Career Description

변세란 (Seran Byun)

Data Scientist | ML Engineer | Applied Mathematics & Statistics

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🎯 Professional Summary

5년차 데이터 사이언티스트로서 Applied Mathematics & Statistics 배경을 바탕으로 End-to-End ML Pipeline 구축과 비즈니스 임팩트 창출에 특화된 전문가입니다. Python/R 기반 데이터 분석부터 MLOps 파이프라인 구축까지 전 과정을 담당하며, 연간 매출 15% 증대 등 측정 가능한 성과를 달성했습니다.

🛠️ Core Technical Skills

Programming & Analytics

• Languages: Python, R, SQL, Scala, Julia
• ML/DL Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM
• Data Processing: Pandas, NumPy, Spark, Dask, Polars

MLOps & Infrastructure

• Orchestration: Airflow, Kubeflow, MLflow, DVC
• Deployment: Docker, Kubernetes, AWS SageMaker, GCP Vertex AI
• Monitoring: Grafana, Prometheus, Weights & Biases

Cloud & Database

• Cloud Platforms: AWS (S3, EC2, Lambda), GCP (BigQuery, Cloud ML), Azure
• Databases: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Snowflake, ClickHouse
• Big Data: Hadoop, Spark, Kafka, Elasticsearch

💼 Professional Experience

Senior Data Scientist | ABC Tech Inc. | 2023.03 - Present

• 🎯 핵심 성과: 추천 시스템 개선으로 CTR 23% 향상 및 매출 $2.3M 증대
• 🔬 주요 프로젝트:
  • 실시간 추천 시스템 구축: TensorFlow Recommenders + Kafka를 활용한 실시간 개인화 추천 (응답시간 50ms 달성)
  • 고객 이탈 예측 모델: XGBoost 기반 이탈 예측으로 이탈률 18% 감소
  • A/B 테스트 플랫폼: 사내 실험 플랫폼 구축으로 실험 효율성 40% 개선

Data Scientist | XYZ Analytics | 2021.09 - 2023.02

• 🎯 핵심 성과: 수요 예측 정확도 MAPE 12% 개선으로 재고 비용 $800K 절감
• 🔬 주요 프로젝트:
  • 시계열 수요 예측: Prophet + LSTM 앙상블 모델로 다변량 시계열 예측
  • 고객 세분화: K-means + RFM 분석을 통한 마케팅 타겟팅 최적화
  • 데이터 파이프라인: Airflow 기반 ETL 파이프라인 구축 및 자동화

AI/ML Agent Developer | 2025.08

• 🎯 핵심 성과: AI 에이전트 시스템을 성공적으로 구축하여 사용자 요청 처리 정확도를 20% 향상하고, 개발 시간 30% 단축
• 🔬 주요 프로젝트:
  • ADK 기반 멀티 에이전트 시스템 개발:
    • ADK(Agent Development Kit)를 활용, root_agent와 4개의 전문 서브 에이전트(data_search, image_similarity_search 등)를 연동하여 복잡한 태스크를 병렬 처리하는 시스템을 구축.
  • 세션 상태 관리 로직 최적화:
    • tool_context.state의 상태 저장 방식을 단일 객체에서 딕셔너리 리스트로 변경하여 세션 이력을 100% 추적 가능하게 개선. 이를 통해 디버깅 효율성 및 상태 활용성을 극대화.
  • 코드 모듈화 및 재사용성 강화:
    • 시스템 모듈화를 통해 코드 재사용률을 40% 증대하고, 유지보수 비용을 절감.

🎓 Education & Certifications

Bachelor of Science in Applied Mathematics and Statistics

Stony Brook University | 2017.09 - 2021.05 | GPA: 3.85/4.0

• 관련 과목: Machine Learning, Statistical Computing, Time Series Analysis, Mathematical Modeling
• 연구 프로젝트: “Deep Learning for Financial Time Series Prediction” (지도교수: Dr. Jane Smith)

Professional Certifications

• AWS Certified Machine Learning - Specialty (2024.01)
• Google Professional Machine Learning Engineer (2023.08)
• Kaggle Competition Expert (Top 3% in 5+ competitions)

🚀 Featured Projects

1. 🏆 실시간 주식 가격 예측 시스템

• 기술 스택: Python, LSTM, Apache Kafka, Redis, Streamlit
• 성과: 85% 방향성 예측 정확도 달성, 실시간 데이터 처리 1M+ records/sec
• 핵심 기여: 멀티모달 데이터(가격, 뉴스, 소셜미디어) 융합 모델링

2. 🧠 고객 감정 분석 API

• 기술 스택: BERT, FastAPI, Docker, AWS Lambda
• 성과: F1-Score 0.94 달성, API 응답시간 평균 200ms
• 핵심 기여: 한국어 특화 BERT 모델 파인튜닝 및 서빙 최적화

3. 📊 MLOps 파이프라인 템플릿

• 기술 스택: MLflow, DVC, GitHub Actions, Kubernetes
• 성과: 모델 배포 시간 80% 단축, 재현 가능한 실험 환경 구축
• 핵심 기여: CI/CD 파이프라인 자동화 및 모델 버전 관리 체계화

📝 Publications & Speaking

Conference Papers

• “Ensemble Methods for High-Frequency Trading Prediction” | ICML 2024 | PDF
• “Scalable Real-time Recommendation Systems” | KDD 2023 | PDF

Technical Talks

• “MLOps Best Practices for Startups” | PyData Seoul 2024 | Slides
• “Deep Learning for Time Series” | TensorFlow Korea Meetup 2023 | Video

🏆 Awards & Recognition

• 🥇 Kaggle Competition Master (Top 1% in Multiple Competitions)
• 🏅 Best Paper Award - ICML 2024 Workshop on ML for Finance
• ⭐ Employee of the Year - ABC Tech Inc. (2024)
• 🎖️ Innovation Award - XYZ Analytics (2022)

🌍 Languages

• Korean: Native
• English: Fluent (TOEIC 950)
• Japanese: Conversational (JLPT N2)

📚 Continuous Learning

• Currently Reading: “Designing Machine Learning Systems” by Chip Huyen
• Online Courses: Stanford CS229, Fast.ai Practical Deep Learning
• Tech Communities: PyData Seoul Organizer, Kaggle Korea Ambassador

“Data is the new oil, but insights are the new gold. I transform raw data into actionable business intelligence.”

Last Updated: March 2025 | Version: 2.1.0