Resume — Fall 2026

Junho
Choi (Andrew)

Berkeley, CA · 510-734-9646 · andrewc27@berkeley.edu · LinkedIn
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University of California, Berkeley

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

  • Coursework: Machine Learning, Data Engineering, 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
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

Undergraduate Researcher

Abbasi Lab, UCSF, San Francisco, CA

  • Developing an LLM-based EHR summarization pipeline at UCSF, auditing retrieval over a large-scale synthetic EHR database (2M+ clinical records) and designing a claim-level grounding evaluation framework to measure and reduce hallucination in clinician-facing outputs.

Data Scientist — AI Engineering Team

SmartMind AI, Seoul, Republic of Korea

  • Initiated and led a natural-language-to-SQL pipeline on a live enterprise ERP system, mapping the 6 core tables of 20 required for coverage and replacing single-run pass/fail testing with a multi-trial measurement design over a fixed golden set of query scenarios, reporting a measured pass rate with run-to-run variance.
  • Traced silently failing queries back to the Neo4j ontology (ApeRAG/Qurify) that supplied the model its schema and business knowledge, auditing entity-merge accuracy and similarity thresholds to surface missing and duplicate nodes, and corrected errors in the reference answer key by reconciling output against source financial statements.

AI Researcher

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

  • Ran large-scale exploratory analysis in Python and Jupyter for the VLM3D Multi-Abnormality Classification Challenge, identifying the data patterns that informed feature selection and a strategy placing 7th among multi-institutional teams.
  • Developed and fine-tuned PyTorch deep learning models (3D U-Net, ResNet3D) for medical imaging and a multimodal deep survival model for hepatocellular carcinoma, using SHAP and Grad-CAM to validate feature importance.

User Research & Design Consultant

Invention Corps of Berkeley; Berkeley Consulting Collaborative

  • Mozilla Firefox: structured a five-theme survey instrument with a 12-person team and analyzed responses into the feature requirements behind a shipped React and Vite extension tracking 50+ concurrent tabs by memory and CPU usage.
  • Braven: cleaned and visualized survey data with an 8-person team, then re-segmented by class year, producing four cohort personas that drove the wireframes and 6 production-ready mobile screens delivered in Figma.
  • Replate: analyzing Replate's large-scale user data to design and build a website dashboard used by both donors and the company.
LLM & AI Systems

Multi-Agent Ad Generation System

  • Built an 8-agent large language model pipeline generating on-brand ads from audience data, where agents exchange a versioned JSON spec rather than prose and a brand-guardian agent hard-vetoes on deterministic color and layout gates.
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.

Non-Commissioned Officer

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.

Team Captain

Cal Galacticos — UC Berkeley Intramural Competitive Soccer

  • Captained the largest Korean soccer team in Berkeley, recruiting new members, managing events and social media, and running team logistics across competitive seasons.
이력서 — 2026 가을

최준호

미국 캘리포니아주 버클리 · 510-734-9646 · andrewc27@berkeley.edu · LinkedIn
국문 이력서 PDF 영문 이력서 PDF

캘리포니아대학교 버클리 (UC Berkeley)

문학사 (B.A.) — 데이터 사이언스, 통합생물학
버클리 디자인 이노베이션 수료증

  • 주요 이수 과목: 머신러닝, 데이터 엔지니어링, 자료구조, 데이터 사이언스의 원리와 기법, 데이터 사이언스를 위한 확률, 최적화 모델링, 컴퓨터 프로그램의 구조와 해석, 다변수 미적분, 선형대수 및 미분방정식, 일반생물학, 유기화학
프로그래밍
Python, R, Java, SQL
ML / 데이터 사이언스
PyTorch, Scikit-learn, NumPy, Pandas, SHAP, 탐색적 데이터 분석, 특징 공학, 모델 평가, 시각화
시스템 & 도구
Git, React, Vite, Figma, Jupyter, Microsoft Office, Photoshop
생물정보학 & 실험
PCR, FACS 분석, HPLC, 세포 배양, 생체 내 실험
언어
한국어(모국어), 영어(유창), 중국어(중급)

학부 연구원

UCSF Abbasi Lab, 샌프란시스코

  • LLM 기반 EHR 요약 파이프라인 개발. 대규모 합성 EHR 데이터베이스(200만 건 이상의 임상 기록)에 대한 검색을 감사하고, 임상의용 출력의 환각을 측정·감소시키기 위한 주장 단위 근거 평가 체계 설계

데이터 사이언티스트 — AI 엔지니어링팀

SmartMind AI, 서울

  • 실제 운영 중인 기업 ERP 시스템에서 자연어-SQL 파이프라인을 기획·주도. 커버리지에 필요한 20개 중 6개 핵심 테이블을 매핑하고, 단일 실행 합격/불합격 테스트를 고정 골든셋 쿼리 시나리오 기반 다회 측정 설계로 대체해 실행 간 분산과 함께 통과율 보고
  • 조용히 실패하는 쿼리를 모델에 스키마·비즈니스 지식을 제공하는 Neo4j 온톨로지(ApeRAG/Qurify)까지 추적. 엔티티 병합 정확도와 유사도 임계값을 감사해 누락·중복 노드를 찾아내고, 원천 재무제표와 대조해 기준 정답 키의 오류 수정

AI 연구원

서울아산병원 (AMC), 서울

  • VLM3D 다중 이상 분류 챌린지를 위해 Python·Jupyter로 대규모 탐색적 분석을 수행, 특징 선택과 전략의 근거가 된 데이터 패턴을 도출해 다기관 팀 중 7위 달성
  • 의료 영상용 PyTorch 딥러닝 모델(3D U-Net, ResNet3D)과 간세포암 다중모달 딥 생존 모델을 개발·미세조정하고, SHAP·Grad-CAM으로 특징 중요도 검증

사용자 리서치 & 디자인 컨설턴트

Invention Corps of Berkeley; Berkeley Consulting Collaborative

  • Mozilla Firefox: 12인 팀과 5개 주제의 설문 도구를 설계하고 응답을 분석해, 메모리·CPU 사용량 기준으로 50개 이상의 동시 탭을 추적하는 React·Vite 확장 프로그램(출시)의 기능 요구사항 도출
  • Braven: 8인 팀과 설문 데이터를 정제·시각화한 뒤 학년별로 재분류해 4개의 코호트 페르소나를 도출하고, 이를 바탕으로 와이어프레임과 Figma 모바일 화면 6종 납품
  • Replate: Replate의 대규모 사용자 데이터를 분석해 기부자와 회사가 함께 쓰는 웹사이트 대시보드 설계·구축
LLM & AI 시스템
자

멀티 에이전트 광고 생성 시스템

  • 사용자 데이터로 브랜드에 맞는 광고를 생성하는 8개 에이전트 LLM 파이프라인 구축. 에이전트 간에는 산문 대신 버전 관리되는 JSON 명세를 주고받고, 브랜드 가디언 에이전트가 결정론적 색상·레이아웃 규칙으로 거부권 행사
데이터 사이언스 & 최적화

AI 전술 어시스턴트

  • 수집한 선수·팀 과거 데이터로 PyTorch 신경망을 설계·학습해 경기 결과를 예측하고, 특징 공학과 하이퍼파라미터 튜닝으로 예측 정확도 개선
  • 모델 예측을 바탕으로 PuLP 선형계획법 기반 제약 최적화 시스템을 구축해 팀 편성 결정을 자동화, 6대6 축구 리그 우승

지리공간 경로 최적화

  • 분기 한정 가지치기를 적용한 깊이 우선 탐색으로 200개 이상의 실제 좌표 간 거리를 계산해, 총 이동 거리를 최소화하는 전역 최적 경로 도출
머신러닝 & 분류

심장질환 예측 모델

  • UCI Cleveland 데이터셋으로 전처리·특징 공학·모델 선택을 포함한 엔드투엔드 파이프라인을 구축해 심혈관 위험 분류. 위험 환자 누락을 줄이기 위해 재현율을 우선하며 87.3% 정확도 달성

스팸 분류기

  • SpamAssassin 데이터셋의 8,000개 이상 예시에 대해 탐색적 분석과 특징 공학을 수행하고, 정밀도–재현율 균형을 최적화해 오탐을 최소화한 이메일 분류 시스템 개발
바이오메디컬 & 임상 ML

활성화 도메인 예측 파이프라인

  • CNN–BiLSTM 딥러닝 파이프라인을 설계해 10개 하위 클래스에 걸쳐 단백질 활성화 도메인을 분류하고, 생물학적 서열 데이터에 슬라이딩 윈도우 특징을 적용해 국소·문맥적 모티프 포착
  • 홀드아웃 테스트셋에서 F1 = 0.95 달성. SHAP으로 잔기 수준 해석, K-평균 군집화로 예측 클래스 내 잠재 하위 그룹 구조 규명

카투사

미 8군, 2사단 HHBN

  • 이중언어(한·영) 소대장으로 40명 이상의 소대를 이끌며 ACFT 교육과 기초 군사 교육을 번역·전달, 소대 전체 96% 합격률 달성
  • 뛰어난 리더십과 이중언어 소통으로 미 육군 표창장 수상 (2024년 3월)

팀 주장

Cal Galacticos — UC 버클리 교내 경쟁 축구

  • 버클리 최대 규모의 한인 축구팀 주장으로서 신규 회원 모집, 행사·SNS 관리, 시즌 전반의 팀 운영 담당