Resume — Spring 2026

Junho
Andrew Choi

Berkeley, CA · 510-734-9646 · andrewc27@berkeley.edu · LinkedIn
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01 — Education

University of California, Berkeley

Expected May 2027

Bachelor of Arts (B.A.) — Data Science, Integrative Biology
Berkeley Certificate in Design Innovation

  • Coursework: Data Structures, Principles & Techniques of Data Science, Probability for Data Science, Optimization Modeling, Structure and Interpretation of Computer Programs, Multivariable Calculus, Linear Algebra & Differential Equations, General Biology, Organic Chemistry
02 — Skills
Programming
Python, R, Java, SQL
ML / Data Science
PyTorch, Scikit-learn, NumPy, Pandas, SHAP, EDA, Feature Engineering, Model Evaluation, Visualization
Systems & Tools
Git, React, Vite, Figma, Jupyter, Microsoft Office Suite, Photoshop
Bioinformatics & Lab
PCR, FACS Analysis, HPLC, Cell Culturing, In-vivo Testing
Languages
Korean, Mandarin
03 — Experience

AI Research Intern

May 2025 — Aug. 2025

Asan Medical Center (AMC), Seoul, Republic of Korea

  • Processed and analyzed high-dimensional clinical datasets in Python and Jupyter to identify key data patterns, informing feature selection and team strategy in a multi-institutional classification challenge to place 7th.
  • Built automated data preprocessing pipelines for 3D medical imaging and clinical records to streamline data preparation across multiple modalities, reducing manual processing time for the research team.
  • Implemented interpretability techniques (SHAP, Grad-CAM) to validate model outputs and communicate feature importance to non-technical stakeholders, increasing trust in data-driven clinical predictions.

IT Consultant — Mozilla Firefox

Aug. 2025 — Feb. 2026

Invention Corps of Berkeley

  • Engineered a Firefox performance monitoring extension using React and Vite that tracked, filtered, and sorted 50+ concurrent tabs by memory and CPU usage in real time, helping users identify and manage high-resource processes.
  • Led user research through surveys to assess Adaptive Performance perceptions, analyzing feedback to translate user needs into feature requirements and UI designs in Figma, collaborating with 12 team members across frontend and backend tracks.
04 — Projects
Data Science & Optimization

AI Tactical Assistant

  • Designed and trained a neural network using PyTorch to predict match outcomes from collected historical player and team data, improving prediction accuracy through feature engineering and hyperparameter tuning.
  • Built a constrained optimization system using PuLP linear programming to automate team formation decisions based on model predictions, leading to winning a 6v6 soccer league.

Geospatial Route Optimizer

  • Developed a route optimization engine using depth-first search with branch-and-bound pruning to compute pairwise distances across 200+ real-world coordinates, identifying globally optimal traversal paths to minimize total travel distance.
Machine Learning & Classification

Heart Disease Predictor

  • Built an end-to-end data pipeline to classify cardiovascular risk using the UCI Cleveland dataset by implementing data preprocessing, feature engineering, and model selection, achieving 87.3% accuracy while prioritizing recall to reduce missed diagnoses of at-risk patients.

Spam Classifier

  • Developed an email classification system using the SpamAssassin dataset by performing exploratory data analysis and feature engineering on 8,000+ examples, optimizing precision–recall tradeoffs to minimize false positives and improve filtering reliability.
Biomedical & Clinical ML

Activation Domain Prediction Pipeline

  • Designed a CNN–BiLSTM deep learning pipeline to classify protein activation domains across 10 AD subclasses, engineering sliding-window features over biological sequence data to capture local and contextual motifs.
  • Achieved F1 = 0.95 on the held-out test set, applying SHAP for residue-level interpretability and K-means clustering to surface latent subgroup structure within predicted classes.
05 — Leadership & Awards

Non-Commissioned Officer

Sep. 2022 — Mar. 2024

US 8th Army, 2ID HHBN

  • Led a platoon of 40+ soldiers as a bilingual Korean-English Platoon Leader, translating and delivering ACFT training and basic military coursework, resulting in a 96% pass rate across the entire platoon.
  • Awarded the US Army Certificate of Achievement (Mar. 2024) for outstanding leadership and bilingual communication.
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이력서

최준호 증명사진
성명 최준호 (Junho Andrew Choi) 이메일 andrewc27@berkeley.edu
거주지 미국 캘리포니아주 버클리 연락처 510-734-9646
희망 분야 데이터 사이언스 · 머신러닝 링크드인 junho-choi

학력사항

기간 학교 / 전공 내용
~ 2027. 05
(졸업 예정)		 캘리포니아대학교 버클리 (UC Berkeley)
데이터 사이언스, 통합생물학 (B.A.)		 버클리 디자인 이노베이션 수료증
주요 이수: 자료구조, 데이터 사이언스의 원리와 기법, 데이터 사이언스를 위한 확률, 최적화 모델링, 컴퓨터 프로그램의 구조와 해석, 선형대수 및 미분방정식, 유기화학

경력사항

기간 회사 / 직무 담당 업무
2025. 05 ~ 08 서울아산병원 (AMC)
AI 연구 인턴		 고차원 임상 데이터 분석 및 3D 의료 영상 전처리 파이프라인 구축, SHAP·Grad-CAM 기반 모델 해석. 다기관 분류 챌린지 7위.
2025. 08 ~
2026. 02		 Invention Corps of Berkeley
IT 컨설턴트 (Mozilla Firefox)		 React·Vite로 50개 이상 탭을 실시간 모니터링하는 성능 확장 프로그램 개발, 사용자 조사 및 Figma UI 설계 (12인 팀 협업).
2024. 05 ~ 08 바이오솔루션 (Biosolution)
연구 인턴		 PCR·FACS·HPLC 마이크로RNA 어세이 설계, 세포 배양 및 생체 내 실험, CAR-T 세포 치료 프로그램 지원.
2022. 09 ~
2024. 03		 미 8군, 2사단 HHBN
부사관 · 소대장		 이중언어(한·영) 소대장으로 40명 이상 소대 통솔, ACFT 교육 96% 합격률 달성. 미 육군 표창장 수상.

보유 기술

프로그래밍Python, R, Java, SQL
ML / 데이터 사이언스PyTorch, Scikit-learn, NumPy, Pandas, SHAP, 탐색적 데이터 분석, 특징 공학, 모델 평가, 시각화
시스템 & 도구Git, React, Vite, Figma, Jupyter, Microsoft Office, Photoshop
생물정보학 & 실험PCR, FACS 분석, HPLC, 세포 배양, 생체 내 실험
언어한국어(모국어), 영어(유창), 중국어(중급)

주요 프로젝트

프로젝트 설명
AI 전술 어시스턴트 PyTorch 신경망으로 경기 결과를 예측하고, PuLP 선형계획법 기반 제약 최적화로 팀 편성을 자동화해 6대6 축구 리그 우승.
지리공간 경로 최적화 분기 한정 가지치기 DFS로 200개 이상 실제 좌표 간 최단 순회 경로 계산.
심장질환 예측 모델 UCI Cleveland 데이터셋 기반 엔드투엔드 분류 파이프라인, 재현율 우선으로 87.3% 정확도 달성.
활성화 도메인 예측 파이프라인 CNN–BiLSTM으로 단백질 활성화 도메인 10개 클래스 분류, 홀드아웃 F1 = 0.95, SHAP·K-평균으로 해석.

자기소개서

지원 동기 및 성장 배경

저는 데이터와 디자인, 그리고 생물학이 만나는 지점에서 문제를 풀 때 가장 몰입합니다. UC 버클리에서 데이터 사이언스와 통합생물학을 함께 공부하며, 서로 다른 분야의 언어를 잇는 일에 자연스럽게 끌렸습니다. 숫자로 드러나는 사실과 사람이 실제로 느끼는 경험 사이의 간극을 좁히는 것 — 그것이 제가 기술을 배우는 이유입니다.

직무 역량 및 경험

서울아산병원 AI 연구 인턴으로서 3D 의료 영상 전처리 파이프라인을 구축하고 SHAP·Grad-CAM으로 모델의 판단을 임상의가 이해할 수 있도록 시각화했습니다. 다기관 분류 챌린지에서는 특징 선택과 팀 전략에 기여해 7위를 기록했습니다. Mozilla Firefox 프로젝트에서는 사용자 조사부터 React·Figma 구현까지 제품의 전 과정을 경험하며, 기술과 사용자 사이를 잇는 감각을 길렀습니다.

강점 및 성장 방향

저의 강점은 여러 분야를 잇는 연결력과 끝까지 다듬는 집요함입니다. 코드, 데이터, 디자인을 넘나들며 늘 배우고 만들고 개선해 왔고, 제가 만든 결과물이 기술적으로 흥미로운 데 그치지 않고 누군가에게 실제로 도움이 되기를 바랍니다. 앞으로도 데이터로 창의적인 결정을 이끌고, 디자인으로 기술을 인간적으로 만드는 사람으로 성장하겠습니다.

위의 모든 기재 사항은 사실과 다름이 없습니다. 지원자 : 최 준 호 (인)