models

  • The Homomorphic Encryption Inference Use Case proposes an innovative setup where a two-fold quantum resilient encryption setup (QKD + Homomorphic Encryption) is used for privacy-preserving machine learning inference. It is based on 3 entities, client, storage, and server (processing). homomorphic-encryption-use-case

https://github.com/CERN/Quantumacy

프로젝트명

Liberate.FHE

소속/기관명

Desilo

프로젝트 기간

2022.01. ~ 2023.11.

프로젝트 내용

Liberate.FHE is an open-source Fully Homomorphic Encryption (FHE) library for bridging the gap between theory and practice with a focus on performance and accuracy.

Liberate.FHE is designed to be user-friendly while delivering robust performance, high accuracy, and a comprehensive suite of convenient APIs for developing real-world privacy-preserving applications.

Liberate.FHE is a pure Python and CUDA implementation of FHE. So, Liberate.FHE supports multi-GPU operations natively.

The main idea behind the design decisions is that non-cryptographers can use the library; it should be easily hackable and integrated with more extensive software frameworks.

Additionally, several design decisions were made to maximize the usability of the developed software:

  • Make the number of dependencies minimal.

  • Make the software easily hackable.

  • Set the usage of multiple GPUs as the default.

  • Make the resulting library easily integrated with the pre-existing software, especially Artificial Intelligence (AI) related ones.

https://github.com/desilo/liberate-fhe

교육

소속/기관명

아주대

종류 | 전공

대학원(석사) | 데이터사이언스

재학 기간 | 재학 상태

2017.09. ~ 2019.08. | 졸업

외국어

외국어명

영어

점수

비즈니스 회화 가능

외국어명

일본어

점수

일상 회화 가능

외국어명

프랑스어

점수

일상 회화 가능

댓글