3+ years leading clinical AI products from research to production. 연구에서 프로덕션까지 임상 AI 제품을 이끈 3년 이상의 경력.

Project Leader & AI Engineer — Canopus SW (MSI Analysis) 프로젝트 리더 & AI 엔지니어 — Canopus SW (MSI 분석)

OPTOLANE · Seoul, South Korea

• Product Lifecycle Leadership:제품 주기 리더십: Req gathering (pathologists) → MVP → arch design → AI model (>0.99 AUC) → C#–Python integration → IEC 62304 SW design (CE-IVDR/FDA/MFDS) → deployment임상 요구 수집 → MVP 정의 → 아키텍처 설계 → AI 모델(>0.99 AUC) → C#–Python 통합 → IEC 62304 설계 → 배포
• AI Innovation:AI 혁신: >0.99 AUC MSI prediction pipeline + signal QC/noise removal ML modules + patented 2–10× resolution improvementMSI 예측 파이프라인 >0.99 AUC + 신호 QC/노이즈 제거 ML 모듈 + 특허 2–10× 해상도 향상
• System Integration:시스템 통합: Robust C#–Python interop layer for production AI deployment + end-to-end security stack프로덕션 AI 배포를 위한 견고한 C#–Python 통합 레이어 + 엔드투엔드 보안 스택

AI Engineer — CGT AI Cell Recognition System AI 엔지니어 — CGT AI 세포 인식 시스템

OPTOLANE · Seoul, South Korea

• AI-based cell recognition system combined with PCR assay data for CGT quality analysisCGT 품질 분석을 위한 AI 세포 인식 + PCR 데이터 결합 시스템
• Deep-learning model: >99.5% accuracy for automated microscopy analysis (independent prototype, 2 months)딥러닝 모델: 자동 현미경 분석 >99.5% 정확도 (단독 프로토타입, 2개월)
• Full pipeline: image preprocessing → AI inference → result visualization → export (UI included)전체 파이프라인: 이미지 전처리 → AI 추론 → 시각화 → 내보내기 (UI 포함)

Software Engineer — Automated DNA Extraction Device 소프트웨어 엔지니어 — 자동화 DNA 추출 장비

OPTOLANE · Seoul, South Korea

• Completed prototype through establishing core functions and architecture of nucleic acid extraction system핵산 추출 시스템의 핵심 기능 및 아키텍처를 구축하여 프로토타입 완성
• Designed UI scenarios and system optimization based on medical professionals' requirements, focusing on usability and security의료 전문가 요구사항을 기반으로 사용성 및 보안 중심의 UI 시나리오와 시스템 최적화 설계
• Developed automated consumable inspection and optimal path calculation systems자동화 소모품 검사 및 최적 경로 계산 시스템 개발
• Reduced device control interface development from 4 months to 2 months through vendor management벤더 관리를 통해 기기 제어 인터페이스 개발 기간을 4개월에서 2개월로 단축
• Prepared user manuals and technical documents for CE and MFDS certificationCE 및 MFDS 인증을 위한 사용자 설명서 및 기술 문서 작성

Software Engineer — LOAA-M Diagnostic PCR Platform 소프트웨어 엔지니어 — LOAA-M 진단 PCR 플랫폼

OPTOLANE · Seoul, South Korea

• Led Qt-based UI development and analysis algorithms across Linux and Windows platformsQt 기반 UI 개발 및 Linux·Windows 플랫폼 분석 알고리즘 주도
• Built AWS network integration — diagnostic data sync with cloud servers using Java on WindowsAWS 네트워크 연동 구축 — Java를 사용한 Windows 기반 클라우드 서버와의 진단 데이터 동기화
• Designed and implemented medical-grade cybersecurity: equipment/network encryption, database access control, stored data encryption의료 등급 사이버 보안 설계·구현: 기기/네트워크 암호화, 데이터베이스 접근 제어, 저장 데이터 암호화
• Managed diagnostic data with MariaDB — performance optimization, secure schema design, and audit capabilityMariaDB로 진단 데이터 관리 — 성능 최적화, 보안 스키마 설계, 감사 기능
• Prepared CE-IVDR and MFDS technical documentation and user manuals for regulatory certificationCE-IVDR 및 MFDS 규제 인증을 위한 기술 문서 및 사용자 설명서 작성

Personal Project — Deep Learning Breast Cancer Targeting Model 개인 프로젝트 — 딥러닝 기반 유방암 표적화 모델

• Designed breast cancer prediction model based on EfficientNet-B2, achieving initial accuracy of 86%EfficientNet-B2 기반 유방암 예측 모델 설계, 초기 정확도 86% 달성
• Improved accuracy to 93% by applying probability-density–based targeting enhancement techniques확률 밀도 기반 표적화 향상 기법 적용으로 정확도를 93%로 개선