Skill Stack

1. AI Engineering

• LangChain을 활용해 다양한 문서, 웹데이터 기반 RAG 시스템을 설계하고, 정형 구조(JSON/TypedDict) 응답을 안정적으로 생성하는 프롬프트 구조를 만들 수 있습니다.
• LangGraph를 활용해 도구 호출, Text2SQL, Multi-step reasoning을 갖춘 에이전트 워크플로우를 구성할 수 있습니다.
• MCP Server를 구현해 외부 검색/연산 기능을 에이전트 도구로 제공할 수 있습니다.
• Langfuse를 활용하여 RAG 시스템의 답변 품질 평가, A/B 테스트, 스텝 단위 추적(trace) 기반 품질 분석을 수행할 수 있습니다.
• Hugging Face Spaces로 LLM inference API와 UI를 함께 배포하여 실사용 테스트가 가능한 데모 환경을 구축할 수 있습니다.

2. Data Science

• 문제 정의부터 전처리, 피처엔지니어링, 모델링까지 ML 파이프라인을 재현성 있게 구성할 수 있습니다.
• CRM, 구매, 행동 데이터를 기반으로 고객 세그멘테이션, 이탈/재구매 예측 등 ML 모델을 설계할 수 있습니다.
• Feature importance, SHAP 등 모델 해석 기법을 활용해 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 모델 성능 개선을 위한 Hyperparameter tuning, Feature selection 등을 수행할 수 있습니다.
• Zero-shot 기반 텍스트 분류기를 활용해 기능 라벨링, 감성 분석 등을 수행할 수 있습니다.
• GCP/AWS 클라우드 환경에서 ML 서비스를 배포, 운영 가능한 형태로 구성할 수 있습니다.

3. Data Engineering

• API, GA4, CRM, 판매 데이터 등 다양한 소스 데이터를 정합성 있게 통합하고 BigQuery에서 분석 가능한 형태로 모델링할 수 있습니다.
• Airflow 기반으로 데이터 ETL 파이프라인을 자동화할 수 있습니다.
• FastAPI 기반으로 Rest API를 설계/배포할 수 있습니다.

4. Analytics & Visualization

• GA4, CRM, 판매데이터를 이용해 유입-행동-전환 구조를 분석하고, 실무 의사결정에 맞는 인사이트 리포트를 만들 수 있습니다.
• Tableau로 KPI 대시보드를 설계하여 운영 및 마케팅 지표를 시각적으로 모니터링할 수 있습니다.