AI Agent Engineer · LLM / RAG / Agent
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Designing and operating production AI agents — from LLM training and serving to Agent Harness and RAG document pipelines. Building the foundation that makes AI reliable.
AI Agent 엔지니어 장하렴 의 연구·프로젝트·지식 정리 공간
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연구의 깊이에서 출발해, 실제로 동작하는 AI Agent를 설계하고 운영합니다.
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XGEN Agent Harness 설계 — 단계 분리와 결정론적 가드, Skills · Hybrid Memory · MCP-first 아키텍처.
LLM Training & Serving
POLAR · ModernBERT 라인업의 SFT/DPO/GRPO 학습과 vLLM 멀티모델 서빙·실시간 추론 최적화.
Document → Context (RAG)
80+ 포맷을 의미 보존 청킹으로 변환하는 RAG 파이프라인. 오픈소스 Contextifier로 일반화했습니다.
Open Source & Research
8+ 오픈소스 라이브러리(PyPI · npm), 논문 6편과 산업통상자원부 장관상 2회의 연구 기반.
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