최경섭 포트폴리오

경력

이몰디노, 서울

제조업 분야의 예측 모델링을 위한 End-to-End 머신러닝 파이프라인을 설계 및 배포했습니다.
제품, 영업, 마케팅 등 유관 부서와 협력하여 비즈니스 요구사항을 AI 기반 솔루션의 기술 사양으로 전환하는 업무를 수행했습니다.
Python (Pandas, NumPy), Snowflake, SQL을 사용하여 5,000만 행 규모의 데이터셋에 대한 탐색적 데이터 분석(EDA)을 진행했습니다.
결측치 처리, 스케일링, 인코딩을 다루는 견고한 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 파이프라인을 구현했으며, 새로운 피처 생성을 통해 모델 성능을 향상시켰습니다.
NLP 분야의 트랜스포머(Transformer) 기반 아키텍처와 같은 최신 기술들을 연구하고 신규 프로젝트에 통합했습니다.
PEP 8 표준을 준수하여 깔끔하고 확장 가능하며 문서화가 잘 된 Python 코드를 작성했으며, 동료 코드 리뷰에 적극적으로 참여하고 Git을 활용한 팀의 버전 관리 모범 사례 구축에 기여했습니다.

창원컴퍼니, 창원

3개년치 납품 기록을 발주서(PO) 및 창고관리시스템(WMS) 데이터와 대조 감사하여 세 시스템 간 정합성을 맞추고, 파악되지 않았던 재고·청구 오류를 발굴했습니다.
JLG 대상 부품 승인 프로세스를 전담하여 사내 엔지니어와 RFQ 대응을 조율하고, 치수·재질·공정 문서를 포함한 PPAP 승인 패키지를 작성해 양산 승인을 이끌어냈습니다.
한-영 이중언어 기술 통역(TOEIC 990)으로서 고객사와 공장 간 RFQ, PPAP, 선적 서류 등 기술·상업 문서를 번역하며 가교 역할을 수행했습니다.
주문 및 부품 마스터 데이터의 ERP 입력을 전담하여 가격, 부품번호, 주문 상태의 정확성을 유지했습니다.
EXW 조건 하에 포워더와 협력하여 생산·납기 일정에 맞춰 픽업 및 부품 입고를 조율했습니다.

자기계발 기간

씨테크시스템, 창원

5억 원 규모의 정부 스마트팩토리 R&D 과제에서 이상탐지 엔지니어링을 담당, 실시간 전류 데이터로 불량 가공(채터링)을 탐지하는 CNN 모델(TensorFlow)을 구축했습니다.
진동 데이터 기반 CNC 이상 예측을 위한 지도학습/딥러닝 앙상블 모델(XGBoost + LSTM)을 개발하고, Flask·Scikit-learn 기반 RESTful API로 실시간 서비스에 배포했습니다.
공장 설비에서 스트리밍되는 고빈도 전류 데이터를 처리하는 ETL 레이어(Pandas + MySQL)를 구축하고, 관련 연구 결과를 실제 제품 기능으로 구현했습니다.
마일스톤 납품을 통해 계약을 완수했으며, 후배 웹 개발자에게 버전 관리·테스트·디버깅을 멘토링했습니다.

이지지오, 창원

3억 원 규모의 정부 지원 머신비전 프로젝트를 위한 엔드투엔드 웹 플랫폼을 구축, OpenCV 기반 실시간 이미지 분석·영상 처리 기능을 기업 애플리케이션에 통합했습니다. (정부 지원 프로젝트)
Django, Bootstrap, JavaScript, Docker/Portainer, SQLite, Linux 스택으로 컨테이너 기반 배포를 구현해 비전 파이프라인의 환경 간 재현성을 확보했습니다.
머신러닝 엔지니어와 협업하여 TensorFlow 딥러닝 추론을 제품에 통합했으며, 정부 과제 요구사항 문서를 기반으로 스프린트 계획을 수립했습니다.
과제 마일스톤 심사를 통과하는 PoC(개념 증명)를 성공적으로 납품했습니다.

지에스에프시스템, 창원

해밀소프트, 울산

자세한 기술 내용