프로젝트 경력
보유기술
Language : Python, R, Java
Framework / Library : PySpark, Keras, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Spring Boot, Airflow
DB & SQL : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Oracle, MSSQL, AWS RDS, HiveQL
Tool : Tableau, ELK Stack, Docker, Jenkins, Gradle, Splunk
Environment : AWS, Linux, Windows
프로젝트
데이터 분석 플랫폼 고도화 및 통계 마트 구축
기간 : 2024.01 ~ 2025.12
목적 : 운영·업무·VOC 데이터를 통합 분석 가능한 표준 분석 플랫폼 구축
주요 내용
- 분석 통계 마트 8건 설계 및 구축
- 작업지시·고객불편 데이터 월 배치 키워드 분석 자동화
- 주간/월간 사용량 분석 리포트 자동 생성 및 배포
- 분석 결과를 마트 기반으로 저장하는 데이터 구조 설계
기술 스택 : Python, PostgreSQL, AWS RDS, Lambda, Airflow
주요 성과
- 분석 조회 성능 개선 및 반복 분석 업무 자동화
- 사업소 단위 데이터 기반 의사결정 체계 마련
3rd Party 연계 기반 신규 분석 서비스 기획·설계
기간 : 2024.01 ~ 2025.12
목적 : 공공·외부 데이터 연계를 통한 신규 분석 서비스 확장
주요 내용
- 건축물 HUB 공공 API 기반 건물 비교 분석 서비스 기획·설계
- 더존 ERP 연계 근태 분석 서비스 기획·설계
- 기상특보 공공 API 기반 RMS 알림 서비스 기획·설계
주요 성과
- 외부 데이터 연계 표준 구조 수립
- 신규 분석 서비스 확장 가능성 확보
AWS 인프라 구축 및 비용·보안 최적화
기간 : 2024.01 ~ 2025.12
목적 : 플랫폼 안정성 확보 및 클라우드 운영 효율 개선
주요 내용
- 서비스 목적별 인프라 구축 (MemoryDB, 분석 서버)
- AWS 비용 최적화 및 리소스 구조 개선
- 인프라 보안 진단 및 보안 정책 적용
- 통합 모니터링 및 자동 배포 체계 구축
주요 성과
- 월 570달러 비용 절감 (서버 35%, DB 42%)
- 장애 복구 시간 30분 이내 달성
- 운영/스테이징 환경 분리 및 보안 강화
AI 기반 텍스트 분석 및 VOC 분석 체계 구축
기간 : 2025.01 ~ 2025.12
목적 : 작업지시·VOC 데이터 기반 운영 인사이트 도출
주요 내용
- 작업지시·고객불편 데이터 월 배치 키워드 분석 자동화 모듈 개발
- VOC 유형별 대응 작업 패턴 분석 리포트 기획 및 POC
- NLP 기반 개인화 작업 추천 서비스 기획·설계
- VOC 분석 대시보드 구조 설계
주요 성과
- VOC 분석 표준화 및 데이터 마트 기반 일관성 확보
- AI 기반 의사결정 지원 체계 마련
FiFM : Feature Importance Ranking과 Factorization Machines 결합 추천시스템 연구
기간 : 2021.08 ~ 2022.06
목적 : 추천 시스템에서 feature importance를 학습·도출하여 추천 설명성 향상
주요 내용
- FM Net과 Selector Net이 교대 학습하는 듀얼 네트워크 구조 설계
- 추천 항목 간 feature interaction 및 중요도 학습
주요 성과
- 성균관대학교 데이터사이언스융합학과 우수작 선정
- 논문경진대회 「리서치 매터스」 우수작 수상
빌딩 에너지 시스템(BEMS) 최적 스케줄 추천 시스템 개발
기간 : 2021.01 ~ 2022.12
목적 : 설비 에너지 사용 로그 분석 기반 최적 가동 스케줄 추천
주요 내용
- BEMS 데이터 파이프라인 구축 및 운영
- 아파트 단지 센서 데이터 ETL 기능 개발
주요 성과
- 에너지 절감 알고리즘 특허 출원
실시간 로그 기반 추천 시스템 및 성과 분석 개발
기간 : 2018.01 ~ 2019.09
목적 : 대규모 실시간 로그 분석을 통한 추천 및 성과 분석
주요 성과
- IPTV 구매 성과 20% 향상
- 일평균 1.8억건 로그 처리 시스템 구축