경력

차터 커뮤니케이션즈 ― 시스템 엔지니어 III
2025년 8월 - 현재
현장 근무

Video Delivery 팀에서 Erdogan Simsek 아래에서 견고하고 안전하며 확장 가능한 스트리밍 인프라를 엔지니어링합니다.

빌드 AI ― 머신러닝 엔지니어 (계약직)
2025년 5월 - 2025년 6월
원격

실제 건축 PDF에 대한 지속적인 벤치마킹 및 개선을 통해 Bild AI의 내부 표 추출 파이프라인의 헤더 정확도를 약 15%, 셀 수준 정확도를 약 12%, 테이블 탐지 정밀도를 약 10% 향상시켰습니다.
여러 표 추출 API 솔루션과 Bild의 내부 파이프라인 전반에서 표 추출을 벤치마킹할 수 있는 모듈식 Python 프레임워크를 설계하고 구축하여 반복 가능한 평가와 빠른 반복을 가능하게 했습니다.
표 매칭, 헤더 정확도(퍼지 문자열 매칭), 셀 수준 정확도(시퀀스 정렬)의 핵심 로직을 독립적으로 구현하여 엣지 케이스를 드러내고 알고리즘 설계를 안내했습니다.
클라우드에서의 PDF 수집, 정답 비교, 메트릭 로깅, 보고서 생성(CSV, JSON, Google Sheets)을 포함한 전체 평가 파이프라인을 자동화하여 확장 가능한 벤치마킹을 구현했습니다.
공급자 간 추출을 실행하고 비교할 수 있는 CLI 도구를 제공하여 회귀 테스트를 가속화하고 수작업 QA 시간을 단축했습니다.
160개 이상의 커밋을 전달하고 520K+ 라인의 코드 변경에 기여하여 평가 및 도구 스택의 엔드투엔드 소유권을 입증했습니다.

이베이 ― 소프트웨어 엔지니어
2021년 5월 - 2024년 12월
원격

Storage Management System (STMS) 프로젝트를 개선하여 분당 150만개 이상의 메트릭을 수집하도록 확장했습니다. 3개의 이베이 데이터 센터에서 70개 이상의 어레이, 60개 이상의 스위치, 1100개 이상의 호스트, 900개 이상의 디스크 그룹, 200개 이상의 클러스터를 관리합니다.
eBay의 Tess.IO 클라우드 플랫폼에서 3개 리전에 걸쳐 45개 이상의 서비스를 관리 및 배포하여 STMS의 고가용성 및 장애 조치를 보장했습니다.
하드웨어 메트릭을 처리하는 마이크로서비스를 개발 및 유지보수하여 CRUD 작업을 지원하고 다른 내부 eBay 서비스에 실시간 데이터 액세스를 제공했습니다. JavaScript, Node.js, Express.js, Python, Flask, Mongoose, Postgres, Sequelize를 활용하여 효율적인 RESTful API를 제작했습니다.
모든 STMS 마이크로서비스에 대해 MongoDB에서 Postgres로의 마이그레이션을 주도하여 36개의 컬렉션을 74개의 테이블로 변환하고 Sequelize ORM 및 커스텀 미들웨어를 통합하여 원활한 전환을 달성했습니다.
Hitachi 어레이 및 Brocade 스위치의 로그 모니터링 서비스 개선을 수행하여 Python 및 Rsyslog를 통해 스토리지 팀에 이메일, Slack 또는 PagerDuty로 신속한 경고를 보장했습니다.
Docker, eBay의 컨테이너 레지스트리 및 Kubernetes를 활용하여 마이크로서비스의 컨테이너화, 배포 및 관리를 간소화하고 STMS의 확장성 및 고가용성을 확보했습니다.
eBay의 Software Defined Storage (SDS) 플랫폼을 위한 핵심 백엔드 서비스를 구축하여 35K+ 볼륨의 데이터를 중앙화하고 볼륨 관리의 주요 데이터 소스가 되었으며 780+ 플랫폼 사용자에게 서비스를 제공했습니다.
STMS, SSI 및 EOS 팀 간의 교차 기능 이니셔티브를 주도하여 기술적 개선을 추진하고 스토리지 운영 및 데이터 가시성을 간소화하기 위한 견고하고 확장 가능한 백엔드 솔루션을 제공했습니다.
Restify라는 Express.js 백엔드 프레임워크를 개발하여 Mongoose/MongoDB에서 Sequelize/Postgres로 전환했습니다. Express-Restify-Mongoose에서 영감을 받아 GET 요청에 특화되어 정렬, 선택, 제한, 중복 제거, 포함 같은 고급 쿼리 기능을 제공합니다. 또한 JSON을 Sequelize 쿼리로 변환하는 기능을 포함합니다.
Mongoose의 동등 기능에서 영감을 받아 Postgres 전용 findOneAndUpdate() JavaScript 함수를 작성하고 Sequelize를 사용했습니다. 이 함수는 열 처리, 일대일 열 및 일대다 열 업데이트를 효율적으로 처리하도록 최적화되었으며 필요한 필드만 업데이트하여 데이터베이스 요청을 최소화했습니다.
단순 및 복잡한 중첩 키-값 객체 모두에 대해 객체 속성의 깊은 비교를 위한 효율적이고 정확한 네이티브 JavaScript 패키지를 구축했습니다.

히타치 반타라 ― 기술 컨설턴트
2021년 5월 - 2024년 12월
원격

eBay에서 계약직 소프트웨어 엔지니어로서 풀타임으로 근무했습니다.
수십 년에 걸쳐 회사 설립 이후 구축되고 발전해온 eBay의 독점 클라우드 인프라를 프로그래밍 방식으로 프로비저닝, 구성 및 관리하는 추상화 계층으로 작동하는 인프라 자동화 도구를 개발하고 유지보수했습니다. 이는 AWS & Azure 같은 타사 클라우드 제공업체를 우회하여 모든 핵심 비즈니스 제공을 지원합니다.
eBay에서 사용하는 Hitachi 제품 관련 문제를 지원 및 해결하여 원활한 운영과 최소한의 다운타임을 보장했습니다.

오스길 디펜스 ― 창업자
2024년 5월 - 2024년 10월
원격

Forum Ventures 액셀러레이터를 통해 $145,000의 프리시드 자금을 확보하고 기업 가치를 $1.93M으로 평가받았습니다.
자동화된 위협 평가 및 침투 테스트를 위한 오픈소스 AI 기반 사이버보안 도구인 TARS를 구축 및 출시하여 GitHub에서 300+ 스타와 40+ 포크를 획득했습니다.
자기 성찰, 확률적 예측 및 관찰된 일관성을 활용하여 환각(hallucination)을 줄이는 AI 기반 신뢰성 점수화용 Python 프레임워크 PAX를 개발했습니다.
초기 기술 개발을 주도하여 팀을 관리하고 마일스톤을 달성하며 핵심 기술을 구축하고 회사의 초기 웹 존재감을 확립하여 홍보 및 성장을 도모했습니다.

아나키 (YC W23) ― 엔지니어링 인턴 (파트타임)
2023년 11월 - 2024년 1월
원격

InsightRed라는 GPT-4와 Pinecone을 통합한 Reddit 마케팅 도구로 2023년 10월 Anarchy 해커톤에서 1위를 차지하여 채용되었습니다.
향후 통합 준비가 된 Anarchy의 Chat.dev 프로젝트를 위해 단방향 해싱, 계정당 다중 키 지원, 체크섬 및 캐싱을 통한 효율적 검증으로 데이터베이스 쿼리를 최소화하는 향상된 API 키 인증 시스템을 개발했습니다.
오픈 소스 LLM 모델의 성능을 평가하기 위한 벤치마킹 도구인 llm-speed-benchmark를 구축하여 초당 토큰 수, GPU/CPU/메모리 사용량 및 런타임을 측정했으며 17+ 스타와 4+ 포크를 받았습니다.

콜로라도 광산대학교 ― 연구 조교
2021년 2월 - 2021년 9월
골든, 콜로라도

Human-Centered Robotics Lab에서 학부 연구원으로 Dr. Hao Zhang의 멘토링을 받았습니다.
Python 및 ROS를 사용하여 삼각형 옴니휠 지상 로봇인 Tritons의 기능을 향상시켜 정밀하고 효율적인 이동, 정확한 회전, 동시 제어 및 전체 이동 속도를 4배 증가시켰습니다.
Optitrack 카메라와 ROS를 이용한 비례 피드백 시스템을 구현하여 Triton 로봇이 2m x 2m 영역 내에서 허용오차 +/- 0.05m로 지정된 실제 좌표에 정확히 도달하도록 했습니다.
모든 문서를 Google Drive 및 Microsoft 365에서 GitLab으로 성공적으로 이전하고 파일을 Markdown 형식으로 변환하여 HCR Lab 내에서 접근성과 협업을 간소화했습니다.
고등학생에게 프로그래밍 및 로보틱스 기본을 멘토링하여 Triton 로봇의 LED 색상을 제어하는 ROS 노드 개발을 안내했습니다.

나마스테 솔라 ― 인턴
2017년 9월 - 2018년 5월
덴버, 콜로라도

VBA를 통해 회사 현금 흐름 및 직원 성과를 분석하는 Excel 도구를 개발했습니다.
AutoCAD를 통해 주택 평면도에 태양광 패널의 최적 위치를 설계하는 작업을 수행했습니다.

미국 국립 해양대기청 (NOAA) ― 인턴
2017년 6월 - 2017년 7월
덴버, 콜로라도

NOAA의 Science on a Sphere (SOSx) 팀과 함께 일했습니다.
NOAA의 Tour Builder 소프트웨어를 사용하여 SOSx용 Apollo 11 임무에 대한 인터랙티브 교육 콘텐츠를 개발했습니다.

에롤스 테일러링 ― 고객 서비스
2008년 9월 - 2018년 5월
덴버, 콜로라도

가족 사업의 일원으로서 뛰어난 고객 서비스를 제공하며 고객을 맞이하고 도와주며 결제를 수금했습니다.
깔끔하고 정돈된 작업 공간을 유지하며 고객의 맞춤 의류를 관리하고 매장의 외관을 관리했습니다.
전화로 오는 고객 문의 및 주문에 신속히 응답하여 정확하고 유용한 정보를 제공했습니다.
학교 수업 이후 여가 시간, 일부 주말 및 일부 휴일에 사업의 성공에 기여했습니다.

덴버 컨트리 클럽 ― 테니스 코트 유지보수
2015년 6월 - 2015년 8월
덴버, 콜로라도

단단한 표면, 합성 표면 및 자갈 표면으로 구성된 실내 및 야외 테니스 코트를 청소했습니다.
골프 카트, 송풍기, 테니스 코트 스퀴지, 자갈 갈퀴 등의 도구를 사용했습니다.

수상 및 성과

8090 Top Coder Challenge ― 7위
2025년 6월

8시간 동안 레거시 블랙박스 시스템의 리버스 엔지니어링에 집중한 챌린지에서 425명의 엔지니어 중 7위에 입상.
60년 된 출장비 환급 시스템을 재현하기 위해 고전적인 머신러닝 기법과 휴리스틱을 결합한 솔루션을 개발.
과거 데이터와 직원 인터뷰만으로 시스템 동작을 높은 정확도로 일치시킴.

National Security Hackathon ― 특별상 수상자
2025년 4월

샌프란시스코에서 열린 Cerebral Valley의 제2회 국가 안보 해커톤에서 $5,000 특별상을 수상.
재난 시 안전한 경로를 조정하기 위한 스마트 시티 비상 대피 도구인 가디언 그리드(Guardian Grid) 개발을 주도.
Code Metal을 위한 특별한 사이버보안 챌린지를 성공적으로 완료하여 고급 시스템 침투 역량을 입증.

Anarchy Hackathon ― 1위
2023년 10월

GPT-4와 Pinecone을 통합한 Reddit 마케팅 도구인 InsightRed로 1위를 수상.
Reddit 댓글 분석을 통해 잠재 고객을 식별하는 시스템을 구축.
우승을 통해 Anarchy에서의 파트타임 엔지니어링 인턴십 기회를 얻음.

기술 스킬

언어: Python, JavaScript, Bash Script, Rust, Go, Java, C++, & C
데이터베이스: Postgres, MySQL, SQLite, Pgvector, Pinecone, MongoDB, & Amazon RDS
개발: Node.js, Express.js, Flask, FastAPI, Sequelize, Streamlit, Mongoose, Langchain, BeautifulSoup4, Selenium, Axios, yt-dlp, ffmpeg, ffprobe, Next.js, Three.js, pdf.js, Playwright, Hugo, Framer, Tailwind, & Mermaid
클라우드: Docker, Podman, Kubernetes, Tess.IO (eBay의 클라우드 플랫폼), Supabase, Vercel, Nginx, Ansible, AWS EC2, AWS S3, AWS Lambda, Amazon Kinesis Data Streams, Google Cloud, Google Workspaces, & RunPod
도구: Git, GitHub, GitLab, VSCode, Helix Editor, Vim, ChatGPT, Claude, Perplexity, V0, Cha, Ch, Apollo, Postman, Jira, Slack, Discord, Ollama, tmux, DocuSign, Google Analytics, PostHog, Apollo.io, Hunter.io, & LinkedIn Navigator
API: OpenAI, Anthropic, Cohere, Groq, Travily, Brave, Google Gemini, xAI, DeepSeek, Mistral, AWS Bedrock, Together AI, Twilio, Mapbox Geocoding, & Textbelt
모델: gpt-5, gpt-5-mini, gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.1-mini, gpt-4.1, o3, gpt-4o-search-preview, gpt-oss-120b, gpt-oss-20b, claude opus 4.5, claude sonnet 4.5, claude haiku 4.5, claude opus 4.1, claude opus 4, claude sonnet 4, claude 3.5 sonnet, gemini-3-pro, gemini 2.5 pro, gemini 2.5 flash, grok-4-fast-reasoning, grok-4-fast-non-reasoning, grok-3, grok-4-0709, deepseek r1, qwen3, llama2, llama3, whisper, dall-e-3, dall-e-2, gemma3, & Banana Nano
AI 및 에이전트: Cursor IDE, Windsurf IDE, Claude Code CLI, Gemini CLI, Kiro CLI, Exa Websets AI, & MCP Servers

학력

콜로라도 스쿨 오브 마인스 (Colorado School of Mines)
컴퓨터 과학 학사
로보틱스 및 지능형 시스템 전공
2018년 8월 - 2022년 5월
골든, 콜로라도

덴버 이스트 고등학교 (Denver East High School)
고등학교 졸업장
2014년 8월 - 2018년 5월
덴버, 콜로라도

사이드 프로젝트

가디언 그리드 (Guardian Grid)

대규모 재해 발생 시 지역사회가 신속하고 안전하게 대응할 수 있도록 돕는 스마트 시티 비상 대피 도구를 구축.
도시 관리자가 대화형 지도에서 위험 구역을 표시하고 안전 구역을 정의할 수 있는 시스템을 개발.
주민들을 위한 가장 안전한 대피 경로를 생성하고 전달하기 위해 고급 경로 탐색 알고리즘을 구현.
현재 위치를 사용하여 Google Maps 통합을 통해 위험 인지 경로를 안전하게 표시하는 웹 포털을 제작.
2025년 국가 안보 해커톤에서 솔루션을 설계 및 구현하여 혁신적 접근으로 특별상을 수상.

PAX (Proactive Agent for eXemplary Trustworthiness)

LLM 응답의 신뢰성을 측정하고 개선하기 위한 연구 에이전트 및 프레임워크를 개발.
강제 출처 표기, 확률적 신뢰도 점수화, 관찰된 일관성에 대한 체계적 접근법을 구현.
응답을 검토하고 검증하기 위해 다중 LLM을 사용하는 자체 평가 시스템을 생성.
TARS에서 파생된 전환(pivot)으로 구축되어 AI 신뢰성 및 신뢰가능성의 근본적인 문제를 다루기 위해 설계됨.

Cha

터미널에서 강력한 언어 모델과 효율적으로 상호작용할 수 있게 해주는 오픈 소스 커맨드라인 도구를 개발.
OpenAI 호환 API와 함께 다중 플랫폼 AI 지원을 구현하여 사용자가 다양한 AI 제공자 간에 원활하게 전환할 수 있도록 함.
웹 스크래핑(YouTube, PDF, 일반 웹 콘텐츠), Perplexity AI와 유사한 답변 검색 엔진, 검증 가능한 대화형 코드 생성, 채팅 기록 관리 등 포괄적인 기능을 구축.
토큰 추정, 파일 유형 지원(PDF, DOCX, XLSX, 이미지), 통합 셸 액세스 및 로컬 구성 옵션과 같은 고급 기능을 추가하여 작업 흐름 효율성을 향상.
GitHub에서 64개 이상의 스타와 6개 이상의 포크로 개발자 커뮤니티에서의 가치를 입증.

이전 프로젝트 Cha보다 초기 시작 속도가 10배 빠르면서 핵심 기능을 유지하는 경량 GoLang 기반 CLI 도구를 개발.
OpenAI, Groq, DeepSeek, Anthropic, XAI, Together, Google Gemini, Mistral AI, Amazon Bedrock 및 Ollama에 대한 다중 플랫폼 지원과 원활한 전환 기능을 구축.
대화형 및 직접 모드, Unix 파이핑, 스마트 파일 처리(PDF, Word 문서, 스프레드시트, OCR이 적용된 이미지) 및 세션 연속성 등 고급 기능을 구현.
Brave Search API를 통한 웹 스크래핑 및 웹 검색 통합, macOS, Linux, Android/Termux 및 Windows 전반에 걸친 클립보드 지원을 설계 및 구현.
GitHub에서 10개 이상의 스타와 1개 이상의 포크를 기록하여 개발자 커뮤니티에서 빠른 채택을 입증.

DocuInsight

서명자와 발신자가 모두 계약 세부 사항을 완전히 이해하도록 보장하여 투명성을 증진하고 법적 분쟁을 줄이는 “계약 함정(Agreement Trap)” 문제를 해결.
핵심 조항을 강조하고 평이한 영어로 번역하여 법적 계약을 단순화하는 AI 기반 플랫폼을 개발했으며, DocuSign과 통합되어 전자 서명을 지원.
효율적인 JSON 추출을 위해 gpt-4o-mini를, 포괄적 문서 분석을 위해 o1-preview를 활용하는 OpenAI의 최첨단 모델을 사용하여 인사이트와 요약을 생성.
백엔드는 Python과 Supabase에 호스팅된 PostgreSQL로, 프론트엔드는 Next.js로 엔지니어링하여 Linode 인스턴스에 배포해 견고하고 확장 가능한 성능을 달성.
효율적인 이메일 알림을 위해 Resend의 API를 통합하여 사용자 상호작용 및 계약 관리 워크플로우를 향상.
DocuSign Hackathon: Unlocked에 참여하고 제출물은 AI를 통한 계약 혁신 및 계약 관리의 비효율성 해결에 중점을 둔 Devpost 제출에 자세히 기재.

Notify Cyber

최신 사이버보안 뉴스를 집계하는 플랫폼 Notify Cyber를 개발 및 출시하여 17K+ 방문자와 43K+ 페이지뷰를 기록.
무비용 마케팅 캠페인을 통해 Reddit에서 65K+ 조회수와 96%의 찬성률을 달성하고, 신규 기능 대기자 명단을 160+명으로 증가시킴.
Supabase에 Postgres 데이터베이스를 구축하고 OpenAI의 gpt-4o-mini 모델을 사용한 웹 스크래핑 및 요약으로 콘텐츠 큐레이션을 자동화.
데이터베이스, API 및 호스팅 비용을 포함한 월 운영비를 단 $1.85로 최적화.
웹 기사를 추출 및 처리하기 위한 Python 웹 스크레이퍼를 설계하여 OpenAI의 ChatGPT API로 요약을 수행하고 데이터베이스를 효율적으로 채움.
프로젝트의 Postgres 데이터베이스를 Supabase 클라우드 서비스에 호스팅하고 설계, 배포 및 관리.
사이트는 2023년 6월 1일에 공식 출시되었으며 2025년 10월 5일에 전체 소스가 공개되었고, 저장소는 GitHub에, 사이트의 정적 버전은 동일 도메인에 호스팅됨.

위협 평가 및 대응 시스템 (TARS)

사이버보안 침투 테스트를 자동화하도록 설계된 Python 및 Shell 스크립트 기반의 AI 구동 도구를 개발.
Osgil Defense의 프리시드 투자를 확보하는 데 기여했으며 GitHub에서 340+ 스타와 49+ 포크를 기록.
CrewAI, LangChain, OpenAI의 GPT-4 모델, Docker를 활용하며 Nettacker, Rustscan, Zed Attack Proxy (ZAP), Nmap과 같은 도구를 통합하여 포괄적인 위협 분석을 수행하고 Streamlit을 사용자 인터페이스 처리에 적용.

Moving Pose

세 명이 참여한 수업 프로젝트로 Dr. Zanfir, Dr. Leordeanu, Dr. Sminchisescu의 논문 “The Moving Pose: An Efficient 3D Kinematics Descriptor for Low-Latency Action Recognition and Detection"를 구현.
C++와 Kinect v1.8 SDK를 사용하여 실시간 골격 데이터 수집을 위해 Xbox 360 Kinect 센서를 설정.
Python, Tkinter, C++를 사용하여 UI를 개발하고 Kinect V1.8 ToolKit의 소스 코드 샘플을 적응하여 사용.

SVM On Skeleton Data

Python을 사용하여 인간 행동을 예측하는 대학 프로젝트를 개발했으며, MSR Daily Activity 3D 데이터셋을 RAD 및 HJPD 형식으로 재포맷하고 pandas, matplotlib, scipy, numpy 및 libsvm과 같은 라이브러리를 활용했습니다.
특정 인간 활동/행동을 분류하기 위해 서포트 벡터 머신을 구현하였고, 정확도는 62.5%에서 70.83% 범위를 달성했습니다.
프로젝트 실행을 성공적으로 입증하여 지정된 정확도 범위 내에서 인간 행동을 정확하게 예측함을 보여주었습니다.

활동

마인스 로보틱스 클럽 - AgBot 팀
2018년 9월 - 2020년 1월
골든, 콜로라도

2019년 AgBot 자율 농업 로봇의 코드 작업을 수행했으며, 이 로봇은 Python, C++, & ROS Kinetic Kame을 사용했습니다.
로봇이 농작물 경계에 도달했을 때를 감지하기 위한 ROS publisher를 개발했습니다. 코드는 Python으로 작성되었고 로봇의 Lidar를 사용했습니다.