DEVOCEAN

사내 마케터들에게 AI 모델을 효과적으로 전달하는 접근법에 대한 인사이트를 공유합니다.

기존 마케터들은 Rule-Based 고객군 추출과 Machine Learning Scoring을 통해 고객군을 선정하고 오퍼를 제공합니다.

그러나 이러한 방법들은 능동적인 타겟군 설정이 어려우며, 마케터들의 데이터 리터러시 수준에 따라 SQL 추출과 분석 능력의 차이가 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해, 저희는 다양한 ML 모델을 개발하고 이를 통합하여 능동적인 타겟군 설정이 가능한 툴을 만들었습니다.

이 툴은 이용자의 취향에 맞게 다음 기능을 제공합니다

① SQL 추출, ② 시각화를 이용한 웹 UI 기반 추출, ③ Text2SQL 기반 데이터 추출

김현석SK브로드밴드

대학원에서는 기계 학습(ML)과 딥러닝(DL)을 기반으로 자율주행의 perception 및 차량 설계/내부 데이터를 활용한 모델링을 연구했습니다.

이후 반도체 업계에서 잠시 ML 엔지니어로 근무한 경험이 있습니다.

현재는 SK브로드밴드에서 데이터 사이언티스트로서 ML/DL 모델 개발 및 대형 언어 모델(LLM) 서비스 개발 업무를 수행하고 있습니다.

다양한 산업 도메인에도 관심이 많으며, 최신 모델을 고집하기 보다는 문제에 맞는 해결 방법을 제시할 수 있는 데이터 사이언티스트로 성장하기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

#Targeting #ML #Data visualization #LLM #Text-to-SQL