김평권 Kim, Pyeong Gwon

Azure Data & AI Architect | Microsoft AI Solutions | AI Transformation

Email: kim@pyeonggw.one · LinkedIn: linkedin.com/in/pyeonggwon · GitHub: github.com/pyeonggwone

Data & AI 분야 3년 이상의 Azure 솔루션 아키텍트. APAC ISV와 Microsoft 파트너를 대상으로 Marketplace 온보딩부터 프로덕션 배포까지, 거버넌스가 적용된 AI·데이터 플랫폼을 설계하고 안착시켰다.

소버린 클라우드·하이브리드 데이터 플랫폼을 연결해 규제 산업 고객이 생성형·에이전틱 AI를 거버넌스 아래에서 운영하도록 돕는다. Prosci 공인 변화관리 실무자이자 Microsoft AI Transformation Leader(AB-731)로, AI 도입에서 비즈니스와 기술 이해관계자를 정렬한다.

Korean (Native) · English (Professional)

직접 구축하는 아키텍트

설계 문서에서 멈추지 않고, 데이터 플랫폼 구축부터 아키텍처 리뷰, 제품 개발까지 직접 수행한다.

• 구축 → 설계: 고객 프로덕션에 데이터 플랫폼을 직접 구축한 경험을 바탕으로 Azure Data & AI 아키텍처를 설계·리뷰한다.
• 설계 → 제품: 컨설팅 현장에서 반복적으로 본 문서 작성·현지화 병목을 제품(localization.md)으로 만든다.
• 검증 → 운영: PoC에서 끝내지 않고 배포·운영 가능한 수준까지 끌고 간다.

주요 성과

하는 일

고객·파트너 아키텍처

APAC ISV 60곳 이상, 전략 파트너 20곳 이상. 아키텍처 설계·리뷰, 보안/비용/성능/신뢰성 권고, 프로덕션 준비까지 블로커 해결.

Applied GenAI

엔터프라이즈 데이터 RAG, GPT-4o text-to-SQL 에이전트, 에이전틱 아키텍처 패턴, 사설망 AI 환경을 직접 설계·구축.

엔지니어링 실무

레이크하우스·스트리밍·오케스트레이션 플랫폼을 고객 프로덕션에 직접 구축. 150TB → 7.53TB, 750만 가구 플랫폼 무중단 OS 이전.

Enablement

Microsoft Certified Trainer, Prosci CCP. 기술 워크숍, 레퍼런스 콘텐츠, 파트너·경영진 레벨 변화관리.

사이트 안내

섹션

• 학력 — 김평권의 학력: Taylor's University·UWE Bristol 듀얼 디그리 컴퓨터과학(데이터 사이언스) 학사(2019–2022), GPA 3.43, Dean's List.
• 경력 — Avanade(Microsoft TPD)에서 APAC ISV 아키텍처 리뷰와 파트너 컨설팅을, Ourcoms에서 KT·KT Skylife 등의 데이터 플랫폼 프로젝트를 맡은 경력.
• 컨설팅 — APAC ISV 아키텍처 세션 27건과 Microsoft 파트너 1:1 컨설팅 30건을 고객 식별 정보 없이 문제와 판단 과정 중심으로 정리했다.
• 프로젝트 — localization.md와 그 전신인 문서 플랫폼 PoC 시리즈, 재현 가능한 단일 파일 코딩 챌린지, AI 에이전트·아키텍처에 관한 글을 모았다.
• localization.md — localization.md는 PDF·EPUB·PPTX·DOCX 문서를 원본 서식 그대로 다른 언어로 옮기고 번역 뒤 깨진 부분까지 바로잡는 서비스다.
• 자격·교육 — MCT, Claude Certified Architect, AB-100, DP-700, DP-750, Prosci CCP 등 Microsoft·Anthropic·GitHub·Prosci 자격증과 교육 과정.

프로젝트 상세

• 문서 플랫폼 PoC 시리즈 — localization.md의 전신 — 포맷마다 번역기·편집기·검수기를 따로 만들면 비용이 포맷 수만큼 늘어난다. 모든 문서를 하나의 공통 표현으로 다루면 기능 하나를 모든 포맷에 쓸 수 있다는 가설을, 구조를 바꿔 가며 여섯 번 다시 구현해 검증했다.
• GitHub 단일 파일 연산 라인 챌린지 — '코드 몇 줄'처럼 단순해 보이는 지표도 규칙을 정확히 정의하지 않으면 공정하게 잴 수 없다. 누구나 같은 조건에서 재현·검증할 수 있는 챌린지 규격을 설계했다.
• PPAS 백업·복구 시스템 / 데이터 레이크하우스 — KT의 PostgreSQL(PPAS) 백업을 HDFS 위 Parquet·Apache Iceberg 테이블로 구성해 백업 스토리지를 150TB에서 7.53TB로 약 95% 줄였다.
• 실시간 분석 플랫폼 고도화 — KT Skylife의 750만 가구 대상 실시간 분석 플랫폼을 CentOS 7에서 Rocky Linux 8 HA 아키텍처로 무중단 이전하고 20노드로 확장했다.
• MartDB 생성형 AI 데이터 에이전트 (GPT-4o) — KT의 PostgreSQL MartDB에 RAG와 text-to-SQL로 자연어 질의에 답하는 GPT-4o PoC를 만들어 질의 소요를 수 시간에서 수 초로 줄였다.
• Airflow DAG 배치 스케줄링 환경 — KT의 Crontab 기반 Spark·프로시저 배치를 Docker 위 Airflow DAG로 전환해 명시적 태스크 의존성과 웹 기반 모니터링을 갖췄다.
• 보험 시스템 온프레미스 → AWS 마이그레이션 — 보험사 핵심 서비스를 온프레미스 Docker 호스트에서 AWS EC2로 이전하고 보안 그룹·최소권한 IAM·EBS 스냅샷 백업을 구성했다.
• iOS/Android QA 자동화 — 하나은행 뱅킹 앱의 수동 테스트 시나리오 3,300개 중 우선순위 높은 케이스를 Appium·Pytest로 자동화해 Android 3대·iOS 3대에서 동시 실행했다.