검색을 만드는 데이터 사이언티스트입니다.
현재 **컬리(Kurly)**에서 검색 도메인의 데이터 사이언티스트로 일하며, 검색 랭킹 모델링과 검색 품질 개선, 그리고 검색 시스템의 다양한 운영 업무를 담당하고 있습니다.
사용자의 검색 의도를 더 잘 이해하고 적합한 상품을 상위에 노출하기 위해 검색 로그와 사용자 행동 데이터를 분석하고, 다양한 랭킹 피처와 모델을 설계하고 있습니다. 최근에는 전통적인 Information Retrieval을 넘어 Semantic Search, Embedding Model, LLM/NLP 등을 검색 시스템에 활용하는 것에도 관심을 가지고 있습니다.
- Search Ranking
- Learning to Rank
- Search Relevance
- Lexical / Semantic / Hybrid Search
- Query Understanding
- Ranking Features
- Embedding Models
- Bi-Encoder
- Dense Retrieval
- Metric Learning
- Natural Language Search
- LLM Applications
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Korean NLP
- ML Pipeline
- Large-scale Data Processing
- Model Serving
- MLOps
수학에서 **그래프 이론(Graph Theory)**과 **조합론(Combinatorics)**을 공부했으며, 그래프 구조에서의 Anti-bandwidth Problem을 연구했습니다.
수학적 문제를 알고리즘으로 표현하고 해결하는 것에 관심이 많으며, 현재는 이러한 배경을 바탕으로 Information Retrieval과 Machine Learning을 활용해 실제 서비스의 검색 문제를 해결하고 있습니다.
