name:        정찬우 (Jung Chanwoo)
role:        Backend Developer @ KoreaEDS
focus:       AI Backend · LLM Pipelines · Production Reliability
location:    Seoul, Korea
education:   M.S. in Computer Software Engineering, Yonsei University (2026)

• 일평균 657만+ 호출 규모의 리테일 앱/웹 서비스에서 쿠폰·이벤트·쇼핑맵·관리자·배치 영역을 5년간 운영해왔습니다.
• 실무와 병행한 공학대학원 과정에서 LLM·RAG·QLoRA 파인튜닝 기반 AI 백엔드 파이프라인을 직접 설계·구현했습니다.
• 운영 안정성, 데이터 정합성, AI 응답 신뢰도를 함께 고려하는 백엔드를 지향합니다.

Backend

Database

AI / LLM

Infra & Tools

🏢 한국이디에스 (KoreaEDS) · Backend Developer · 2019.12 — Present

📌 롯데백화점 운영 (2021.01 — Present)
   └ 일평균 657만+ 호출 / 최대 일일 1,021만+ 호출 / 누적 2.03억+ 호출
   └ 쿠폰 · 모바일 이벤트 · 쇼핑맵 · 예약 · 관리자 · 배치 · 외부 연동
   └ 데이터 정합성 추적, 장애 대응, 외부 API 연동, 운영 배포

📌 NS홈쇼핑 제휴 시스템 고도화 (2020.01 — 2020.09)
   └ 제휴사 ↔ NS홈쇼핑 주문 · 배송 · CS · 정산 데이터 연동
   └ JMS 비동기 처리, PostgreSQL JSON Operator 활용

이력서 업로드부터 텍스트 추출 · 임베딩 · 벡터 검색 · LLM 분석 · RAG 질의응답까지 이어지는 end-to-end AI 백엔드 파이프라인을 직접 설계·구현한 대학원 졸업 프로젝트입니다.

🔧 Backend Pipeline

• extracting → chunking → embedding → analyzing → completed/failed 6단계 상태 머신 기반 처리
• asyncio.gather + return_exceptions=True 로 5개 LLM 분석 task 병렬 실행 및 부분 실패 격리
• LangChain LCEL 체인 패턴 (prompt | llm | StrOutputParser) 기반 프롬프트 모듈화
• PGVector + NumPy 코사인 유사도 직접 구현으로 doc_id 필터링 RAG 검색

🤖 LLM Fine-tuning (Model Compression)

• Llama 3.1 8B Instruct 베이스 모델 위에 4bit QLoRA SFT 학습
• bnb_4bit_quant_type=nf4 · bf16 compute · paged_adamw_8bit · gradient checkpointing
• 직무별 평가 어댑터 분리 학습 (team_backend / team_frontend)
• target_modules: q/k/v/o_proj + gate/up/down_proj 전체 어댑팅
• SFT 데이터셋 14,000건 자체 설계 (tech / experience / impact / growth 4축 평가)

⚙️ LLMOps Design

• LLM Provider 추상화 (Ollama / OpenAI / Upstage SOLAR)
• Human-in-the-loop 평가 모델 — AI 점수와 평가자 점수 분리 저장
• QA History + Good-case Vector — RAG 응답 품질 피드백 누적 구조

Tech: FastAPI · PostgreSQL · PGVector · LangChain · Ollama
      Llama 3.1 8B · QLoRA · PEFT · TRL · Transformers · Next.js

• LangGraph — Agent 기반 제품 설계 및 multi-step reasoning
• vLLM · TensorRT-LLM — Production-grade LLM serving (PagedAttention, continuous batching)
• MSA · Kubernetes — AI 서비스의 확장성과 운영 자동화

• M.S. Computer Software Engineering, Yonsei University Graduate School of Engineering (2024 — 2026)
• B.S. Food and Nutrition, The Catholic University of Korea (2012 — 2019)