- 온프렘 LLM 인프라 15대 - Mac Studio를 Tailscale 독립망으로 묶어 클라우드 없이 자체 서빙, 장비 상한은 실측해 배정표에 명시
- 통화 중복 40% 제거 · 27-table - 고객·통화 데이터베이스 설계, 같은 통화가 두 행으로 남던 것을 걸러내는 규칙을 적재 단계 불변식으로 고정
- 팀 메모리 권한 격리 · 재현율 15.6% 실측 - 오픈소스 Hindsight로 직원별 열람 범위를 나누고 MCP 서버로 패키징, 도입 근거였던 의미 검색은 실측 후 날짜 기준 조회로 교체
- 야간 컷오버 3.5시간 · 롤백 0회 - 네트워크 교체 총지휘, 검증 30건·리스크 16건을 새벽 체크리스트 2종에 사전 확정, 맥 서버 10대 편입
요약
온프렘 LLM 인프라와 에이전트 메모리 시스템을 실무에서 경험한 AI 시스템 엔지니어입니다.
보안관제 2년 4개월과 가게 운영 4년 9개월을 거쳐 AI로 전환했습니다.
2026년 에이전트 메모리를 직접 만들어 본 뒤 너무 개인적인 하네스로 만들어진 것을 깨닫고,
이후 실무에서는 오픈소스 Hindsight 에이전트 메모리를 커스텀해서 활용해 봤습니다.
모델을 만드는 것도 연구했지만, 모델로 시스템을 굴리는 일에 더 관심이 많습니다.
최신 도구를 항상 팔로업하여 수치 대신 직접 측정해 도입 여부를 정하고, 그 판단을 blog.bkan.dev에 기록하고 있습니다.
AI 자동화에 관심이 많고 메모리 시스템은 자신 있습니다.
정규직 AI 자동화 시스템 및 AX 엔지니어 포지션을 찾고 있습니다.
핵심 역량
경력
- 메모리 격리 게이트 9종 · 리랭킹 55.8초 → 1.8초 - Hindsight-Crew(비공개 개인 리포)에 개인·팀 메모리를 분리하는 정책 게이트웨이 구현, 리랭커는 TEI 대신 Mac GPU 사이드카를 직접 만들어 교체
- 프로덕트 3종 - OurFolio(기술직 포트폴리오 SaaS) · ASHD v2(문서 OCR+LLM 자동 정리) · BluePy 2.0(웹 취약점 스캐너)
- POS 수요 예측 · 잘 되는 가게를 접고 전환 - 판매 기록으로 준비량을 맞춰 재고를 줄이고, 머신러닝의 실전 효용을 내 돈으로 확인
- 분류 정확도 50%+ 개선 · 리포트 30분 → 5분 - 보안 장비(WAF/IPS/UTM/SIEM) 20종 이상·고객사 50곳 이상 관제, 월 1,000건 넘는 이벤트의 분류 기준을 유형별로 재설계하고 반복 리포트를 스크립트로 자동화
- 관제 전 과정 담당 - 교대 관제·침해사고 분석과 보고서·신규 고객사 온보딩·모의해킹 프로젝트·신입 교육
기술 블로그 blog.bkan.dev ↗
LLM 에이전트를 직접 커스텀하고 굴리면서 내린 판정과 그 근거.
실험 및 검증한 것을 적고 측정 조건을 같이 남기며, 판정을 기록하고,
에이전트 메모리에 물려둔 에이전트가 자가 판단하에 포스팅을 하도록 자동화를 걸었습니다.
주요 프로젝트 · 대회
프로젝트 상세: 경력기술서 · portfolio.bkan.dev
Products - OurFolio (Next.js·Neon, Showcase) · ASHD v2 (Next.js·Supabase·OCR, MVP) · BluePy 2.0 (보안 스캐너, MIT)
오픈소스 - Hindsight-Crew (비공개, 정책 게이트웨이·자동 검사 9개·리랭커 사이드카) · SmartThink (MIT, 사고 프레임워크 엔진)
대회 - 토스 CTR 상위 10% · 과학 QA IR MRR +107% · 문서 분류 F1 +470% · 대화 요약 ROUGE +30% · 부동산 RMSE -58% (대회 기간 내 베이스라인 대비 개선폭)
학력 · 자격증
정보처리산업기사 (2017) · 네트워크관리사 2급 (2017) · 정보기기운용기능사 (2023) · 스마트홈관리사 (2023)