수행 경험
공공 데이터 현장의분석·개발 역량.
팀 구성원이 쌓아 온 경험을, 해결할 수 있는 문제로 소개합니다.
TRIDATUM / DATA & AI아래로 살펴보기
경험의 영역
데이터 통합, 모델링,
AI 시스템 구현.
공공 데이터 분석부터 운영 시스템 구축까지.
데이터와 실제
사용 환경을 함께 다뤄 온 경험이 있습니다.
팀 구성원의 이전 소속 실무 경험을 바탕으로 정리했습니다.
문제와 해법
주요 분석·개발 역량.
데이터가 흩어져 있다면
데이터 통합 · 파이프라인
원천 데이터 연계, 정합성 검증, DW 구축과 증분 배치 자동화.
PostgreSQL · Airflow · Python
먼저 살펴볼 대상을 찾는다면
예측 · 이상탐지
시계열과 위험 신호를 분석해 점검 우선순위를 제시합니다.
XGBoost · scikit-learn · SHAP
정책의 변화를 확인한다면
정책효과 분석
전후 변화와 비교집단을 살펴보고, 효과와 불확실성을 함께 제시합니다.
Python · statsmodels · DID
지역마다 다른 이유를 찾는다면
공간분석 · GIS
격자와 이동 데이터를 연결해 지역의 패턴을 읽습니다.
QGIS · GeoPandas · Shapely
문서가 업무의 시작이라면
문서 AI · 지식 검색
문서 전사와 구조화, 하이브리드 검색, 출처를 확인하는 질의응답.
vLLM · LangGraph · Elasticsearch
서비스를 안정적으로 운영한다면
배포 · 운영 관측
폐쇄망 배포와 재실행 절차, 서비스 지표와 LLM 응답 품질 관측.
Docker · Grafana · Langfuse