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イ・テヨン.

a.k.a. フルスタック・ラテ · sh2orc

AIプラットフォーム・推論エンジニア

金融決済システムとデータ基盤を作りながら、サービスを止めずに設計・運用することを学びました。その経験を活かし、現在はLLM推論とエージェント基盤を設計・開発しています。

vLLMによるサービング、モデル量子化、投機的デコーディングで推論を効率化し、エージェントが実際の業務を行う環境へとつなげます。多様なLLMを韓国語と韓国の文脈に特化させ、そのためのデータセットも制作しています。

個人の作業室ではIYAGIターミナルやウィンドウ管理ツール、家族が使うアプリを作っています。作ったものはできるだけ公開し、学んだことを記事や発表で共有しています。

いま作っているものを見る →
profile.jsonjson
{
  "handle": "sh2orc",
  "pen_name": "フルスタック・ラテ",
  "role": "AIプラットフォーム・推論エンジニア",
  "building": ["inference platforms","agent tools"],
  "research": ["Korean LLMs","datasets"],
  "personal": ["iyagi","ieum"],
  "focus": ["vLLM","MXFP4","EAGLE-3"],
  "stack": ["python","rust","typescript"],
  "fuel": "latte"
}
always a work in progress

$ ls ~/interests

いま深く取り組んでいること.

inference/

より速く、より軽く

vLLM・FP8サービング、EAGLE-3投機的デコーディング、MXFP4・GPTQ量子化に取り組みます。モデル最適化を実際のGPU運用の効率につなげます。

agents/

エージェントが働く環境

コンピューター操作とマルチエージェントの連携により、AIが実際の作業を行う環境を開発します。IYAGIでは複数のコーディングエージェントのセッションを維持する方法を探っています。

data-platform/

データをAIが使える形に

HadoopからDatabricksによるNL2SQL、MongoDBのベクトル・キーワード複合検索まで。決済データをAIサービスで活用できる形につなぎます。

operations/

運用まで考えるAI

H200クラスター運用、B300容量計画、OpenShift AI・llm-dによるサービングを扱います。リスク分類、承認、監視、監査証跡も基盤の一部として設計します。

$ git log --oneline --reverse

一つずつ積み重ねた時間.

  1. 2001–04

    start: 教育ソフトウェアで初めての起業

    数学教育ソフトウェアと企業・公共機関向けソリューションを開発し、製品作りを始めました。

  2. 2004–06

    serve: 消防の現場で人を助ける

    消防服務中に2,300回以上出動し、12件の救助に貢献しました。現場活動に対する表彰を受けました。

  3. 2010

    build: 金融データを扱うHadoop基盤の構築

    大規模な決済データを分析する基盤を作り、金融決済システムとデータ基盤の開発を続けました。

  4. 2018

    study: 異常決済検知を研究し論文にまとめる

    スケーラブルなアーキテクチャとRedis Clusterによる検知研究をIEEE PlatConで発表し、電子・コンピューター工学の修士課程を修了しました。

  5. 2020

    ship: コア決済システムの無停止移行

    2017年からLinux x86による高可用性構成を構築し、MLによる障害検知と0.3秒以内の復旧を適用しました。

  6. 2021–23

    ship: 国境を越えるQR決済とアートコマースの提供

    社内スタートアップチームを率い、アジア5か国をつなぐQR決済と、新進・障害のあるアーティスト向けデジタルアートコマースを立ち上げました。

  7. 2023

    build: 自社LLM開発の始まり

    全社AI・MLロードマップを策定し、27BのLLMから開発を開始。その後チームと共に、コーディングやエージェント作業向けのモデル群へ拡張しました。

  8. 2024.06

    build: AIサービス向けクラウド運用基盤の設計

    クラウドネイティブAIサービスの設計とLLMの研究・導入を進め、モデルを実サービスにつなぐ基盤を整えました。

  9. 2024.12

    build: チームと作る推論・RAG・エージェント基盤

    XPアジャイルの実践でチームを率い、必要なAIサービスを自ら設計・開発しています。

  10. 2025

    share: AI開発経験を発表と政策助言へ

    AI基盤を構築した過程を発表し、金融分野のAI研究開発環境や公共分野のデジタル・AI活用について助言しました。

  11. 2026.05

    speak: 推論最適化の経験を国際舞台で共有

    チームと構築したSLM Swarm基盤を紹介。GPU使用量を最大70%削減し、推論を3倍以上高速化した成果を発表しました。

  12. 2026.08

    release: 独自のMXFP4量子化でモデルを学習・公開

    moai-gemma4-31b-mxfp4がK-Leaderboardで総合10位、K-MMLUで7位を記録しました。2026年8月時点の順位です。

  13. 2026.09

    scale: エージェント開発環境を200人へ展開

    チームで開発したMoAI MATEを39人の開発者によるPOCで評価。生産性56.4%向上、バグ64%減少を確認し、200人へ導入を拡大しました。

  14. 2026

    study: 仕事と両立しながらデータサイエンスを学ぶ

    2024年から仕事と大学院での学業を両立し、データサイエンス修士課程を修了しました。

  15. 2026

    release: 自分で使うエージェントツールをオープンソースに

    複数のAIコーディングエージェント向けIYAGI Terminalと、Rust・Tauri 2製macOSウィンドウ管理ツールIYAGI Layoutを公開しました。

  16. HEAD次のコミットを作成中_

詳しい経歴はLinkedInへ ↗

$ cat ~/research/README.md

実務から始まった学びと研究.

education

コンピューター科学からデータサイエンスまで

ソウル市立大学コンピューター科学学士（2010）、高麗大学電子・コンピューター工学修士（2018）、Illinois Institute of Technologyデータサイエンス修士（2026）。

publications

リアルタイム決済分析と異常取引検知

スケーラブルなネットワーク構成とインメモリ計算による決済分析研究（2017）、Scalable Architecture・Redis Clusterによる異常決済検知論文（IEEE PlatCon、2018）。

patents

韓国登録特許6件・量子化特許を出願中

決済、カード・加盟店推薦、機器間インターフェースに関する特許を保有。MXFP4量子化向け多言語Hessian正則化手法は出願中です。

$ ls ~/talks-and-writing

作りながら学んだことを共有.

  1. 2026.09

    KT Group Connect Week

    BCGPT・MoAI・SLM Swarmによる自社AI変革

  2. 2026.09

    MongoDB.local Seoul

    決済データをAIが使える資産に変えるBC CardのAXの歩み

  3. 2026.05

    Red Hat Summit · Atlanta

    SLM SwarmとRed HatによるAgentic AI運用基盤

  4. 2025.10

    Red Hat Summit Connect Seoul

    運用から革新へ：Red Hat OpenShift上でAI基盤を構築した過程