AI 엔지니어 이력서 예시

• 접근 권한으로 필터링한 지원 문서에 Python RAG 서비스를 구축. 고정된 답변·출처 테스트로 검색 깊이와 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering) 대안을 비교해, 제한 문서를 노출하지 않으면서 추적 불가능한 인용을 해결한 구성을 채택
• 거부 동작·출처 유효성·프롬프트 인젝션의 자동 테스트(automated testing)를 CI/CD에 추가. 모니터링(monitoring)에도 같은 실패 분류를 적용해 자연스럽지만 근거 없는 답변이 나오면 배포를 차단
• Python 서비스를 버전이 지정된 Docker 이미지로 패키징해 AWS ECS에 배포하고, IAM으로 원문 접근 권한을 제한. 상태 검사와 이전 이미지 복구를 검증해 출처·권한 테스트를 통과한 버전만 출시
• 검색 오류와 근거 없는 답변을 분리하는 평가셋 구축; 검색 전 문서 권한을 확인하고 인용 정확도·지연시간·토큰 비용을 함께 기록
• 합성 임상 질문·Python 테스트 데이터를 활용한 RAG 평가 책임; 근거 없는 인용 해결 및 제한 시연 전 사람의 검토 완료
• Docker·CI/CD를 활용한 프롬프트 버전별 자동 시험 구축; 홀드아웃 데이터의 반복 인용 실패 34% 감소 및 관측 검사 배포

• 고객 기록을 수정하는 에이전트 도구에 승인 단계·멱등 키·재현 가능한 감사 로그를 추가. 도구 재시도로 고객 기록이 중복 수정되는 일을 방지
• 발행 지표와 원천 기록의 차이를 조사해 모집단이 바뀐 변환 단계 추적; 재현 가능한 쿼리로 계산 수정
• 최근 정상 갱신과 실패 실행을 비교해 원천 누락·변환 오류 분리; 영향 기간만 재실행하고 검토용 원래 쿼리·수정 결과 함께 보관

• 요청 유형별 토큰 사용량과 p95 지연 시간 모니터링을 추가하고 단순 요청은 명시적 폴백이 있는 소형 모델로 라우팅
• 중복·지연 도착·정정 값을 가진 합성 원천 기록 생성; 행 수·키 고유성 검증식을 작성하고 사례별 보고 지표의 기대 변화 기록
• 분석 결과와 수기 계산 기준표 대사; 차이를 변환 단계까지 추적하고 정정 쿼리에 데이터 사전·재실행 안내 첨부
• 수기 계산 기준표를 활용한 합성 데이터 검증 책임; 중복 키에 따른 과대 집계 해결 및 정정 합계 재현 노트북 완료

관련 과목: 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크

Python · RAG · LLM 평가 · 벡터 검색 · 관측성

• 재현 가능한 쿼리를 활용한 개인 분석 방법론 발행; 데이터 단위·제외 기록·분모 변경에 따른 결과 민감도 설명