Profile | Notion

김민아1-1_Original.jpg

3년차 AI 엔지니어 김민아 입니다.”

좋은 LLM 서비스는 결국 비즈니스에 맞는 데이터와 정확한 평가에서 시작된다고 믿습니다. 흘어진 데이터에 비즈니스 맥락을 심어 지표로 구조화하고, 정확한 평가로 성능을 검증하여 AI가 실제 현업 데이터 위에서 제대로 일하도록 만듭니다.

👩🏻‍💻 Career

구 잡코리아 - HR 테크 기업

전사지표 자동화 - Excel 수기 지표를 SQL·마트·검증 자동화로 내재화

원천 SQL 없이 팀별 수기로 Excel에만 존재해 재현이 불가하던 전사지표를, Claude Code 스킬·에이전트를 적극 활용해 쿼리 재구현부터 마트 적재·검증까지 전 과정을 자동 파이프라인으로 구축
Dim/Fact 테이블 레포를 연결해 데이터 레이크 기반 SQL로 지표를 재구현하는 Claude 스킬을 구축하고, Athena 조회 도구(query_executor)로 Excel 값 대비 오차 ≤0.1%를 자동 대사하여 271개 지표 중 84.6% 재현
지표를 wide-mart 테이블로 정의하는 DDL 자동 생성 스킬과 SQL→PySpark 변환으로 ETL을 만들고, 이를 기반으로 Airflow DAG 자동 생성 시스템을 개발
MCP 에이전트의 자연어 질의 기반 데이터 마트 탐색·값 조회 성능 평가 자동화 시스템 구축. 클라우드 EKS 서버·사내 맥미니 워커 분리(정답 격리·결정론적 채점)로 구축 → 평균 마트 도달률 93.6%·값 정확도 91.9%

추천 공고 LLM 키워드 추출 파이프라인 구축·운영

공고 본문 html, OCR을 Markdown 전처리 후 LLM으로 직업명·주요업무·스킬·복지·기타 JSON 구조화 키워드 추출 파이프라인 설계·구축, 전체 활성 공고 104,391건 중 102,359건(커버리지 약 98%) 추출해 추천 공고 푸시 서빙 데이터로 내재화
모델 비교·전환하고 키워드 최대 5개·제목 중복 제거 등 도메인 규칙을 프롬프트로 개선해 추출 품질 확보
Airflow DAG·Bedrock Lambda 일 배치를 실서비스에 배포·운영(일 약 6,000건)하고, Bedrock DLQ·ExpiredToken 장애를 Datadog/CloudWatch 로그로 분석·복구해 STG → PRD 적재 안정화

이력서 데이터 표준화 & 인재 검색 서비스 적재 파이프라인

회사명 표기 불일치를 대표명으로 통일하는 표준화 사전을 구축하여 IT 직군 회사명 종류를 23.7% 축소하고 인재 검색 정합성 확보
이력서 800만+ 건을 분석해 17개 검색 필터 항목별 표준화 및 적용 가능성 진단
표준화 데이터를 Airflow · GCP(Vertex AI) · S3 · OpenSearch 일배치 파이프라인으로 인재검색 서비스에 자동 적재 (이력서 일평균 약 1.4만 건)