Data Scientist / Statistical Researcher
통계 이론과 산업 현장의 데이터를 잇는 데이터 사이언티스트. SDR 연구, LLM 멀티 에이전트 개발을 거쳐 현재 금융회사 신용리스크·대손충당금 분석과 Digital Audit AI 도구 개발을 맡고 있다.
프로젝트 개요 9개 법인의 매출/원가/수익 데이터를 LLM 에이전트가 실시간으로 분석하고, 테이블/차트와 함께 스트리밍 응답을 제공하는 기업용 경영분석 챗봇 백엔드 시스템이...
Introduction 고차원($p \gg n$) 비모수 회귀에서 신경망은 일반적으로 학습 표본이 부족하여 사용이 어렵다. Feng & Simon (2019)은 첫 ...
Introduction Part I의 마지막 장이자 Part II로의 다리. 지금까지의 패턴(Repository, Service Layer, UoW)은 누가 데이터를 변경하는가를 깔끔히 정리했지만, 여전히 답...
프로젝트 개요 None GitHub: leeje008/cad-rag-assistant
Introduction Contextual bandit 문제에서 LinUCB (Li et al., 2010)와 그 이론적 완성형인 Abbasi-Yadkori et al. (2011)은 $\tilde{\math...
Introduction Bastani & Bayati (2020)의 LASSO Bandit은 contextual bandit의 regret을 context 차원 $d$의 polylog에만 의존하도록 개...
프로젝트 개요 여행 플래너 - AI 기반 여행 일정 자동 생성 도구 GitHub: leeje008/travel-planner 주요 기능 최적 동선 산출: Google OR-Tools 기반...
프로젝트 개요 Terminal-based AI coding agent powered by local LLMs via Ollama, inspired by Claude Code architecture Gi...
Introduction Repository(2장)는 영속성에 대한 추상화, Service Layer(4장)는 유스케이스에 대한 추상화였다. 6장의 Unit of Work (UoW) 는 마지막 한 조각 — 원자...
Introduction 4장에서 service layer를 도입하면서, 같은 비즈니스 동작을 여러 추상화 수준에서 테스트할 수 있게 되었다. 5장은 이 새로운 자유로 무엇을 할지 — 테스트를 어느 계층에 작성...
프로젝트 개요 None GitHub: leeje008/portfolio-blind
프로젝트 개요 Auto-optimize and deploy LLM models on local Apple Silicon GitHub: leeje008/local-llm-forge
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