Gichan Lee · AI Product Engineer 이 포트폴리오 사이트의 주소는 https://bit-habit.com 입니다. 지금 보시는 건 PDF 버전이며, 링크를 직접 클릭하며 더 자세히 보고 싶으시면 위 주소를 입력해 접속해 주세요.This portfolio site is https://bit-habit.com. You're viewing the PDF version — to click through the links and explore in more detail, open that address. GitHub: github.com/bookseal · LinkedIn: linkedin.com/in/bookseal

Gichan Lee

AI Product EngineerAI Solutions EngineerDevOps / SRE EngineerTechnical PM / Delivery
복잡한 수작업 업무를 신뢰할 수 있는 AI 기반 제품으로 전환하고, 비개발자·AI 에이전트·개발팀 사이의 실행·검증·정착을 책임집니다.I turn complex manual workflows into reliable AI-assisted products — bridging business users, AI agents, and engineers, and owning validation, deployment, and adoption.
제가 만들고 운영한 것들 —What I've built and run —
Lead AI FDE · Now
C레벨의 모호한 요구와 엔지니어의 코드 사이에 번역가가 없습니다.No translator sits between fuzzy C-level asks and engineers' code.
요구를 기술 과제로 번역하고, 비개발자·AI·개발자를 잇는 협업 시스템을 설계·운영합니다. 사내 시스템을 기획부터 배포까지 책임집니다.Translate asks into technical work; design & run a system connecting non-devs, an AI agent, and developers. In-house system from spec to deploy.
BookToss · Build
서울 25개 구립도서관에 API가 없습니다. 책 하나 찾으려면 사이트 25개를 직접 검색해야 합니다.Seoul's 25 district libraries have no API — finding one book means searching 25 sites by hand.
LLM 에이전트가 각 도서관을 자동 탐색합니다. 검색 5분 → 1분(80%↓). 현재 Solar API로 재구축 중입니다.An LLM agent searches every library automatically. 5 min → 1 min (−80%). Rebuilding on Solar API.
Physical Revolt · Venture
로보틱스에 입문하려는 개발자에게 튜토리얼은 지루하고, 혼자서는 끝까지 가지 못합니다.Developers trying to break into robotics get boring tutorials — and rarely finish alone.
42식 피어리뷰 × 로봇암 미션의 Physical AI 학교를 만들고 있습니다. 미션 → 영상 제출 → 상호 리뷰 → 갤러리 — 라이브로 공개 빌드 중.Building a peer-review school for Physical AI: robot-arm missions → video submissions → peer review → gallery. Live, built in public.
LLM App Lab · Teach
1,297쪽 미국 연방 항공법(14 CFR)에서 정확한 조항(§)을 찾아 인용하기 — 사람에게도 어려운 일입니다.Finding and citing the exact clause (§) in 1,297 pages of US federal aviation law (14 CFR) is hard even for humans.
45개 검색 설정을 밤새 자동 채점해 RAG 챗봇을 최적화 — 강사 채점 9/10, 수강생 중 1등. 전 과정을 라이브 강의 사이트로 공개했습니다.Tuned a RAG chatbot with a 45-config overnight grid search — graded 9/10 by the instructor, top of the class. The whole course published as a live teaching site.

Lead AI FDE

비개발자 고객(의도) · AI 에이전트(일꾼) · 검증하는 개발자 — 이 세 역할을 하나의 루프로 잇고, 명시적 휴먼인더루프 정책으로 안전하게 운영합니다.I connect three roles into one working loop — a non-developer client (intent), an AI agent (the worker), and a developer who validates — kept safe by an explicit human-in-the-loop policy.

Build

현업과 생활의 문제를 동작하는 AI 제품으로 만듭니다. 모두 한 k3s 클러스터(월 $0)에서 라이브로 운영합니다.Real and everyday problems, turned into working AI products — all live on a single k3s cluster ($0/mo).

Bithumb AI Trade 2025 Python · Bithumb API
수동 매매는 감정에 휘둘립니다. 공포에 팔고, 탐욕에 삽니다.Manual trading is ruled by emotion — sell in fear, buy in greed.
실시간 시장 데이터 분석 기반으로 자동 매수/매도합니다. 감정을 제거한 규칙 기반 트레이딩입니다.Automated buy/sell from real-time market analysis — rule-based trading with emotion removed.
github.com/bookseal/Bithumb_AI_trade

Teach

"AI를 누구나 이해하게" 만드는 라이브 교육 제품들. 비전공자도 직접 만지며 배웁니다.Live educational products that make AI understandable to anyone — non-experts learn by touching it.

Physical Revolt 2026 Hugging Face LeRobot · SO-101 · k3s
physical-revolt.bit-habit.com
Physical AI를 배우고 싶은 개발자에게 남는 선택지는 지루한 튜토리얼뿐이고, 혼자서는 로봇 하나 완주하기 어렵습니다.A developer who wants to learn Physical AI is left with boring tutorials — and finishing a robot project alone is hard.
42식 피어리뷰로 배우는 Physical AI 학교를 창업 프로젝트로 만들고 있습니다. 로봇암 미션을 풀고 → 영상을 올리고 → 서로 리뷰하고 → 좋아요 순 갤러리에 오릅니다. 교사 없이, 커뮤니티의 기록이 커리큘럼이 됩니다.Building a peer-review school for Physical AI as a venture: solve a robot-arm mission → upload the video → review each other → rise in a most-liked gallery. No teacher — the community's record becomes the curriculum.
① 미션 사다리: “pat me”(빠른 첫 승리) → pick & place → “무궁화꽃”(음성으로 멈추는 열린 문제) · ② 하드웨어는 오픈소스 SO-101, 소프트웨어는 LeRobot — 우리가 만드는 건 피어리뷰 플랫폼 · ③ 미·중 시장 스캔(HF · NVIDIA · Makeblock · DJI) 후 포지셔닝: 콘텐츠는 복제돼도 커뮤니티 기록은 해자 · ④ 벤처를 시스템으로 운영: ADR 의사결정 기록 · Playbook 대시보드 · 공개/비공개 경계① Mission ladder: “pat me” (a fast first win) → pick & place → “Red Light, Green Light” (voice-stop, an open problem) · ② Hardware is open-source SO-101, software is LeRobot — what we build is the peer-review platform · ③ US/China market scan (HF · NVIDIA · Makeblock · DJI) → positioning: content gets copied, a community's record doesn't · ④ The venture runs as a system: ADR decision log · Playbook dashboard · a public/private boundary
Physical Revolt — playable landing page: a peer-review school for Physical AI with robot-arm missions
github.com/bookseal/physical-playground
LLM App Lab 2026 Flask · React/Vite · Anthropic SDK · sentence-transformers
llm-app-lab.bit-habit.com
🏆 수강생 중 1등 — FAA RAG 콘테스트 · 강사 채점 9/10Top of the class — FAA RAG contest · graded 9/10
LLM 개념은 글로 읽으면 손에 안 잡힙니다. 직접 만들고, 일부러 망가뜨리고, 측정해봐야 이해됩니다.LLM concepts don't stick from reading — you only get them by building, deliberately breaking, and measuring them yourself.
Larry Arnstein(CTO @ Clause · 前 Apple · Impinj · Xnor.ai · UW faculty)의 강의 Building with LLMs를 들으며 전 과정을 라이브 강의 사이트로 재구축했습니다(개념 노트 · 애니메이션 다이어그램 · 미니 퀴즈 · 브라우저에서 실제 앱 부팅). 하이라이트는 미국 연방 항공법(14 CFR) 1,297쪽 위에 만든 RAG 챗봇 — 감이 아니라 데이터로 튜닝해 강사 채점 1등을 받았습니다.Took Building with LLMs — a course by Larry Arnstein (CTO @ Clause; formerly Apple, Impinj, Xnor.ai, and UW faculty) — and rebuilt it as a live teaching site (concept notes · animated diagrams · quizzes · real apps booting in the browser). The highlight: a RAG chatbot over 1,297 pages of US federal aviation law (14 CFR), tuned on data instead of vibes — and graded top of the class.
① 법조문을 §조항 경계로 청킹(고정 청킹 대비 coverage 0.41→0.86) · ② 45개 검색 설정(청킹×임베딩×검색×K) 야간 자동 그리드서치 — 블라인드 홀드아웃에서 recall 0.909 · ③ 품질 동률이면 싼 쪽: top-coverage 설정 대비 토큰 38%↓ 채택 · ④ agentic 검색 루프는 토큰이 ~제곱 증가(81k) → 측정 후 single-shot(~2.3k)을 배포, 루프는 문서화된 실험으로 보존① Chunk statutes on §-boundaries (coverage 0.41→0.86 vs fixed-size) · ② 45-config overnight grid search (chunking×embedding×retrieval×K) — recall 0.909 on a blind holdout · ③ Tie goes to the cheaper config: 38% fewer tokens than the top-coverage pick · ④ The agentic search loop's tokens grow ~quadratically (81k) → measured, then shipped single-shot (~2.3k), keeping the loop as a documented experiment
First API call Tools & structure RAG & context Agent loop Production
FAA RAG chat — the same airspace question answered twice: single-shot leaves Class B/C cells blank as honest 'Not specified', while the agentic loop runs 3 more searches and fills every cell with §-cited sources, at a visible token/cost trade-off
Instructor Job Post Extractor — paste a messy job post; Claude extracts structured fields (flagging missing ones with ⚠️) and drafts a follow-up email asking only for what's missing
github.com/bookseal/llm-app-lab
Seoul APT Prediction 2025–26 scikit-learn · Streamlit
seoul-apt.bit-habit.com
ML을 배우고 싶지만 이론만으로는 감이 안 옵니다. 실제 데이터로 직접 해봐야 이해됩니다.I want to learn ML, but theory alone doesn't click — you only get it by doing it on real data.
서울 아파트 실거래가로 10단계 ML 시뮬레이터입니다. 휴리스틱부터 AutoML까지 직접 체험합니다.A 10-step ML simulator on real Seoul housing prices — experience everything from heuristics to AutoML.
Real housing prices
L1 heuristic
Linear regression
Multi-feature + PCA
Regularization · Ridge/Lasso
AutoML
Seoul APT — 10-step ML simulator (heuristics to AutoML)
github.com/bookseal/seoul-apt-price-prediction
Daily Seongsu 2026 MLOps · Gradio · k3s
daily-seongsu.bit-habit.com
성수역 혼잡도를 예측하고 싶지만, 데이터 수집부터 배포까지 파이프라인이 없습니다.I want to predict Seongsu Station crowding, but there's no pipeline from data collection to deployment.
OCI + Supabase + HuggingFace 하이브리드 클라우드로 MLOps 성숙도 L1~L6를 단계별로 구축합니다.Builds MLOps maturity L1–L6 step by step on a hybrid cloud (OCI + Supabase + HuggingFace).
Raw APIs
Supabase store
Feature pipeline
AutoML train
MLflow registry
Gradio serve
Daily Seongsu — Phase→Level→Step MLOps roadmap (L1 data engineering → AutoML)
github.com/bookseal/daily_seongsu
Viz Platform 2026 Streamlit · Manim
viz.bit-habit.com
선형대수 수식은 외울 수 있지만, 고차원 공간에서 행렬이 뭘 하는지 직관이 없습니다.You can memorize linear-algebra formulas, but have no intuition for what a matrix does in high-dimensional space.
Manim 애니메이션 + Streamlit으로 벡터, 고유값, 변환을 눈으로 보며 학습합니다.Learn vectors, eigenvalues and transformations visually with Manim animations + Streamlit.
Vectors & space
Matrix transforms
Eigen / SVD
Embeddings
Attention intuition
Viz — linear-algebra visualization (Manim + Streamlit)
github.com/bookseal/linear-algebra-visualization
Cloud Architect's Playbook (Wiki) 2026 기술 가이드북 · 공개Technical handbook · public
wiki.bit-habit.com
AI 답변을 그냥 읽으면 남지 않습니다. 누구나 이해하게 다시 써야 내 것이 됩니다.Reading AI answers passively doesn't stick — rewriting them so anyone understands is how they become yours.
Systems Math · AI Agent Engineering · Cloud/M365 Playbook을 직접 저술한 공개 기술 가이드북입니다.A public technical handbook I authored: Systems Math · AI Agent Engineering · Cloud/M365 Playbook.
Cloud Architect's Playbook — guidebook home
Guidebook chapter — 'The DNA of Intelligence' systems-math guide
Munhaepang 2025 Next.js · TypeScript
중학생에게 AI 리터러시를 가르치고 싶지만, 기존 교재는 딱딱하고 흥미가 없습니다.I want to teach middle-schoolers AI literacy, but existing materials are dry and unengaging.
AI가 학생 수준에 맞춰 인터랙티브 콘텐츠를 제공하는 문해력 학습 플랫폼입니다.A literacy platform where AI tailors interactive content to each student's level.
github.com/bookseal/munhaepang
Snowball English 2025 HTML/CSS · prototype
영어 작문 피드백은 비싸고, 단어 암기는 반복 드릴이라 지루합니다.English writing feedback is expensive, and vocab memorization is a boring drill.
AI 에세이 교정 + OCR 단어 인식 + 4가지 게임형 퀴즈로 맞춤형 학습을 제공합니다.AI essay correction + OCR vocabulary capture + 4 quiz games for personalized learning.
github.com/bookseal/Snowball_English_Web_Service
Careettalk 2024 Firebase · Gemini
진로 상담은 예약이 필요하고, 일반적인 조언만 반복됩니다.Career counseling needs an appointment and just repeats generic advice.
Gemini 기반 AI 커리어 코치입니다. 개인 맥락에 맞춘 즉시 상담을 제공합니다.A Gemini-based AI career coach — instant advice tailored to your context.
github.com/bookseal/careettalk
Thegreatyou 2024 Firebase · Gemini
자기계발 앱은 동기부여 문구만 보여주고, 구조적 성찰을 유도하지 않습니다.Self-help apps just show motivational quotes; they don't guide structured reflection.
AI가 단계별 성찰 질문을 제시하는 퍼스널 성장 코치입니다.A personal-growth coach where AI poses step-by-step reflection questions.
github.com/bookseal/thegreatyou

+ 초등수학 유튜브 채널(약 1년, 200여 편) — "9+1은 왜 10인가(위치적 기수법)"처럼 기초 원리부터 가르친 출발점입니다.+ Elementary-math YouTube channel (~1 year, 200+ videos) — where it started: teaching from first principles, like "why is 9+1 ten? (positional notation)."

Tech Stack

AI & Automation

LangGraph LangChain OpenAI Upstage Solar scikit-learn Streamlit

Cloud & DevOps

OCI AWS Azure K8s Docker Terraform Traefik Helm

Languages

Python JavaScript TypeScript C C++ Shell SQL

Experience

한국경영분석연구원Korea Institute of Business Analysis & Development — AI Technical Product Manager / Lead AI FDE

2026. 5 – 현재May 2026 – present
  • Now 참고 — C레벨 요구 번역, AI 협업 시스템 설계·운영, Quali-fit 기획~배포See Now above — translating C-level asks, designing & running the AI collaboration system, Quali-fit from spec to deploy

Concentrix Korea (Microsoft M365 지원)(Microsoft M365 support) — Technical Success Advisor

2025. 8 – 2025. 11
  • 입사 첫 달부터 SRR 92.7%, DSAT 0%, 별점 케이스 42건으로 20명 중 전 KPI 1위를 기록했습니다. Microsoft Global Tester로 선정되었습니다.From my first month, #1 of 20 on every KPI — SRR 92.7%, DSAT 0%, 42 starred cases. Selected as a Microsoft Global Tester.
  • 신입 동기들과 'Fireteam'을 결성해 MS-900 자격증 공동 취득 문화를 주도해 팀원 이탈 방지에 기여했습니다.Founded a 'Fireteam' with new hires to earn the MS-900 certification together — helped curb attrition.
  • 고객 추천사: "이 분은 귀사의 정말 소중한 자산입니다."Client testimonial: "This person is a truly valuable asset to your company."

FPT Software Korea — 임베디드 지원 엔지니어Embedded Support Engineer

2024. 10 – 2025. 7
  • 현대오토에버 협력사를 대상으로 보안 모듈 오류를 진단·해결했습니다.Diagnosed and resolved security-module faults for Hyundai AutoEver partner companies.

Bithabit — AI Architect (창업자)(Founder)

2024. 8 – 현재Aug 2024 – present

가마솥 화상영어 — 창업자 / 운영자 (베트남 하노이)Gamasot Video English — Founder / Operator (Hanoi, Vietnam)

2018 – 2022 (약 4년)2018 – 2022 (~4 years)
  • 한국 학생 ↔ 필리핀 교사를 연결한 완전 비대면 영어교육 사업을 운영했습니다. 교사 면접·교수법 코칭, 학생·학부모 피드백 수집·반영을 직접 맡았습니다.A fully remote English-education business connecting Korean students with Filipino teachers — teacher interviews, teaching coaching, and acting on student/parent feedback.
  • 카카오톡 채널 운영, 교사 관리 프로그램·영어회화용 Unity 게임을 제작했습니다. 빌드→교육→커뮤니티 운영의 DevRel 풀사이클을 4년간 선경험했습니다.Ran a KakaoTalk channel and built a teacher-management tool and a Unity English-conversation game — four early years of the full build→teach→community DevRel cycle.

Upstage 궤도: Fast Campus × Upstage AI Lab 수료 · École 42 Seoul 스터디 3년 운영 → 동료 1명을 Upstage AI Research Engineer 인턴으로 배출했습니다.Upstage orbit: completed the Fast Campus × Upstage AI Lab · ran an École 42 Seoul study group for 3 years → one peer went on to intern as an Upstage AI Research Engineer.

학력Education

École 42 Seoul컴퓨터 사이언스Computer Science (2022 – 2024)
부경대학교Pukyong National University산업공학 학사B.S. in Industrial Engineering (2007 – 2014)