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개발자 소개
머신러닝, 딥러닝 (컴퓨터 비전, 시계열, 오디오, 텍스트, 네트워크 등) 모델 설계해드립니다.
다양한 AI 분야 프로젝트 경험을 바탕으로, 구시대적인 분석보다는 최근 트렌드에 맞는 분석이라는 강점을 갖추고 있습니다.
기본적인 데이터 분석부터, 고도화된 모델 설계까지 의뢰자분들의 요구 및 눈높이 맞추어 친화적으로 설계하도록 하겠습니다.
기술스택
데이터: Python, R, Matlab
가능한 근무형태 및 방식
근무형태: 파트타임
근무방식: 원격 근무
직장 경력
회사명: LG전자
부서·직무·직책: CDO·AI 빅데이터 담당
기간: 2021. 2. 15(재직중)
기술스택
- Python, R, Deep learning, Machine Learning
담당 업무 / 주요 성과
- Sound Anomaly detection Model 개발
- Vision deep learning model 고도화
- OCR 모델 개발
프로젝트 경력
프로젝트명: Defective Return 분석 고도화
클라이언트: 사내프로젝트
기간: 2022.12(진행중)
사용된 기술스택:
- Python, R, Matlab
담당 업무 / 주요 성과:
- Return data를 연계한 분석 시스템을 개발
- 법인별/사업부별/제품별 Return 현황 및 발생 원인 분석 서비스 제공
- 데이터 파이프 라인 구축
- 데이터 시각화 대시보드 개발
프로젝트명: 뇌파를 활용한 수면 단계 분류
클라이언트: 사내프로젝트
기간: 2022.03 - 2022.09
사용된 기술스택:
- Python, R, Matlab
담당 업무 / 주요 성과:
- 최신 딥러닝 기술을 활용해 뇌파로부터 수면 단계 분류 모델 구축
프로젝트명: 냉장고 소음 불량 탐지 모델 개발
클라이언트: 사내프로젝트
기간: 2022.06 – 2022.12
사용된 기술스택:
- Python, R, Matlab
담당 업무 / 주요 성과:
- 냉장고 Comp 소음 데이터를 활용해서 CNN 기반 Anomaly detection 모델 개발
- 최신 딥러닝 모델을 활용하여 성능 고도화
- 실질적인 불량률 개선에 성공
프로젝트명: 식기 세척기 소음 불량 탐지 모델 개발
클라이언트: 사내프로젝트
기간: 2021.07 - 2021.12
사용된 기술스택:
- Python, R, Matlab
담당 업무 / 주요 성과:
- 식기세척기 Comp 소음 데이터를 활용해서 VAE 기반 Anomaly detection 모델 개발
- 최신 딥러닝 모델을 활용하여 성능 고도화
- 실직적인 불량률 개선에 성공
프로젝트명: 에어컨 압축 슬리브 불량 결합 판정 모델 개발
클라이언트: 사내프로젝트
기간: 2021.05 - 2021.06
사용된 기술스택:
- Python, R, Matlab
담당 업무 / 주요 성과:
- Object detection (Scaled-yolo v4) 모델을 활용하여 에어컨 압축 슬리브 불량 결합 판정 모델 개발
- Bounding Box를 Labeling 하여 학습 데이터 생성
프로젝트명: 제품 시리얼 넘버 탐지 OCR 모델 개발
클라이언트: 사내프로젝트
기간: 2021.04 - 2021.05
사용된 기술스택:
- Python, R, Matlab
담당 업무 / 주요 성과:
- 최신 딥러닝 OCR 기술을 활용하여 제품의 시리얼 넘버를 탐지하는 모델 개발
학력
학교명: 연세대학교
학력: 대학원(석사)
학과: 산업공학
강의 경력
Python·연세대학교·2020. 3. 3 ~ 2020. 6. 30
깃허브 주소
01 요구사항 및 업무조건 협의
02 작업기간 및 비용 협의
03 결제 진행
04 업무 진행
아래 예시를 토대로 요건을 정리해주세요.
회사정보
- 산업 분야
- 발주사 / 수행사명 및 간단한 회사소개
직무정보
- 담당 직무
- 기술스택
- 우대사항
프로젝트정보
- 신규 or 유지보수
- 프로젝트 진행상황
- 상세 업무내용
일정
- 예상 시작일
- 기간
근무환경정보
- 상주/재택
- 근무지역
- 근무시간
- 추가근무여부(수당여부)
- 장비지원 / 식사지원 / 기타지원(유급 휴가, 체재비, 연장 계약 등)
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