지원 동기
ClickMe·Eraser에서 LLM 오케스트레이션·RAG·에이전트를 직접 설계하며, 모델을 실제 의사결정 근거와 제품으로 완성하는 경험의 가치를 느꼈고, 이를 프로덕션 수준으로 끌어올리는 AI 엔지니어가 되고자 합니다.
About Me
증명사진 예정
about.tsx
- const doyeon = {
- name: "권도연", // Doyeon Kwon
- role: "AI Engineer",
- email: "devdoyeon@gmail.com",
- phone: "010-7715-9689",
- based: "서울시 종로구 창신동",
- birth: "2002.11.26"
- };
$ ./introduce --role ai
오케스트레이션부터 검증까지 파고든다
끝까지 구현하는
AI Engineer, 권도연입니다.
LLM 오케스트레이션·RAG·에이전트를 설계하고, 프론트·인프라까지 end-to-end로 구현합니다.
LangGraph·deepagents 기반 멀티에이전트 오케스트레이션과 RAG를 설계·구현합니다. ClickMe(광고 시뮬레이션 SaaS)에서 시뮬·매니지먼트·생성 세 도메인을 @tool로 위임하는 통합 딥에이전트를 구현하고, SSR 임베딩 기반 스코어링으로 광고 반응을 스칼라가 아닌 분포로 예측하는 엔진을 만들었으며, classify-route-subagent 구조의 RAG 챗봇을 설계했습니다.
Eraser(개인정보 보안 에이전트)에서는 LLM 라우팅 오케스트레이션으로 손·얼굴·글자 탐지 모듈을 조합하고 VLM으로 탐지 신뢰도를 보강했습니다. FastAPI(DDD·헥사고날)·pgvector·AWS까지 직접 다뤄 AI를 PoC가 아니라 실서비스로 완성합니다. 프론트엔드 팀장 1년 2개월과 AWS 클라우드 경험은 AI 기능을 제품으로 끝까지 구현하는 받침입니다.
핵심 역량
직무 적합성
LangGraph·deepagents 멀티에이전트 오케스트레이션, SSR 임베딩 스코어링(분포 예측), classify-route-subagent RAG 챗봇, pgvector·OpenAI SSE 스트리밍을 FastAPI(DDD·헥사고날) 위에서 end-to-end로 구현했습니다.
조직 적합성
프론트엔드 팀장으로 아키텍처·코드 리뷰·멘토링을 주도했고, 백엔드·인프라까지 스스로 맡아 AI 기능을 제품 수준으로 끝까지 책임집니다.
입사 후 포부
- 입사 후: LLM 오케스트레이션·RAG 파이프라인의 신뢰성·평가(eval) 체계 구축에 기여
- 에이전트 아키텍처·비용/지연 최적화로 프로덕션 AI 기능의 품질 향상
- 데이터 전처리~시각화 실무 경험을 살려 AI 제품을 “사용하는 사람” 관점까지 설계
Personal Project
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Career
MarkCloud
Front-End Developer (Lead 2023.02 ~)2022.06 ~ 2023.08상표·IP 데이터 가공(Annotation)과 AI 바우처(Mining Cloud), 브랜드 네이밍 등 AI·데이터가 핵심인 서비스를 프론트에서 구현·개선했습니다. 데이터 라벨러 피드백을 반영한 Tool UX 개선 경험이 있습니다.
- 11개
- 참여 프로젝트
- 1년 2개월
- 팀장 재직
주요 프로젝트
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Education
- 2022.03.30 ~ 2022.06.19
- 2024.10.08 ~ 2025.04.04
- 2026.05.15 ~ 2026.07.14