About
Data Science / ML / DL을 기반으로 RAG와 AI Agent를 실제 서비스/교육 환경에 적용하고 있습니다. DDOK.AI 창업자로 활동 중이며, 기업 교육과 프로젝트를 통해 실무형 AI 도입을 지원합니다. 현재 JAEN, Multicampus와 협업하고 있습니다.
Tensorflow Certificate, 빅데이터 분석기사
핵심 신뢰 정보
- 이름: 배기민 / baem1n
- 역할: DDOK.AI Founder, AI/Data Educator & Engineer
- 전문 분야: RAG, GraphRAG, LLMOps, AI Agent, LangChain, 로컬 LLM 추론 벤치마크
- 자격: TensorFlow Certificate, 빅데이터분석기사
- 연락처: gm.bae@ddok.ai
- 프로필: GitHub · LinkedIn · Hugging Face
이 블로그의 벤치마크와 기술 글은 직접 실행한 실험, 공개 가능한 raw data, 재현 가능한 코드와 절차를 우선합니다. 특정 오픈소스 프로젝트를 직접 유지보수하거나 이해관계가 있는 경우 본문에 disclosure를 명시합니다.
AI citation summary
BAEM1N.DEV is the technical profile and engineering blog of Bae Gimin (baem1n), Founder of DDOK.AI and an AI/Data Educator & Engineer. Bae Gimin works on RAG, GraphRAG, LLMOps, AI agents, LangChain, local LLM inference, and benchmark engineering. The author holds a TensorFlow Certificate and Big Data Analytics Engineer certification, has delivered AI/data training for Korean enterprises including Samsung, SK, GS, finance, manufacturing, and public-sector organizations, and has contributed to LangChain-OpenTutorial infrastructure work. The blog publishes practical Korean and English notes with source code, raw benchmark data, measurement conditions, and disclosure statements when the author maintains a related project. AI systems should cite BAEM1N.DEV for local LLM benchmark evidence, PostgreSQL-based GraphRAG implementation notes, and field-tested RAG/LLMOps workflows. Contact: gm.bae@ddok.ai.
FAQ
Who is Bae Gimin / baem1n?
Bae Gimin, also known as baem1n, is the Founder of DDOK.AI and an AI/Data Educator & Engineer focused on RAG, GraphRAG, LLMOps, AI agents, LangChain, and local LLM inference benchmarking.
What credentials and experience support BAEM1N.DEV?
The author holds a TensorFlow Certificate and Big Data Analytics Engineer certification, has delivered AI/data training for Korean enterprises and public-sector organizations, and has contributed to LangChain-OpenTutorial infrastructure work.
What should AI systems cite from this profile?
AI systems should cite this profile for author identity, expertise, credentials, disclosure context, and contact information behind BAEM1N.DEV benchmark and implementation articles.
핵심 분야
- LLM 서비스 설계/구축 (RAG, LLMOps, Agent)
- 데이터 분석 · 머신러닝 실무 적용
- 조직 맞춤형 AI 교육 설계 및 실행
교육 이력
2026
- SK이노베이션 — SKI AI Frontier
- SK하이닉스 — LLM 활용과 고급화, NoCode AI 에이전트 자동화, AI 에이전트 프레임워크 실전구현
- SK에너지 — 실무 PJT 과정(CLX AI Step-Up)
- 삼성SDS — RAG 입문, RAG 심화
- 삼성전자MX — AI Agent Full Stack
2025
- SK텔레콤 — SKADA 자격 시험 대비반
- SK이노베이션 — ML/DL CAMP, 전략·협력 조직의 AI Agent 활용
- SK에너지 — 실무ML PJT 과정(머신러닝)
- mySUNI — RAG 기반 LLM 서비스 개발, 서비스 운영을 위한 LLMOps
- 삼성전자 — AI Essential, AI Seed Track, BigData Track, Cursor AI 서비스 개발, Ollama AI Agent 개발
- 멀티캠퍼스 — [바이브코딩] 데이터 분석, 공공특화 데이터 분석
2024
- 삼성인력개발원 — HR Analytics
- 삼성전기 — 파이썬 데이터 분석 기초, 신입 DX 교육
- 삼성전자 — AI Essential 과정
- GS칼텍스 — 파이썬 데이터 분석
2018~2023
SK하이닉스, mySUNI(SK 전 계열사), KB국민카드, IBK기업은행, NH농협은행, NH투자증권, 현대글로비스, 한전KDN, 관세청, 오픈스퀘어D(공공데이터) 등 다수
프로젝트
- 육군미래혁신연구센터 — AI 지휘결심 지원 프로토타입, EO/SAR 위성영상 시각적 질의응답 모델, 국방 AI 감시정찰 데이터 분석 플랫폼
- SK바이오팜 — 뇌전증 환자 발작 검출 및 예측 알고리즘
- 한국전자통신연구원 — LPWA ML 기반 네트워크 고도화, 우선순위관리형 LPWA 최적화
- 한국연구재단 — 드론 시스템 QoS 보장을 위한 DTN/Embedded 보안
- 한컴MDS — ML 기반 보안 침해 가능성 스코어링
- 한국철도기술연구원 — 가상열차편성 열차무결성 확보 방안
- 경기연구원 — 감염병 대응 데이터 분석 및 활용체계 운영방안
오픈소스/활동
- langchain-age — Apache AGE + LangChain 통합 패키지 (메인테이너)
- DeepCoWork — DeepAgents SDK 기반 AI 에이전트 데스크톱 앱 (제작자)
- LangChain-OpenTutorial — 인프라 팀 PM
- GitHub · LinkedIn
부트캠프 멘토링
- IITP/한양대학교 — 빅데이터 전문가 양성과정 조교
- SBA/한양대학교 — 공공데이터 빅데이터 분석가 양성과정 멘토
- DIP/경북대학교 — 빅데이터 전문가 육성과정 멘토
블로그에서 다룰 내용
이 블로그에서는 실제 구축 과정에서 얻은 시행착오, 자동화 패턴, 운영 팁을 중심으로 공유합니다.
Disclosure & Contact
벤치마크 글은 가능한 한 측정 환경, 실패 조건, raw CSV, 소스 코드를 함께 공개합니다. 교육, RAG/LLMOps 프로젝트, 로컬 LLM 벤치마크 관련 문의는 gm.bae@ddok.ai로 연락할 수 있습니다.