About Me
머신러닝 기반의 제품 개발을 주도해온 ML 엔지니어, 김성록입니다. B2C 이미지 처리 서비스, NLP 처리 서비스, DB 및 백엔드 설계를 포함한 다양한 프로젝트를 Python 중심으로 수행했습니다. 사내에서는 AI 부분에서 모델 설계부터 실제 서비스 배포까지 리딩한 경험이 있습니다.
회사 밖에서는 쩝쩝LAB이라는 연구 모임을 운영하며, GNN을 활용한 개인화 맛집 추천 시스템을 연구 중입니다. 또한, 음식점 리뷰 분석 기반 추천 서비스 ‘What2Eat’ 프로젝트를 기획하고 streamlit 기반으로 구현한 바 있습니다. 영화 리뷰 데이터를 크롤링해 국가 간 표현 차이를 네트워크 분석한 뒤, 사회학자들과 공동 연구로 논문을 출간하기도 했습니다. 우아콘 2024와 모두콘 2024 등에서 발표자로 참여해 지식 나눔에도 적극적입니다. 짧은 경력이지만, 연구와 실무를 잇는 실행력과 리더십을 바탕으로 빠르게 성장해왔습니다.
💡 기술 기반 실무 & 프로젝트 경험 요약
Python 기반으로 FastAPI, PostgreSQL, MySQL을 활용해 백엔드와 데이터베이스 구조를 직접 설계하고 운영한 경험이 있습니다. 머신러닝 모델을 실서비스에 적용하고, 실제 사용자와 만나는 환경에서 모델을 개선해왔습니다.
CV·NLP 모델을 기반으로 한 기능들을 설계부터 배포까지 주도했고, Docker 및 클라우드 환경에서의 서비스 운영도 익숙합니다.
또한, streamlit과 gradio를 활용해 빠르게 MVP를 만들고, 사용자 피드백을 받아 반복적으로 개선하며 PoC를 완성한 경험이 다수 있습니다.
사이드 프로젝트에서는 데이터 수집, 분석,정제까지 전 과정을 직접 리딩했고, 음식점 리뷰 기반 추천 시스템, GNN 기반 개인화 추천 연구 등을 꾸준히 이어가고 있습니다.
기술을 실험과 연구로 끝내지 않고, 서비스로 연결하는 일에 가치를 둡니다. 아래는 제가 다뤄본 기술 스택과 프로젝트들입니다.
🛠 기술 스택
| 분야 | 기술 |
|---|---|
| 언어 | Python, SQL |
| 웹 백엔드 | FastAPI, Flask, Nginx, Docker |
| 프론트엔드/MVP | Streamlit, Gradio |
| 데이터베이스 | PostgreSQL, MySQL |
| 머신러닝/딥러닝 | PyTorch, TensorFlow, OpenCV, YOLO, GNN |
| 데이터 수집/분석 | Selenium, BeautifulSoup, Pandas, scikit-learn |
🔗 주요 프로젝트 보기
- AI Snap – 셀카 기반 이미지 생성 서비스
- BalanceMakeup – 얼굴 분석 기반 메이크업 추천
- 쩝쩝LAB - 개인화 맛집 추천 서비스
- What2Eat – 음식점 평점 기반 추천 서비스
- Catch V – 디지털 성범죄 탐지 오픈소스
