저는 **Anti-Money-Laundering (AML)**과 On-chain Forensics 분야에 특화된 분석 모델을 연구합니다. 단순히 모델을 돌리는 것에 그치지 않고, 복잡한 데이터 인프라를 직접 설계하고 구축하며 신뢰할 수 있는 인사이트를 도출하는 것을 즐깁니다.
- Broad Foundations: 프런트엔드, 백엔드, 모바일, 임베디드, 3D 게임 엔진까지 폭넓은 기술 스택을 섭렵했습니다. 이 경험들은 이제 데이터 인프라를 밑바닥부터 탄탄하게 구축하는 저만의 강력한 무기가 되었습니다.
- The Choice: 다양한 분야를 경험한 끝에 '데이터의 가치를 증명하는 일'에서 가장 큰 희열을 느꼈고, 현재는 데이터 사이언스의 길에 정착했습니다.
- High-Stakes AI: 자금 세탁과 같은 고위험(High-stakes) 분야에서 AI가 내린 판단의 근거를 명확히 설명할 수 있는 **Explainable AI (XAI)**를 구현하는 것이 저의 궁극적인 목표입니다.
- Architecture & Docs: 설계도를 그리는 것과 문서를 작성하는 일을 좋아합니다. 명확한 설계가 좋은 프로그램을 만든다고 믿습니다.
- System Affinity: Shell과 vi 에디터에 익숙하며, 데이터 파이프라인의 효율적인 운영을 선호합니다.
- Security-First: 확실하지 않은 기술은 도입하지 않습니다. 보안과 안정성을 최우선으로 고려하는 견고한 시스템을 지향합니다.
- Algorithmic Thinking: 꾸준한 PS(Competitive Programming) 활동을 통해 다져진 문제 해결 능력을 데이터 분석에 녹여냅니다.
I am a data scientist who bridges the gap between Software Engineering and Data Science. My focus is on tracking illicit financial flows and building robust data infrastructures for Anti-Money Laundering (AML).
- Generalist turned Specialist: Having explored everything from Front-end and Native Mobile to 3D Game Engines and Embedded systems, I now leverage this broad technical background to build end-to-end data pipelines.
- Engineering-driven Data Science: I don't just analyze data; I build the infrastructure that makes analysis possible.
- Explainability Matters: My ultimate mission is to provide clear, actionable insights in high-stakes environments through Explainable AI (XAI).
- Infrastructure & Security: I prioritize building secure and reliable programs, ensuring every technology used is thoroughly vetted.
- Documentation: I enjoy designing architectures and writing comprehensive documentation to ensure clarity and scalability.
- Technical Literacy: Proficient in English for technical research, documentation, and communication.
- Efficiency: A fan of Shell and vi, always looking for ways to optimize my workflow.