2024.07 — 현재
ML 엔지니어 · 삼성전자 MX사업부 Language AI (새 탭에서 열림)
Bixby LLM·에이전트 평가 서비스를 설계·구축했습니다. 평가 계약과 CI 검증, multi-step replay, deterministic scoring, checkpoint와 trace provenance를 재현 가능한 하나의 흐름으로 구조화했습니다.
About
삼성전자 MX사업부 Language AI 팀에서 Bixby의 LLM 모델과 에이전틱 플랫폼을 개발합니다. 버전화된 평가 계약, multi-step 실행과 deterministic scoring을 설계하고, OpenTelemetry trace provenance를 포함하는 재현 가능한 평가·관측 체계를 구축합니다.
Experience
2020 — 2023
학부 연구·산학 프로젝트 · KAIST
Metric learning과 준지도 학습 기반의 산학·연구 프로젝트를 수행했습니다.
2017.03 — 2024.02
KAIST 전산학부 학사 Education
학부 과정 중 metric learning·준지도 학습 연구 참여.
Projects
Bixby LLM·에이전트 평가 서비스
평가 자산을 계약–검증–실행–채점–리포트로 분리해, 모델 판단을 반복 비교할 수 있는 워크플로로 만들었습니다.
- 계약·검증 — JSON Schema 기반 TC 계약을 정의하고 CI gate와 실행 전 preflight가 같은 검증 경계를 공유하도록 설계했습니다.
- Multi-step 평가 — request projection과 expected path를 분리해 정답 누출을 막고, alternative path와 deterministic scoring을 구현했습니다.
- 재현성 — checkpoint/resume, 실행 예산, 데이터·모델·runtime·채점 기준의 revision과 trace provenance를 결과 artifact에 남겼습니다.
OpenClaw 기반 서버형 Bixby 에이전트 PoC
디바이스 어시스턴트 기능을 서버형 에이전트 실행 구조에 연결하고, 요청 라우팅부터 도구 실행·후속 대화까지 end-to-end로 검증했습니다.
- Agent 라우팅 — Skill 정의를 바탕으로 요청에 적합한 Agent를 선택하고 실행 query를 구성하는 흐름을 설계했습니다.
- 도구 연동 — Bixby 기능을 OpenClaw tool interface로 연결하고 세션 문맥을 유지하는 요청·응답 파이프라인을 구현했습니다.
- 멀티턴 처리 — 확인과 값 선택이 필요한 대화에서 이전 요청을 참조해 실행을 이어가는 흐름을 구현했습니다.
- 안정성·관측성 — 실행 이벤트 정규화, 비정상 응답 방어, URL·이미지 데이터 마스킹과 도구 호출 로깅을 적용했습니다.
- 실행 환경 — Docker Compose 기반 서버 실행·배포 구성과 Agent Skill 정의 주입 구조를 구축했습니다.
제품 에이전트 도구 실행·관측 플랫폼
서로 다른 모델 제공자와 도구 실행을 공통 계층으로 묶고, 요청부터 실행 결과까지 추적 가능한 제품 기반을 구축했습니다.
- 실행 구조 — 에이전트의 요청 해석과 도구 호출 흐름을 설계하고, 미들웨어로 실행 정책과 예외 처리를 공통화했습니다.
- Provider 호환 — 모델 제공자별 차이를 공통 설정과 adapter 경계로 분리해 제품 코드의 결합도를 낮췄습니다.
- 관측·운영 — Langfuse와 OpenTelemetry를 연결해 요청·모델 판단·도구 실행을 다시 확인할 수 있게 하고, 프롬프트·하네스 전략을 함께 운영했습니다.
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