Forward Deployed Engineer · AI Platform

손성준

(주)플래티어 AI R&D팀 기술·컨설팅 파트장

고객사에 들어가 AI 에이전트를 실제 업무에 붙이는 FDE입니다.

요구를 듣고 에이전트를 만들어 고객 서버와 폐쇄망에 배포하고, 그걸 받치는 LLM 서빙·배포 플랫폼도 직접 만들었습니다.

FDE, LLM 서빙·배포, AI 에이전트 플랫폼 포지션 제안과 커피챗을 환영합니다. sonsj97@gmail.com

01.

이런 일을 맡길 수 있습니다

  1. 고객 현장에 AI 에이전트 붙이기 (FDE)

    고객사 30여 곳의 시연과 PoC를 맡아 5곳을 계약으로 이어 갔습니다. 지방은행 프로젝트에는 FDE로 들어가 권한, 감사 로그, SSO 같은 금융권 요건을 맞추며 에이전트를 만들고 사용자 교육을 했습니다. 지금은 8명 기술·컨설팅 파트를 이끕니다.

  2. LLM 서빙과 배포 플랫폼

    GPU 서버마다 모델을 올리고, 온프레미스 고객사 서버와 폐쇄망에 같은 방식으로 배포하는 구조를 설계하고 운영합니다. vLLM, llama.cpp, K3s, Helm, ArgoCD를 씁니다.

  3. AI 에이전트 실행 품질

    LangChain·LangGraph로 XGEN 에이전트와 챗봇을 만들었고, 지금은 그 실행 경로를 자체 하네스로 옮기며 튜닝과 평가를 맡고 있습니다. 에이전트가 도중에 멈추거나 완료를 거짓으로 보고하는 문제를 공개 벤치마크로 재고, 개선용과 검증용 과제에서 모두 좋아진 변경만 반영합니다.

02.

대표 프로젝트

Featured

XGEN 배포 플랫폼과 모델 서빙

2025.06 ~ 현재 · 2026.01부터 주도 · 직접 설계·구현 (앱 서비스는 파트원 담당)

8개 환경 공통 차트 수정 0회로 운영

XGEN은 금융·커머스 고객사에 공급되는 기업용 AI 에이전트 플랫폼입니다(2026.07 TTA GS 1등급). 앱 서비스는 파트원들이 나눠 맡고, 저는 어느 서버에서든 같은 방식으로 올리는 배포 플랫폼과 GPU 모델 서빙을 맡았습니다.

  1. 문제 고객사 서버, 폐쇄망, GPU 종류가 늘 때마다 배포 설정이 갈라졌습니다.
  2. 판단 ArgoCD ApplicationSet 중앙 배포를 도입했다가, 서버마다 배포 도구가 있는 구조와 맞지 않아 한 달 만에 되돌리고 Helm 차트 하나에 서버별 설정 파일만 두는 구조로 바꿨습니다.
  3. 결과 고객사 3곳과 사내 5개, 8개 환경을 같은 차트로 운영합니다. 환경 6곳을 늘리는 동안 공통 차트는 한 번도 고치지 않았습니다.
서빙 · 장애 · 운영 더 보기
  1. 서빙 GPU 서버마다 모델 서버를 자동으로 띄우고, 요청은 모델이 올라간 서버로 보냅니다. 실행 엔진 10종, 모델 7종(LLM, 임베딩, 음성 등)을 관리 화면에서 다룹니다.
  2. 장애 AMD GPU에서 llama.cpp가 로드 직후 멈추는 문제를 약 6시간 동안 좁혀 ROCm 드라이버 문제로 확인하고 Vulkan으로 바꿨습니다. 이후 GPU 종류별로 실행 엔진을 자동 선택합니다.
  3. 운영 문서 처리 서비스 최대 메모리 약 47% 감소(2,257MB → 1,204MB). 11개 저장소에 개발·검증·운영 3단계 배포와 MR별 미리보기 서버를 넣었습니다.
중앙 배포에서 서버별 Helm 차트 구조로 바꾼 배포 구조도
중앙 배포(철회)와 서버별 Helm 차트(현재) · 포트폴리오 PDF 10쪽

관리 화면과 구조도는 포트폴리오 PDF에

FastAPIK3sHelmArgoCDvLLMllama.cppPostgreSQLValkeyQdrantMinIOGrafana

FDE (현장 배치 엔지니어) · 에이전트 개발 · 고객 커뮤니케이션 · 교육

지방은행 생성형 AI 플랫폼

사용자 500명 현장 배치, 사용자 교육 5회

파트장이자 FDE로 지방은행 현장에 들어가 에이전트는 직접 만들고, 금융권 요건과 운영은 파트원들과 나눠 구축했습니다. 고객 커뮤니케이션과 사용자 교육은 직접 맡았습니다.

  • 권한 체계 개편
  • 감사 로그
  • 관리자 IP 접근 제어
  • SSO 연동
  • 쓰기 SQL 차단
  • Oracle 연동
  • 에이전트 라우터, 실패 로그 화면, SQL 조회 결과를 답변에 결합
  • 고객 서버 배포와 모델 서빙 운영 (GPU 메모리 기반 적재 제어, 장애 자동 복구)

2026.08 ~ 현재 · 튜닝·평가 담당 (실행 파이프라인 설계는 동료)

에이전트 하네스 튜닝과 평가

8.21 → 4.5회대 작업당 LLM 호출, 평가 점수 유지

작업당 AI 호출 횟수와 평가 점수 비교 차트
작업당 AI 호출, 70과제 평균 · 포트폴리오 PDF 25쪽

하네스는 모델 바깥에서 도구 호출, 권한, 완료 판정을 통제하는 계층입니다. 실사용 요청의 약 8%가 도중에 멈추는 문제에서 시작했습니다.

  • Qihoo360이 공개한 Harness-Bench를 연동하고, 70과제를 개선용 39개와 검증용 31개로 나눠 두 쪽 모두 좋아진 변경만 반영
  • 작업당 LLM 호출 평균 8.21회 → 4.5회대(개발 환경, 평가 점수는 같은 설정 4회 반복 범위 안), 거짓 완료 보고 60회 검사 중 0건, 기본 프롬프트 37% 축소
  • "도구를 묶어 호출하라" 같은 지시문은 38과제 중 1번만 지켜져 기각하고, 구조로 강제하는 변경 5건만 채택. 빠른 경로는 초안을 AI 코딩 도구(Claude Code, Codex)로 만들고 이식·검증·배포는 직접 함
  • 실행 로그 2만 건을 점검해 비밀번호·토큰 노출 34건을 가림 처리

벤치마크 출처 · github.com/Qihoo360/harness-bench

2025.12 ~ 현재 · 검색 노드·적재·임베딩 직접, 온톨로지 RAG는 파트

문서 RAG·온톨로지

43 → 7 정보검색 노드 v2의 설정 파라미터 내재화

파트의 XGEN 문서 처리·검색 서비스와 워크플로 RAG 노드에서 검색 품질과 적재를 맡았습니다.

  • 정보검색 노드 v2: 하이브리드 검색, 질문 확장형 반복 검색, agentic ReAct 심층검색 엔진
  • 리랭킹·인용·그라운딩 수정, 인용·신뢰도·완결성을 재는 검증으로 점수 임계값 보정
  • 컬렉션 인덱싱 노드, 컬렉션별 임베딩 모델, API·S3 외부 데이터 적재, 청크 크기 자동 조정
  • CAD 도면 PDF 청크 0건 해결과 병렬 OCR, 온톨로지 RAG의 증분 빌드와 지식 그래프 빌더 안전망

2026.03 ~ · 오픈소스 · 단독 설계·개발

graph-tool-call

9,094회 최근 6개월 PyPI 다운로드

준비 단계 도구 발견율 14.3%에서 100%, 전달 토큰 1,476에서 160으로 줄어든 막대 그래프
준비 단계 도구 발견율과 전달 토큰 · 포트폴리오 PDF 19쪽

의미 검색은 목표 도구(환불)는 찾지만 그 입력값을 만들어 줄 도구(주문 조회)를 놓쳤습니다. 도구 간 입력·출력 관계를 그래프로 만들어 함께 찾습니다.

  • 재현 케이스 7개 중 1개에서만 찾던 사전 단계 도구를 7개 모두에서 찾음, 전달 토큰 1,476 → 160
  • 도구 1,068개 실험에서 그래프를 점수에 섞어도 좋아지지 않는다는 결과를 공개하고 설계를 바꿈
  • PyPI 57회 릴리스, 최근 6개월 다운로드 9,094회, GeekNews 소개

2024.04 ~ 06 · 2026.09 ~ · POLAR는 AI Lab 4인 팀(SFT 담당), sev는 개인

LLM 파인튜닝

14B AI Lab 4인 팀의 한국어 LLM POLAR, 나는 SFT 담당

입사 직후 AI Lab 4인 팀으로 한국어 LLM POLAR를 만들어 베이스, SFT, DPO 모델을 공개했습니다. 지금은 작은 결정 모델을 LoRA로 학습하고 있습니다.

  • 팀: SOLAR-10.7B 기반 14B 베이스, DPO(선호 데이터 1.23만 건)까지 POLAR 모델 11개 공개, Open LLM Leaderboard 제출(2024.05)
  • 직접: TRL·DeepSpeed로 POLAR-7B·14B SFT 학습과 공개, 사전 실험 Mistral·Llama QLoRA
  • sev(2026.09 ~, 개인): Eikos 기반 Qwen3.5-4B LoRA 결정 모델의 데이터셋, 학습, 서빙, 평가를 한 하네스로 관리

Hugging Face · x2bee/POLAR-14B-DPO-v1.3

2024.07 ~ 2026.04 · 2025.06부터 XGEN과 병행 · 하이브리드 쿼리 설계 · Rust 전환 색인 담당

커머스 상품 검색

10ms / 74ms 검색 서버 / 앞단 API, 병목은 검색 서버 밖

구간별 응답 시간 막대 그래프
구간별 응답 시간 · 포트폴리오 PDF 30쪽

"빨간 여성 롱코트" 같은 문장형 검색어를 위해 키워드, 상품 벡터, 색상 벡터를 한 번에 묻는 OpenSearch 쿼리를 설계했습니다(NestJS).

  • Rust 검색 API 전환 때 색인을 5만 건 단위 스트리밍으로 다시 짜고, 기존 일괄 처리 코드 8천여 줄 제거
  • 느리다는 외부 성능 시험 결과를 구간별로 재서, 검색 서버(평균 10ms)가 아니라 앞단 API(약 74ms)가 병목임을 확인
03.

경력

(주)플래티어 · AI R&D팀 파트장 (대리)

2024.03 ~ 재직 중
  • 커머스 검색 개발로 입사, 2025.06부터 XGEN 담당, 2026.06 조직개편 후 기술·컨설팅 파트장
  • 2024 한국어 LLM POLAR 파인튜닝(SFT·DPO) 공동 수행, 2025 XGEN 1.0 LangChain 노드, 2026 LangGraph 기반 AI 챗봇 개발
  • XGEN 배포 플랫폼과 모델 서빙 설계·구현, 게이트웨이(Rust) 인증·라우팅, TTA GS 성능시험 환경 구축
  • 11개 저장소에 3단계 배포, MR별 미리보기 서버, AI 코드 리뷰 도입
  • 고객사 30여 곳 시연·PoC·기술 컨설팅(5곳 계약), Intel Gaudi2/3 LLM 추론 PoC 공동 수행
  • 8명 파트 업무 배분, 코드 리뷰, AI 개발자 채용 면접

서울아이알네트워크 · 플랫폼사업부 매니저

2023.02 ~ 2024.02
  • IR 대시보드 SaaS(IRUP) 개편·운영: 12개 고객사 대상 뉴스·유튜브·리포트 클리핑, 중복 기사 묶음, 알림, 주가 연동 대시보드
  • 사내 전자결재 시스템 단독 개발 (Next.js, Node.js, Firebase)

에이치제이브레인 · 데이터 엔지니어 (사원)

2021.07 ~ 2022.12
  • 뉴스·애널리스트 리포트·공시 크롤러 개발과 운영, 중복 기사 제거, 수집 모니터링 대시보드
04.

오픈소스와 글

05.

기술

AI · LLM vLLMllama.cppMCPRAGQdrantOpenSearch
Infra Kubernetes (K3s)HelmArgoCDDockerJenkinsGrafana
Language PythonRustTypeScript
Agent LangChainLangGraphMCP 서버 구축Tool calling
Training DeepSpeedTRL (SFT · DPO)LoRA
AI Coding Claude CodeCodex
Framework FastAPIAxumNestJSNext.js
Data PostgreSQLValkey · RedisMinIO
06.

학력과 자격

자격 정보처리산업기사 (2018.11)네트워크관리사 2급 (2019.04)SQLD (2023.04)ADsP (2023.06)

함께 이야기해 보고 싶다면

포지션 제안, 커피챗, 기술 질문 모두 좋습니다.

LLM 서빙·배포 구조나 에이전트 신뢰성 문제를 같이 풀 팀이라면 더 반갑습니다.