김 정 현

Summary

11년차 ML Engineer. 인도 소액대출 서비스(10M+ 다운로드)에서 대출 심사 모델의 데이터 수집(모바일)부터 피쳐 엔지니어링(Spark, 40TB), 실시간 서빙, 모니터링까지 End-to-End 구축. 한 회사에서 Android 개발 → Data Science → ACS Part Leader → ML Part Leader로 역할을 확장하며, 현재는 AI 기반 개발 플랫폼 설계 및 ML 파트 리딩을 담당. 인도 주재 3년, 영어 기반 다국적 팀 협업 경험.

경력

기간	소속	역할
2026.01 ~ 현재	어피닛(AFINIT)	AI/Data 팀 ML Part Leader
2024.06 ~ 2025.12	어피닛(AFINIT)	AI/Data 팀 Data Engineer
2023.11 ~ 2024.05	어피닛(AFINIT)	AI/Data 팀 ACS Part Leader
2021.11 ~ 2023.10	어피닛(AFINIT)	Data Science 팀
2015.03 ~ 2021.10	어피닛(AFINIT)	안드로이드 개발 팀

경력 상세

어피닛 (2015.03 ~ 현재)

인도향 소액대출 앱 서비스 — 10M+ 다운로드 (Google Play)

ML Part Leader (2026.01 ~ 현재)

ML Workspace — AI 통합 개발 환경 구축 (블로그)

1 Server + 5 Clients(VSCode, Slack, Web, CLI, Scheduler) + 22 Skills 구조의 AI 개발 플랫폼 설계 및 개발
Slack 한 줄 명령으로 Jenkins 배포, Grafana 장애 분석, Airflow DAG 관리 등 ChatOps 구현
모바일 환경에서도 다중 프로젝트 장애 분석 및 대응이 가능한 구조
Text-to-SQL — 프로젝트별 문서 구성만으로 복잡 쿼리 자동 생성 가능함을 POC로 증명

Data Engineer (2024.06 ~ 2025.12)

DynamoDB → Apache Iceberg 80TB 마이그레이션 (블로그)

월 비용 $18,357 → $1,554 (91.5% 절감)
DynamoDB + S3 이중 저장 구조를 S3 기반 Apache Iceberg 단일 테이블로 통합
Parquet Rowgroup 최적화(32MB), Bucketing, Compaction, pyiceberg 커스터마이징으로 서빙 가능한 5초 latency 달성
Flink 파이프라인에 Iceberg 도입, Kinesis Enhanced-fanout 적용, Graphite 기반 모니터링 구축
ACS V4 prod 배포 — 배포 전 consistency 검증 체계를 구축하여 대규모 구조 변경에도 score 이상 없이 배포

시스템 개선

LangChain, LangGraph 기반 전사 Slack AI 챗봇 개발 — 사내 시스템 연동 AI 어시스턴트 (블로그)
ACS 호출 event-driven 구조로 전환 — 성능, latency, 비용, 구조 단순화

ACS Part Leader (2023.11 ~ 2024.05)

ACS(대안 신용평가) 파트 리더 — 피쳐/모델 개발 방향 결정 및 기술 전략 수립

Polars 기반 피쳐 로직 단일화 — 학습/모니터링/서빙 3곳의 피쳐 코드를 Polars로 통합
10만개+ 피쳐 학습/서빙 파이프라인 — train-serving 피쳐 일관성 검증 체계, 학습 데이터 1TB~5.4TB 규모 처리
ACS 모니터링 체계 구축 — performance, consistency, business 모니터링
Shadow testing 아키텍처 — 프로덕션 영향 없이 신규 모델을 검증할 수 있는 구조 구현
실시간 서빙 응답시간 10초 → 5초 — AOP 스타일 함수 계층 분석 도구를 자체 개발하여 병목 구간 정밀 분석
SageMaker endpoint 비용 5배 절감 — gunicorn+gevent의 process별 request 불균형을 coroutine 내부 원리 분석으로 파악, gunicorn 제거로 해결

Data Science 팀 (2021.11 ~ 2023.10)

대안 신용평가 모델 빅데이터 피쳐 개발 및 파이프라인 구축

대출 심사 모델의 Android 데이터 수집부터 피쳐 엔지니어링(SMS 40TB), 모델 학습, 실시간 서빙까지 End-to-End 체계 구축
NER 모델에 SMS 파싱 결과를 레이블로 활용, NER ↔ 패턴 비교 파이프라인으로 잘못된 패턴을 자동 탐지·교정하는 피드백 루프 구축
신용보고서 기반 대출 상환기간 결측치 추정 (특허 출원, 40% 기여)

안드로이드 개발 팀 (2015.03 ~ 2021.10)

금융 SMS 해석 엔진

인도 은행별 SMS 패턴을 분석하고 금융 거래 정보를 구조화하여 추출하는 엔진 전체 설계 및 개발 (Android + Spring + Spark)

베이스 아키텍처 개발 — 팀 전체가 사용하는 개발 프레임워크 구축

API 호출 boilerplate 10줄 → 1줄로 축소 (블로그)
RecyclerView 리스트 구현을 2줄로 단순화, 페이징 자동 지원 (블로그)
피쳐별 모듈화, 테스트 방법론, boilerplate 최소화 등 6편의 기술 블로그 시리즈

기타 성과

선불 요금 확인 서비스 개발 (장관상 수상)
인도 UPI(Unified Payments Interface) 은행 연동 전체 설계 및 개발
보안 솔루션 연동, 실제 금융앱 해킹 시연
대출, 결제/송금, 본인 인증, 커머스, 딥링크 등 안드로이드 개발

기술 스택

분류	기술
AI/LLM	Claude API, Claude Agent SDK, MCP, LangChain, LangGraph, Text-to-SQL
ML/DS	XGBoost, PyTorch, Spark ML, Scikit-learn, Pandas, Polars
Big Data	Spark, Flink, Airflow, Iceberg, Delta Lake, EMR, SageMaker, Glue
Backend	Spring, Ktor, Flask, Kotlin, Python, Scala, Golang
Mobile	Android (Jetpack, Compose, Kotlin), Kotlin Multiplatform
Infra	AWS (EC2, ECS, Lambda, SQS, ALB, S3, IAM), Docker, GitHub Actions, Grafana

개인 프로젝트

Simple Android Architecture — 효율적 안드로이드 개발 프레임워크, 6편의 기술 블로그 시리즈
Fingerprint Camera Shutter — 25만명+ 다운로드, 월 10만원 광고 수익
Kotlin Simple Architecture — Kotlin Multiplatform 프레임워크 (34 stars)
암호화폐, 주식 시뮬레이션 및 자동 거래 시스템 (Upbit, Pandas, Spark, Docker, KIS, Claude Code)

기타

어학 — 한국어 네이티브, 영어 비즈니스 (인도 5년 — 장기출장 2년 + 주재 3년), 인도네시아어 일상회화 (인도네시아 원격근무 중)
블로그 — jeonghyeon.kim