FACE 02 / 엔지니어 아티팩트 우선 파이프라인
JUNGCHAN LEE
ML 시스템 엔지니어
독학 ML 엔지니어. LoRA 파인튜닝, 파라미터 최적화, 아이덴티티 평가를 위한 Python 파이프라인을 설계하고 실행합니다(코드는 Claude Code로 작성, 설계 · 실행 · 검증은 본인). 더블루스튜디오 BLUE LAB(사원 · AI콘텐츠제작, 2026년 3월)에서 실제 배우 사진으로 아이덴티티 LoRA를 학습하고 상용 베이스라인(Higgsfield Soul 2.0)과 ArcFace로 비교했습니다 — 문서 · 스크립트 9본 · 수치는 회사 허락을 받아 공개합니다. 개인 R&D(AZIT)로는 텍스트로만 만든 합성 캐릭터 ‘이설’의 LoRA를 Z-Image Turbo로 학습했고, 지금은 파가드AC에서 숏폼 · 차트 영상 제작을 Claude Code로 자동화하고 평가 데이터로 검증합니다.
핵심 지표 · 핵심 결과
0.6050 ArcFace · 베이스라인 0.5090 대비
더블루스튜디오 BLUE LAB 실무 · FLUX.2 Klein 9B 배우 LoRA · 회사 공개 허락 ·
베이스라인 대비 +18.9%
가장 최근 역할
영상 제작 · 자동화
파가드AC — 숏폼 · 차트 영상
- 기간
- 2026년 8월 — 현재
- 범위
- 말뭉치 · 판정기 평가 · 룰북 QA · 편집 자동화
- 스택
- Python · Claude Code · After Effects · Premiere
- 상태
- 구직 중
작업 환경
모든 의존성을 함께 담은 툴
개인 R&D(AZIT) ‘이설’ LoRA가 실제로 어떻게 도는지 담았습니다 — AI-Toolkit의 데이터셋 준비 단계와 ComfyUI의 Z-Image Turbo 추론 그래프. 단계별 전체 기록은 비주얼 워크플로우 ↗에서.
정직한 프레임
디지털콘텐츠 학사(DCDC, 2025). 더블루스튜디오 BLUE LAB 실무와 개인 R&D를 깊이 파고들며 독학으로 ML 엔지니어링을 익혔습니다. ML 보드가 보증하는 다년 경력은 없습니다. 대신 ML 파이프라인을 기획·구축·측정할 수 있다는 증거가 있습니다 — 스크립트 9본(Claude Code로 작성, 설계·검증은 본인), 벤치마크, 구조화된 스윕, 비주얼 워크플로우 기록. 경력 대신 아티팩트가 말하게 합니다.