"적은 데이터로 대형 모델을 이긴 SLM처럼, 평범한 경험도 '튜닝'하면 합격하는 이력서가 됩니다."

안녕하세요. 언어 모델(LLM) 사전학습부터 휴머노이드 로봇 제어까지, AI를 단순히 쓰는 것을 넘어 직접 만들고 실무에 적용하는 현직 AI 리서치 엔지니어입니다.

거대한 스펙이나 자원이 없어도, 데이터를 어떻게 다루고 경험을 어떻게 엮어내느냐에 따라 결과는 완전히 달라집니다. 제가 직접 부딪히며 증명해 온 '실전 노하우'를 바탕으로 여러분의 커리어를 튜닝해 드립니다.

[핵심 경험 및 역량]

• 압도적 효율의 SLM 개발: 거대 자본 없이 직접 설계 및 사전학습한 이중언어 SLM으로, 수천 배 적은 데이터(5,732배, 2,866배)를 사용하고도 기존 유명 대형 오픈소스 모델들의 성능을 압도한 경험이 있습니다.

• 최신 AI 기술의 실무 적용: 현재 Physical AI 분야에서 휴머노이드 로봇이 환경에 맞춰 걷고(Locomotion) 물건을 다루도록(Manipulation) 강화학습과 Sim2Real 기술을 활용하고 있습니다.

• 활발한 지식 공유: 현업에서의 치열한 트러블슈팅 경험과 인사이트를 PyCon, PyTorch Korea, GDG 등에서 발표하고 IT 매체에 꾸준히 기고하고 있습니다.

• 실무진이 원하는 '합격 기준' 체득: 글로벌 빅테크 및 국내 주요 유니콘 기업들의 서류 전형을 다수 통과하며, 현업에서 진짜로 매력적으로 느끼는 포트폴리오의 공통점을 파악했습니다.

[이런 도움을 드립니다]
이력서를 쓰는 과정은 모델을 학습시키는 것과 같습니다.
여러분이 가진 프로젝트 경험이 채용 담당자에게 가장 높은 '가중치'로 전달될 수 있도록 설계해 드립니다. 철저히 현업 실무진의 시야에서 서류부터 면접까지 확실한 방향을 잡아드리겠습니다.

구글 클라우드, 카카오, 토스가 서류에서 합격시킨 기준은 '기술 스택의 개수'가 아니었습니다. 현업 채용 담당자가 진짜로 보고 싶어 하는 '설득력 있는 이력서'의 비밀을 알려드립니다.

안녕하세요, 언어 모델(LLM)을 사전학습 단계부터 직접 설계하고, 휴머노이드 로봇에게 걷고 물건을 다루는 법을 가르치는 현직 AI 리서치 엔지니어입니다.

저는 거대한 자본이나 컴퓨팅 자원 없이도, 데이터를 '어떻게 다루느냐'에 따라 얼마나 압도적인 성과를 낼 수 있는지 증명해 왔습니다.
제가 직접 사전학습한 한·영 이중언어 SLM은 5,732배 적은 데이터로 Qwen-2.5-1.5B를 앞섰고, 두 배 더 큰 Llama-3.2-3B마저 2,866배 적은 데이터로 넘어섰습니다.
이 모든 과정과 결과물은 오픈소스로 공개하여 생태계에 기여하고 있습니다.

현재는 Physical AI 분야에서 휴머노이드가 다양한 환경에서 안정적으로 동작하도록 강화학습과 Sim2Real 기술을 활용하는 일에 집중하고 있습니다.

언어 모델부터 로보틱스, 멀티에이전트 시스템까지 폭넓게 고민하며 얻은 인사이트는 PyCon Korea, PyTorch Korea, Google Developer Group 무대와 '요즘IT' 기고를 통해 활발히 나누고 있습니다.

현업 채용 담당자는 어떤 사람을 원할까요?
카카오, 토스, 당근, LG AI Research, 하이퍼커넥트, 구글 클라우드 등 굵직한 테크 기업들의 서류 전형을 직접 통과하며, 실무진이 이력서와 포트폴리오에서 진짜로 보고 싶어 하는 '핵심'이 무엇인지 몸으로 익혔습니다.

학교나 일반적인 부트캠프에서는 알려주지 않는, 냉정하고 솔직한 현업의 기준을 나누어 드리겠습니다.

이런 분들께 추천합니다

• AI 엔지니어·연구원으로 커리어를 시작하고 싶으신 분

• 전공과 학위는 있지만, "현업에서 통하는 실무 역량"을 어떻게 보여줄지 막막하신 분

• 학위가 없는 비전공자로서 AI 분야 취업의 돌파구가 필요하신 분

• 프로젝트 경험은 있는데 서류 전형에서 반복적으로 탈락을 받으시는 분

이렇게 함께합니다 (원하는 파트 집중 가능)

• 📄 이력서: 같은 경력도 다르게 보이게 만드는 마법.
  수많은 합격 데이터를 바탕으로 채용 담당자의 눈길을 끄는 이력서 작성법을 코칭합니다.

• 🗣️ 면접: AI 직군 기술 면접에서 무엇을 검증하는지, 내 프로젝트를 어떻게 설명해야 가장 논리적이고 설득력 있게 전달되는지 모의 면접으로 점검합니다.

• 💻 프로젝트: 흔한 튜토리얼 수준을 넘어섭니다.
  현재 수준에서 '가장 평가받기 좋은' 프로젝트를 기획하고, 실제 오픈소스 기여나 모델 학습까지 이어지도록 방향을 설계합니다.

• 📁 포트폴리오: 포트폴리오는 단순한 기술의 나열이 아닌 '스토리텔링'입니다. 프로젝트에서 무엇을 강조하고 무엇을 덜어낼지 전략적으로 구성합니다.

💡 Tip: 멘토링 신청 전, 본인의 이력서나 포트폴리오 초안을 미리 공유해 주시면 일반론이 아닌 1:1 맞춤형 피드백을 바로 드릴 수 있습니다.