신입·주니어 AI 엔지니어 이력서 예시

• 선임의 검토를 받으며 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
• 배정된 업무 범위에서 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
• 선임의 검토를 받으며 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
• 담당 범위에서 검색 오류와 근거 없는 답변을 분리하는 평가셋 구축; 검색 전 문서 권한을 확인하고 인용 정확도·지연시간·토큰 비용을 함께 기록
• 담당 범위에서 합성 임상 질문·Python 테스트 데이터를 활용한 RAG 평가 책임; 근거 없는 인용 해결 및 제한 시연 전 사람의 검토 완료
• 담당 범위에서 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. 자료 정리와 품질 확인을 맡았고, 선임의 검토 의견과 후속 조치를 기록. 도구 재시도로 고객 기록이 중복 수정되는 일을 방지
• 담당 범위에서 발행 지표와 원천 기록의 차이를 조사해 모집단이 바뀐 변환 단계 추적; 재현 가능한 쿼리로 계산 수정
• 담당 범위에서 최근 정상 갱신과 실패 실행을 비교해 원천 누락·변환 오류 분리; 영향 기간만 재실행하고 검토용 원래 쿼리·수정 결과 함께 보관

• 담당 범위에서 요청 유형별 토큰 사용량과 p95 지연 시간 모니터링을 추가하고 단순 요청은 명시적 폴백이 있는 소형 모델로 라우팅. 자료 정리와 품질 확인을 맡았고, 선임의 검토 의견과 후속 조치를 기록
• 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