JaeGwon C.
LLM-Bewertung & Datenauftragnehmer
Erfahrungen
LLM-Bewertung & Datenauftragnehmer
Outlier AI; DataAnnotation Technologies; Invisible Technologies
- Arbeitete in den Bereichen Programmierung, MINT, Generalist und KR/EN-Zweisprachigkeit (Sprache + Text)
- Echtzeit-Gesichtserkennung & -identifikation
- Erstellte hochpräzise System- und User-Prompts sowie Bewertungsraster, um die Konsistenz der Evaluationsforschung zu verbessern
- Führte strukturierte Vergleichsbewertungen (A/B, mehrstufig) mit Begründungen durch; verglich und verfeinerte KI-Antworten anhand der Bewertungsraster
- Erstellte und überprüfte KR/EN-Sprachaufnahmen, Transkripte und Arbeiten Dritter
- Identifizierte wiederkehrende Fehlermodi (Logikkettenunterbrechungen in MINT, halluzinierte Codebibliotheken, zweisprachige Registerverschiebungen) und leitete Zusammenfassungen weiter, die zu einer Verfeinerung der Bewertungsraster führten
- Erstellte eine wiederverwendbare Fehler-Taxonomie (Halluzination / Denklücke / Spezifikationsverstoß / Tonabweichung / unsicheres Inhaltsleck)
Softwareingenieur (Backend - Werbeserver)
Kakao Corp
- Backend-Entwickler für einen Werbeserver
Trainee
SW Maestro (11th)
- Implementierte Gesichtserkennung in einem Webbrowser
- Arbeitete an Videokonferenzen
Softwareingenieur (Praktikum)
Kakao Enterprise
- Entwicklung eines API-Gateways
- Suche im Hamming-Raum
Studentischer Forscher
Parallel Software Design Lab, University of Seoul
- Echtzeit-Gesichtserkennung & -identifikation
- GPU-Computing
Zusammenfassung
Ergebnisorientierter zweisprachiger (KR/EN) LLM-Evaluationsspezialist und Backend-Ingenieur (4+ Jahre bei Kakao Ad Server). Meine Stärken liegen in hochpräziser Prompt- und Bewertungsrastergestaltung, strukturierter Vergleichsbewertung (A/B, mehrstufig) und sauberer mehrsprachiger (Sprache + Text) Datengenerierung. Ich habe über 10.000 USD als kontinuierlicher Mitwirkender in den Bereichen Programmierung, MINT, Generalisten- und zweisprachiger Evaluation verdient. Erstautor im Bereich Echtzeit-Gesichtserkennung; nachgewiesene algorithmische Problemlösungskompetenz (Hauptpreis, UOS). Eine Kombination aus produktions- und überprüfungs-latenzbewusstem Systemdenken und sprachlicher Nuance für skalierbare Modellqualitätsverbesserung.
Erkennung von Fehlermodi (Logikkettenunterbrechungen, halluzinierte Codebibliotheken, Registerverschiebungen)
Fehler-Taxonomie (Halluzination, Denklücke, Spezifikationsverstoß, Tonabweichung, unsicheres Inhaltsleck)
Sprachen
Ausbildung
University of Seoul
Bachelorabschluss · Elektrotechnik & Informatik · Korea, Republik · 4.04/4.50
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Product Owner F&E-Software
Senior Data/ML-Berater & Technischer Leiter
Annotator und Reviewer
Japanisch-Übersetzer, Annotator
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