AI Engineer

AI 기능을 서비스 흐름에 연결하고,
실패해도 안전하게 돌아가도록 만듭니다.

LLM/AI 연동 로직 설계, 실패 시 폴백 처리, 자동화 워크플로우 구성과 분류 모델 평가까지 AI를 실제 서비스에 붙이는 과정을 정리했습니다.

AI 연동·자동화 경험

대표 프로젝트 Python LangGraph Discord Bot Supabase

AI Agent System

Python·LangGraph로 회의 요약→Action Item→일정 알림→Git 근거 수집→종료 리포트를 연결한 AI Agent workflow입니다. 기능별 모듈을 orchestration이 목표 단위로 실행하고 Markdown/PDF 결과물까지 자동 생성합니다.

AI Agent 업무 분석 자동화 흐름 — 회의록·Git 커밋에서 근거를 모아 기여도 스코어링과 리포트를 생성하는 자동화 흐름

아키텍처

meetings/schedule/scoring/reporting 등 기능별 모듈을 orchestration이 목표 단위로 순차 실행

기여도 근거 수집

Git 커밋 로그와 Dev-Event 일정을 파싱해 기여도 근거·마감 태스크를 자동 구성

저장 구조

Supabase(PostgreSQL)에 분석 결과를 저장하고 SQL 스키마로 구조 정의

실행 흐름

Discord Bot 슬래시 커맨드로 개별 에이전트 또는 전체 오케스트레이션을 트리거

결과물

회의·일정·기여도를 종합한 한국어 Markdown 리포트 생성, 한글 폰트 적용 PDF로도 내보내기

검증

FakeRepository/FakeLLM 기반 pytest 36개로 orchestration 회귀를 검증했습니다. 이는 기능·흐름 테스트이며, LLM 품질 평가는 Recall@K, Precision@K, tool-call 성공률, latency 기준으로 별도 보강할 계획입니다.

orchestration git commit evidence scoring policy tests

Repository 상세 문서

팀 프로젝트 FastAPI Alan AI Fallback 처리

FESTAI

방문객 QR 모바일 웹이 쓰는 FastAPI 백엔드에서, 승인된 축제 운영 데이터를 컨텍스트로 골라 외부 AI(Alan)에게 넘기고 실패 시에도 응답이 끊기지 않도록 만든 AI 연동 부분입니다.

컨텍스트 선택

혼잡·공지·프로그램·ESG 데이터 중 질문에 맞는 항목만 골라 AI 컨텍스트로 구성

제약 처리

Alan GET 호출의 URL 길이 제한 문제를 컨텍스트 상한 처리로 해결

안정성

외부 AI 호출 실패 시 기존 fallback 응답을 유지해 사용자 경험 단절 방지

투명성

응답에 AI 사용 여부를 표시해 사용자가 AI 답변인지 구분 가능

테스트

AI festival context 11개·전처리 13개, 테스트 24개로 승인 데이터 기반 응답과 예외 경로를 검증

기여 범위

AI 안내 흐름, 방문객 데이터 전처리 파이프라인, 세션 보안 처리를 직접 구현·검증 (전체 시스템은 팀 4인 공동 개발)

AI Client Context Repository Preprocessing AI Tests

Repository Organization

Python scikit-learn 모델 평가

JipFit AI

청년 주거비 부담 위험을 분류하는 모델을 직접 비교·평가하며, 모델 선택 기준과 오류 분석까지 정리한 분류 모델링 경험입니다.

모델 비교

Majority baseline 대비 Logistic Regression, Random Forest 성능을 비교

모델 선택

Accuracy 0.9375, Macro F1 0.9185 기준으로 Logistic Regression을 최종 모델로 선정

오류 분석

혼동행렬로 위험·주의 경계 오분류 패턴을 확인하고 개선 지점 도출

서빙

Streamlit 화면에서 사용자 입력을 모델 추론 결과로 바로 연결

성능 지표 오류 분석 모델 테스트

Repository 상세 문서

Pigge Server — AI 소비 요약 연동

월별 수입·지출 집계 데이터를 AI 클라이언트로 넘겨 소비 요약을 생성하는 흐름을 구현하고, AI Client를 mock으로 대체한 서비스 테스트로 연동 로직을 검증했습니다.

BDA 학회 — AI Agent 수업

HuggingFace·OpenAI 모델로 텍스트 임베딩과 NLP 적용 흐름을 실습하고, LangChain·RAG 기반 문서 질의응답 구현 흐름을 학습해 AI Agent System 프로젝트의 기반 지식을 쌓았습니다.