3.5+ years leading AI products from research to production. 연구에서 프로덕션까지 AI 제품을 이끈 3.5년 이상의 경력.

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

OPTOLANE

• Led end-to-end delivery of Canopus SW from clinical requirements to regulated deployment임상 요구사항 수집부터 규제 환경 배포까지 Canopus SW의 전 주기 개발을 리드했습니다
• Built the MSI-Classifier (Tm-histogram → MSI Score) reaching ROC-AUC up to 0.9998, validated on 862 clinical FFPE samples across 19 cancer typesMSI 분류기(Tm 히스토그램 → MSI Score)를 구축해 ROC-AUC 최대 0.9998을 달성하고 19개 암종 862개 임상 FFPE 검체로 검증했습니다
• Coordinated IEC 62304-aligned software design and release documentationIEC 62304 정렬 소프트웨어 설계와 릴리스 문서화를 총괄했습니다
• Integrated core modules into production releases used in pathology workflows핵심 모듈을 프로덕션 릴리스에 통합해 병리 워크플로에 적용했습니다

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

OPTOLANE

• Developed an AI cell-recognition workflow for CGT quality analysis using microscopy and PCR data현미경 및 PCR 데이터를 결합한 CGT 품질 분석용 AI 세포 인식 워크플로를 개발했습니다
• Trained and validated deep-learning models that achieved >99.5% recognition accuracy딥러닝 모델을 학습 및 검증하여 >99.5% 세포 인식 정확도를 달성했습니다
• Delivered a working prototype independently within two months for internal evaluation2개월 내 단독으로 동작 가능한 프로토타입을 완성해 내부 평가에 전달했습니다

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

OPTOLANE

• 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

• Led Qt-based UI development across Linux and Windows clinical environmentsLinux 및 Windows 임상 환경 전반에서 Qt 기반 UI 개발을 주도했습니다
• Implemented AWS-connected data synchronization for distributed diagnostic operations분산 진단 운영을 위한 AWS 연동 데이터 동기화 기능을 구현했습니다
• Strengthened platform security with encryption and controlled data access암호화와 접근 제어를 적용해 플랫폼 보안 수준을 강화했습니다
• Prepared certification-facing documents and manuals for regulated releases규제 릴리스를 위한 인증 대응 문서와 사용자 매뉴얼을 작성했습니다

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

• Designed a breast cancer prediction model using EfficientNet-B2 for baseline classificationEfficientNet-B2 기반의 유방암 예측 모델을 설계해 기준 분류 성능을 구축했습니다
• Improved model targeting with probability-density methods to increase detection quality확률 밀도 기반 표적화 기법을 적용해 탐지 품질을 향상했습니다
• Raised overall accuracy from 86% to 93% through iterative training and evaluation반복 학습·평가를 통해 전체 정확도를 86%에서 93%로 끌어올렸습니다