노아 ***

경력 요약
실제 애플리케이션에 적용할 머신러닝 모델 개발, 학습 및 배포 경험이 풍부한 머신러닝 엔지니어입니다. Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn에 능숙하며, 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 평가 및 다중 루프 연산(MLOps)에 대한 탄탄한 기반을 갖추고 있습니다. 확장 가능한 AI 솔루션 구축, 워크플로 자동화, 복잡한 데이터를 실행 가능한 비즈니스 인사이트로 전환하는 데 열정을 가지고 있습니다.

학력
그리피스 대학교, 브리즈번, 퀸즐랜드
정보 기술 학사 (데이터 분석), 2022년 11월 – 2025년 6월

그리피스 학업 우수상 수상 (2024)

호주 컴퓨터 학회(ACS), 브리즈번, 퀸즐랜드
전문 연수 프로그램 - 정보 기술, 2025년 9월 – 2026년 5월

경력
NeuralPath AI, 브리즈번, 퀸즐랜드 - 머신러닝 엔지니어, 2026년 2월 – 현재

예측 분석 및 자동화된 의사 결정을 위한 머신러닝 모델을 개발 및 배포하여 데이터 기반 비즈니스 프로세스의 효율성을 향상시켰습니다.

데이터 수집, 전처리, 특징 추출, 모델 학습 및 성능 평가를 포함하는 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인을 구축했습니다.

Python, scikit-learn 및 XGBoost를 사용하여 구조화된 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 실행 가능한 예측을 생성하는 분류 및 회귀 모델을 구현했습니다.

FastAPI를 사용하여 REST API를 개발하고, 학습된 머신러닝 모델을 프로덕션 애플리케이션에 통합했습니다.
Docker를 사용하여 ML 서비스를 컨테이너화하고, 안정성과 재현성을 향상시키기 위해 자동화된 테스트 및 배포 워크플로우를 구현했습니다.

모델 성능과 데이터 품질을 모니터링하고, 실험 과정을 문서화하며, 모델 최적화 기회를 평가했습니다.

프로젝트: github.com/alexmorgan-ml

DataForge Solutions, 브리즈번, 퀸즐랜드 — 머신러닝 인턴, 2025년 2월 – 2025년 7월

데이터 분석가 및 소프트웨어 엔지니어와 협력하여 비즈니스 요구사항을 기술 솔루션으로 구현하는 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트에 참여했습니다.
Pandas와 NumPy를 사용하여 대규모 데이터셋을 정제, 변환 및 분석하고, 모델 학습 전에 결측값, 이상치 및 데이터 불일치를 처리했습니다.
교차 검증 및 평가 지표를 사용하여 여러 지도 학습 알고리즘을 학습 및 비교하고, 비즈니스 사용 사례에 적합한 모델을 식별했습니다.

특징 엔지니어링 워크플로우를 개발하고 하이퍼파라미터 튜닝을 적용하여 모델 성능과 일반화 능력을 향상시켰습니다.
모델 결과, 한계점 및 권장 사항을 이해관계자에게 전달하기 위해 대화형 데이터 시각화 및 평가 보고서를 구축했습니다.
버전 관리를 위해 Git을, 실험을 위해 Jupyter Notebook을 사용했으며, 재현 가능한 개발을 지원하기 위해 자동화된 테스트를 활용했습니다.

GitHub: github.com/alexmorgan-ml/ml-projects
포트폴리오: alexmorgan.dev/projects

울워스 — 팀원, 2025년 2월 – 현재

빠르게 변화하는 환경 속에서도 신뢰성, 소통 능력, 고객 중심적인 태도를 유지하며 머신러닝 및 인공지능 분야에서 적극적으로 경력을 쌓았습니다.
업무와 기술 개발의 균형을 유지하면서 팀워크, 시간 관리, 문제 해결 능력을 발휘했습니다.

기술 스킬

프로그래밍 언어: Python, SQL, JavaScript, R

머신 러닝: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, 지도 학습, 비지도 학습, 특징 엔지니어링, 모델 평가, 하이퍼파라미터 튜닝

딥 러닝 및 AI: PyTorch, TensorFlow, Keras, 신경망, 자연어 처리(NLP), 트랜스포머 모델

데이터 처리 및 분석: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, 탐색적 데이터 분석

백엔드 및 배포: FastAPI, Flask, REST API, Docker, Git, GitHub Actions, CI/CD

클라우드 및 머신 러닝 운영: AWS, SageMaker, MLflow, 모델 버전 관리, 실험 추적, 모델 모니터링

데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, MongoDB

협업 도구: GitHub, GitLab, Jira, Confluence 애자일/스크럼

학력

2022년 11월 7일 ~ 2025년 7월 25일
정보 기술 학사 - 그리피스 대학교

기술

머신러닝 | 딥러닝 | 파이썬 프로그래밍 | 데이터 전처리 | 특징 엔지니어링 | 모델 평가 | 예측 분석 | 통계 분석 | 모델 배포 | 다중 루프 운영 | API 개발 | CI/CD | 데이터베이스 설계 | 소프트웨어 엔지니어링

직업: 머신러닝 엔지니어

Skills: Python, TensorFlow, Machine Learning

Experience: 8 years

Daily rate: AUD 350

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