AI 연구 전문가 이력서

응용 머신러닝 연구소에서 8년간 트랜스포머 모델과 강화 학습 방법을 개발해 온 AI 연구자입니다. 실험 설계, 모델 평가, 재현 가능한 학습 워크플로에 능숙하며 컴퓨터 과학 박사 학위와 동료 심사를 거친 연구 논문을 보유하고 있습니다.

Cedar Peak Intelligence 선임 연구 과학자, Boulder, CO (2021 – 현재) - 다단계 언어 작업을 위한 강화 학습 접근법을 설계해 내부 평가 제품군에서 완료율을 4%포인트 높였습니다. - 모델 변형 12개를 평가하는 PyTorch 파이프라인을 구축해 실험 검토 시간을 5일에서 3일로 줄였습니다. - 연구원 2명의 실험 설계와 재현 가능한 워크플로를 지도하고 공동 논문 3편에 실험 결과를 기여했습니다. Alpine Signal Labs 연구 과학자, Denver, CO (2018 – 2021) - 분산 PyTorch 작업으로 문서 이해용 트랜스포머 모델을 학습시켜 홀드아웃 데이터셋의 검증 오차를 9% 줄였습니다. - 모델 구성 6개의 절제 연구를 진행해 학습 연산량을 15% 줄이는 더 단순한 아키텍처를 찾아냈습니다.

컴퓨터 과학 박사 — Summit Plains University, Fort Collins, CO (2018)

• “장문 문서 작업을 위한 효율적인 적응,” NeurIPS (2024) • “제한된 피드백 환경에서의 선호도 최적화,” ICML (2022)

• PyTorch, JAX, Weights & Biases • Slurm, Git, LaTeX