Codex Community KoreaCodex와 함께, 실제로 쓰일 수 있는 AI를 만듭니다.
개발자·연구자·창업자·학생이 함께하는 하루.
두 개의 트랙에서 아이디어를 작동하는 프로토타입으로 만들어 보세요.
참가 모집 마감까지
· 모집 정원 130명
참가자 최종 확정
특정 소속이나 학생 여부에 관계없이 AI로 문제를 해결하고 싶은 누구나 참여할 수 있습니다. 1인 팀 또는 사전에 구성한 최대 4인 팀으로 신청해 주세요.
신청 후 운영진 검토와 최종 참여 의사 확인을 거쳐 10월 6일(화)에 참가자를 최종 확정합니다. 정원을 초과하면 팀 소개와 아이디어 제안 등 신청 내용을 바탕으로 선정할 예정입니다.
트랙별 1·2·3등을 선정하며, 수상팀원 개별 ChatGPT Pro 1년 구독권을 제공합니다.
각 트랙의 수상팀에 아래 API 크레딧을 제공합니다.
API 크레딧은 수상팀별 총액이며, 팀원 개인별 지급액이 아닙니다. 두 트랙의 총 API 크레딧 시상 규모는 $3,500입니다.
해커톤 수상자 중 10명에게 공식 DevDay Exchange Seoul 초청권을 제공합니다.
수상자 중 초청 대상 10명을 선정하는 기준과 전달 방식은 추후 안내합니다. 참가 신청만으로 공식 행사 입장이 보장되지는 않습니다.
두 트랙 중 하나를 선택해 해결하고 싶은 문제를 자유롭게 정하고, 작동하는 결과물로 보여주세요.
위험과 손실을 줄이고 대응을 돕는 AI
사람의 안전뿐 아니라 제품의 품질·신뢰성, 설비와 공정의 안정성, 재난 상황에서의 대응과 회복을 다룹니다.
심사 관점
어떤 위험·불량·손실을 줄이며, 판단·대응·복구에 어떻게 도움이 되나요? 불확실한 판단이나 동작 실패에 대한 처리도 살펴봅니다.
일상을 바꾸는 AI
사람마다 다른 상황과 필요를 이해하고, 일상의 불편과 정보·서비스 접근의 장벽을 낮춥니다.
심사 관점
누구의 어떤 어려움을 해결하나요? 사용자의 상황과 필요를 반영하고, 실제로 활용할 수 있는 경험과 변화를 제공하는지 살펴봅니다.
예시는 참가 주제를 제한하지 않습니다. 두 트랙에 모두 해당한다면 핵심 문제와 사용자 가치를 기준으로 하나를 선택해 주세요.
AI Agent, 웹·앱 서비스, 데이터 활용, 음성·이미지 기반 인터페이스 등 다양한 방식으로 참여할 수 있습니다.
라즈베리파이, 아두이노, ESP32, 카메라·센서, 소형 로봇팔, 이동형 로봇 등 하드웨어·엣지 디바이스를 연결한 프로젝트도 가능합니다.
주변 상황에 따라 조명·모터를 제어하거나, 사용자 요청에 따라 로봇팔이 동작하는 프로토타입을 만들어볼 수 있습니다.
각 팀이 선택한 문제를 해결하는 핵심 기능을 작동하는 프로토타입으로 보여주세요.
사용자 입력 또는 상황 → AI의 판단·처리 → 결과 또는 행동으로 이어지는 흐름을 설명해 주세요. 직접 확인한 결과와 아직 구현·검증하지 못한 부분을 구분하면 프로젝트의 가치를 더 명확히 전달할 수 있습니다.
발표 준비를 돕기 위한 질문입니다. 프로젝트에 맞는 핵심 내용을 선택해 설명해 주세요. 두 트랙에 모두 해당한다면 가장 중요하게 해결하는 문제와 사용자 가치를 기준으로 하나를 선택해 주세요.
모델과 개발 도구부터 협업 기능과 서비스까지. 공식 이미지와 함께 25개 발표를 살펴보세요.
질문에 답하고 끝나는 대화에서 더 나아가, 맡겨 둔 목표를 지속적으로 수행하는 에이전트입니다. GPT-6 Astra와 전용 클라우드 컴퓨터를 바탕으로 사용자가 연결한 앱에서 작업합니다.
사용자가 목표와 자율적으로 행동할 범위를 정합니다. 매번 지시를 다시 입력하는 대신 지속적인 업무를 맡기는 방식입니다.
행사 준비 문서의 변경 사항을 확인하고, 진행 현황과 다음 할 일을 정리하는 업무를 생각해 볼 수 있습니다.
이해를 돕기 위한 커뮤니티 활용 예시입니다.Pro·Business Premium·Enterprise 대상. 연결 앱과 행동 권한 설정이 필요합니다.
공식 기능 설명 확인공식 발표를 바탕으로 만든 커뮤니티 요약입니다. 기능별 이용 조건과 출시 상태는 공식 안내에서 확인해 주세요. 소개된 기술을 모두 사용해야 하는 것은 아니며, 해커톤 개발에는 Only Codex 규정이 적용됩니다.
출처: OpenAI · DevDay 2026 주요 발표결과물과 함께 문제를 정의하고 개발하고 검증한 과정을 평가합니다. 각 질문을 선택한 트랙의 문제와 구현 범위에 맞춰 적용합니다.
누가 겪는 문제이며, 왜 해결해야 하나요? 기존 방법의 한계는 무엇인가요?
어떤 정보를 바탕으로 무엇을 판단하나요? AI의 역할이 문제에 적절한가요?
핵심 기능이 실제로 작동하나요? 소프트웨어·데이터·AI·디바이스가 필요한 범위에서 연결되나요?
테스트나 사용자 피드백으로 무엇을 확인했나요? 실패 사례를 발견하고 어떻게 개선했나요?
누가 구매하거나 도입할까요? 비용 대비 가치가 있고, 계속 사용할 이유와 운영 방법이 있나요?
Codex에 어떤 작업을 맡겼고, 결과를 어떻게 검토·수정·통합했나요?
사업성은 매출 가능성과 함께 기업·공공기관·학교·지역사회에서의 도입 가치와 지속 사용 가능성을 포함합니다.
팀 규모, 장비 가격, 토큰 사용량 자체로 점수를 부여하지 않습니다. 필요한 품질을 유지하며 비용·대기 시간·반복 작업을 줄였다면 그 근거를 설명해 주세요.
하루 동안 사업이나 현장 검증을 완성할 필요는 없습니다. 직접 확인한 결과와 아직 검증하지 못한 가정, 다음 발전 방향을 구분해 주세요. 세부 배점과 제출물 가이드는 추후 안내합니다.
10월 9일 17:00(KST) 개발·제출 마감
마감 이후 수정·추가·지각 제출은 받지 않습니다.
제출 플랫폼의 기록과 마감 전에 지정한 커밋을 기준으로 심사합니다. 17:00–17:10은 운영진 점검 시간이며, 참가자의 추가 개발·제출 시간이 아닙니다.
발표자료와 데모의 구체적인 제출 형식, Codex 사용 기록 제출 방법은 확정 참가자에게 별도 안내합니다.
참가 전 아래 규정을 확인해 주세요. 해커톤 시작 시 빈 저장소를 등록하고, 17:00 전에 최종 제출을 완료해야 합니다. 마감 후 추가·지각 제출은 받지 않습니다. 시간표와 최종 참가 안내를 함께 확인해 주세요.
AI 코딩 도구는 Codex만 사용할 수 있습니다. 다른 코딩 에이전트 또는 AI 코딩 보조 기능의 사용이 확인되면 해당 팀의 참가를 무효 처리합니다.
모든 팀은 해커톤 시작 시점에 코드와 기존 커밋 이력이 없는 새로운 빈 GitHub 저장소를 등록해야 합니다.
사전 준비한 코드·자료나 기존 프로젝트를 활용할 수 있습니다. 다만 기존 작업과 행사 당일 새롭게 구현하거나 개선한 부분을 명확히 구분해야 합니다.
라즈베리파이, 아두이노, ESP32, 카메라·센서, 소형 로봇팔, 이동형 로봇 등 디바이스를 활용할 수 있습니다. 하드웨어는 필수가 아닙니다.
좌석은 참가자 확정 후 팀별로 배정하고 별도 안내합니다. 공간 상황에 따라 1인 팀은 다른 팀과 책상을 함께 사용할 수 있습니다.
점심은 12:00–13:00 자율배식이며 식사 중 개발이 가능합니다. 저녁 식사 및 네트워킹은 1차 심사 진행 중 자율적으로 이용하되, 본인 팀의 발표·대기 순서에 지장이 없도록 해 주세요.
현장 상황에 따라 시간 및 진행 순서가 변동될 수 있습니다. 제출 양식과 세부 심사 기준은 최종 참가 안내에서 공지하며, 일정 변경 사항은 참가자에게 안내합니다.
본 행사는 앰배서더와 지역 커뮤니티가 주도하며, 공식 DevDay Exchange Seoul과 별도로 진행됩니다.
모든 시간은 한국 시간(KST)입니다. 17:00에 플랫폼이 종료되며, 17:00–17:10은 운영진 점검 시간으로 추가 개발·제출이 불가합니다. 1차 심사는 17:10부터 두 트랙에서 동시에 진행하며, 팀당 발표·데모 4분과 질의응답 없는 방식으로 운영합니다. 운영진이 제출된 발표자료를 준비하므로 각 팀은 입장 직후 발표할 수 있도록 사전 대기해 주세요. 입·퇴장과 장비 연결에 필요한 시간을 고려해 안내된 대기 시각을 지켜 주세요. 저녁 식사 및 네트워킹은 1차 심사 중 자율배식으로 진행합니다. 현장 상황에 따라 심사 종료·결선 시작 등 진행 시간이 변동될 수 있으며 운영진이 안내합니다. 행사 종료와 정리는 21:00까지 완료합니다.
개발 과정의 AI 코딩 도구는 Codex만 사용할 수 있습니다. 일반 IDE·터미널·라이브러리·클라우드 등은 사용할 수 있지만, 해당 도구의 다른 AI 코딩 보조 기능은 사용할 수 없습니다. 결과물에 연결하는 AI 모델·API의 세부 허용 범위는 최종 참가 안내에서 별도로 안내합니다.
사용할 수 있습니다. 해커톤 시작 시 코드와 커밋 이력이 없는 빈 GitHub 저장소를 등록한 뒤 반영하고, 사전 작업과 당일 구현·개선 내용을 명확히 구분해야 합니다.
네. AI Agent, 웹·앱 등 소프트웨어만으로도 참여할 수 있습니다. 하드웨어는 선택 사항이며, 사용할 경우 장비를 직접 준비하고 전원·네트워크·공간 요구사항을 사전에 알려 주세요.
1차는 발표·데모 합계 최대 4분이며 질의응답이 없습니다. 결선은 발표·데모·질의응답 합계 최대 10분입니다. 최종 PDF와 데모 링크를 17:00 전에 제출하고, 네트워크 장애에 대비한 녹화 데모도 준비해 주세요.
문제와 대상 사용자, 실제 작동 데모, 테스트 결과나 사용자 피드백, 발견한 실패 사례와 개선 내용을 보여주세요. 도입 가능성은 예상 사용자·도입 주체와 비용 대비 가치를 설명하고, Codex 활용 과정은 맡긴 작업과 검토·수정 내용을 정리해 주세요. 확인한 사실과 아직 검증하지 못한 가정은 구분해 주세요.
해커톤 수상자 중 10명에게 제공합니다. 수상자 중 초청 대상 10명을 선정하는 기준과 전달 방식은 추후 안내합니다.
제조 AI · LLMOps · AI Agent
SK온 제조지능화실에서 공정 데이터의 추출·정제·시각화, ML 분석과 LLM 보고서를 연결하는 제조 AI 플랫폼을 구축하고 있습니다. LLMOps와 오케스트레이션 기반 플랫폼 고도화, 전사 AX를 위한 AI Agent 구축을 진행하고 있으며, Codex Ambassador로 커뮤니티 행사를 이끌고 있습니다.
이번 해커톤을 통해 각 팀이 고민해 온 문제와 아이디어를 실제로 작동하는 결과물로 발전시켰으면 합니다. Codex와 AI를 활용해 짧은 시간 안에 새로운 가능성을 검증하고, 누군가에게 실제로 도움이 되는 해결책을 만들어보는 기회가 되기를 바랍니다. 행사에서 얻은 피드백과 경험이 이후에도 프로젝트를 발전시키는 계기로 이어지기를 기대합니다.
NLP · Multimodal LLM · Interpretability
고려대학교 컴퓨터학과 석박사 통합과정에서 NLP와 Multimodal LLM의 representation 및 mechanistic interpretability를 연구하고 있습니다. 가짜연구소 측 대표이자 공동주관 구성원으로 이번 행사의 기획과 심사 기준 정리에 참여합니다.
서울과학기술대학교 산업공학 / BITAmin 17기 회장
데이터 분석 · 머신러닝 · 서비스 기획
BITAmin 17기 회장으로 공동 기획에 참여합니다. 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트 경험을 바탕으로, 분석에서 발견한 인사이트를 실제 서비스로 구체화하는 일을 지향합니다. 최근에는 백엔드 개발을 공부하며 바이브코더를 위한 보조 도구 서비스를 개발하고 있습니다.
지난 학생 해커톤에 이어 다양한 참가자들의 결과물과 프로메테우스와의 협업을 기대합니다.
가짜연구소
커뮤니케이션 · 이해관계자 협업 · 운영 기획
이해관계자 협업과 내외부 커뮤니케이션, 운영 기획을 전문 분야로 삼고 있습니다. 기업·커뮤니티 협력에도 관심을 두고 있으며, 이번 행사에서는 홍보를 담당합니다.
병원 AI 시스템 · Agent · 서비스 연동
Infmedix에서 병원 내 AI 시스템을 개발하는 소프트웨어 엔지니어입니다. 일상적으로 사용하는 여러 서비스를 하나의 앱으로 연결하는 일과 Agent 런타임에 도구를 연결하는 방법을 탐구하고 있습니다. 가짜연구소에서는 읽고, 쓰고, 공유하는 프로젝트에 참여하고 있습니다.
오프라인 해커톤의 에너지와 다양한 참가자·운영진과의 대화를 기대합니다.
AI Agent · B2B SaaS · 제품 기획
AI 기반 B2B SaaS Threvix를 기획·개발하며 사용자 인터뷰와 PoC를 통해 현장의 문제를 제품으로 연결하고 있습니다. 가짜연구소 AgentProof에서 Agent의 Memory·Skill 적용 효과를 검증하고, Upstage Ambassador 및 교내 창업학회 활동을 통해 해커톤과 창업 프로그램을 기획·운영해 왔습니다.
세종대학교 인공지능학과 / 프로메테우스 10기 대표
웹·앱 개발 · 제품 데이터 분석 · 커뮤니티
세종대학교 인공지능학과 4학년이자 프로메테우스 10기 대표입니다. 학생 창업팀에서 약 2년간 모바일 게임을 개발하고, 약 1년간 출시·운영을 경험했습니다. KPI 설정과 사용자 반응 분석, 서비스 개선에 관심이 있으며, 2026년 11월부터 로보틱스 연구실 학부연구 인턴을 시작할 예정입니다.
참가자들의 결과물과 다양한 배경의 사람들과의 만남, 모두에게 좋은 추억으로 남을 행사를 기대합니다.
병원 AI 시스템 · Agent · 서비스 연동
Infmedix에서 병원 내 AI 시스템을 개발하는 소프트웨어 엔지니어입니다. 일상적으로 사용하는 여러 서비스를 하나의 앱으로 연결하는 일과 Agent 런타임에 도구를 연결하는 방법을 탐구하고 있습니다. 가짜연구소에서는 읽고, 쓰고, 공유하는 프로젝트에 참여하고 있습니다.
오프라인 해커톤의 에너지와 다양한 참가자·운영진과의 대화를 기대합니다.
On-Device AI · Physical AI · 모델 경량화
AI 모델을 경량화하고 엣지 디바이스에 최적화하는 작업을 하고 있습니다. On-Device AI와 Physical AI에 관심을 두고, 다양한 아이디어와 이를 바라보는 관점을 나누고자 합니다.
한양대학교 산업공학과
데이터 분석 · 머신러닝 · Physical AI
한양대학교 산업공학과에서 AI와 데이터 분석을 공부하며 관련 프로젝트를 진행하고 있습니다. 배운 내용을 실제 문제에 적용하고 의미 있는 결과를 도출하는 경험을 쌓고 있으며, 최근에는 Physical AI에 관심을 두고 있습니다.
지난 행사에 이어 운영진으로 참여하며 다양한 아이디어와 접근 방식을 배우고, 참가자들이 몰입할 수 있는 환경을 만들고 싶습니다.
서울과학기술대학교 산업공학 / BITAmin 17기 회장
데이터 분석 · 머신러닝 · 서비스 기획
BITAmin 17기 회장으로 공동 기획에 참여합니다. 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트 경험을 바탕으로, 분석에서 발견한 인사이트를 실제 서비스로 구체화하는 일을 지향합니다. 최근에는 백엔드 개발을 공부하며 바이브코더를 위한 보조 도구 서비스를 개발하고 있습니다.
지난 학생 해커톤에 이어 다양한 참가자들의 결과물과 프로메테우스와의 협업을 기대합니다.
동국대학교 통계학과 / SWAI
금융 데이터 · 이상 탐지 · 통계적 검증
동국대학교에서 통계학과 SWAI를 공부합니다. 스테이블코인 디페깅 조기경보 프로젝트에서 시계열 이상 신호 탐지와 검증을 경험했으며, 신용·고객 데이터 분석으로 관심을 넓혀가고 있습니다. AI 도구와 함께 학과 축제의 QR 주문·정산 시스템을 만들어 실제 운영한 경험이 있습니다.
참가자들이 아이디어를 실제 서비스로 구현하는 순간을 더 매끄럽게 만날 수 있도록 돕고 싶습니다.
성신여자대학교 데이터사이언스학과 / AI 복수전공
Data Analytics · ML/DL · XAI · Multimodal
성신여자대학교에서 데이터사이언스와 AI를 공부합니다. 문제 정의부터 분석·모델링·결과 해석까지 다양한 프로젝트를 경험하고 있으며, 최근에는 제조 데이터를 활용한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 분석과 AI 모델링의 인사이트를 실제 의사결정으로 연결하는 데 관심이 있습니다.
다양한 배경의 참가자들이 문제를 AI로 풀어가는 방식을 배우며 원활한 행사 진행을 지원하고 싶습니다.
숙명여자대학교 통계학과 / 데이터사이언스 복수전공
Python · SQL · 데이터 분석 · 서비스 개발
숙명여자대학교에서 통계학과 데이터사이언스를 공부합니다. 데이터 분석뿐 아니라 AI Agent, 추천 서비스, 앱·웹 개발을 경험했으며 최근에는 AI와 컴퓨터 비전을 활용한 게임 프로젝트를 진행하고 있습니다.
참가자들이 프로젝트에 몰입할 수 있도록 돕고, 기술로 의미 있는 문제를 해결하는 다양한 관점을 배우고 싶습니다.
성균관대학교 인공지능융합전공
ML · Computer Vision · Multimodal · Agent
성균관대학교 인공지능융합전공으로, PwC Digital & AI 본부 RA로 근무하며 경영실적 AI 플랫폼의 자연어 검색을 위한 DB 설계·구축을 맡고 있습니다. 컴퓨터 비전·멀티모달 논문 구현과 프로젝트를 진행해 왔으며 비디오 처리와 STT·TTS에도 관심이 있습니다.
두 번째 Codex 해커톤 운영 참여를 통해 다양한 생각과 인사이트를 얻고 싶습니다.
RLVR · LLM Reasoning · Efficiency
이화여자대학교 AGI Lab 학부연구생으로, RLVR 학습 중 발생하는 coverage collapse를 탐색을 위한 보너스 reward shaping으로 해결하는 연구를 진행하고 있습니다. Efficiency, Physical AI, RLHF와 LLM reasoning에 관심이 있습니다.
빌더가 아닌 운영자의 관점에서 다양한 아이디어를 지켜보며 인사이트를 얻고 싶습니다.
AI Security · Computer Vision · Digital Forensics
고려대학교 정보보호학부에서 사이버보안을 전공하며 AI와 보안의 접점을 공부하고 있습니다. AI 시스템의 새로운 공격 표면과 방어 방법, AI를 보안 분석과 포렌식에 적용하는 방법을 탐구하고 있습니다.
다른 사람들이 AI와 LLM을 활용하는 프롬프트·워크플로우와 문제 해결 방식을 배우고 싶습니다.
AI Agent · Backend · Cloud
숙명여자대학교 인공지능공학부에서 AI와 소프트웨어 개발을 공부하고 있습니다. FastAPI·Firebase·Firestore 기반 백엔드와 AI 안전 알림 서비스 개발을 경험했으며, 교내 AI 학회 CODE-IT 회장으로 스터디·세미나·해커톤을 운영하고 있습니다.
다양한 개발 방식과 시행착오를 배우고, 이후에도 프로젝트와 활동을 함께할 인연을 만나고 싶습니다.
건국대학교 컴퓨터공학부
Computer Vision · RL · Backend Architecture
건국대학교 컴퓨터공학부에서 CS와 AI·소프트웨어 개발을 공부하고 있습니다. Computer Vision과 강화학습을 실제 서비스에 적용하는 경험을 쌓고 있으며, 여러 모바일 서비스를 개발하고 테스트·배포까지 진행했습니다.
문제 정의부터 실제 결과물까지 이어지는 워크플로우를 배우고, 참가자들의 원활한 행사 경험에 기여하고 싶습니다.
프로메테우스
세종대학교 인공지능학과 / 프로메테우스 10기 대표
웹·앱 개발 · 제품 데이터 분석 · 커뮤니티
세종대학교 인공지능학과 4학년이자 프로메테우스 10기 대표입니다. 학생 창업팀에서 약 2년간 모바일 게임을 개발하고, 약 1년간 출시·운영을 경험했습니다. KPI 설정과 사용자 반응 분석, 서비스 개선에 관심이 있으며, 2026년 11월부터 로보틱스 연구실 학부연구 인턴을 시작할 예정입니다.
참가자들의 결과물과 다양한 배경의 사람들과의 만남, 모두에게 좋은 추억으로 남을 행사를 기대합니다.
LLM Truthfulness · Uncertainty · NLP
이화여자대학교 인공지능학과 자연어처리 연구실의 학부생 인턴입니다. LLM truthfulness와 uncertainty estimation을 연구하고, parametric knowledge extraction 방법론을 평가하는 벤치마크와 메트릭을 설계했습니다. 최근에는 RL과 abstention learning을 공부하고 있습니다.
연구와 경험을 나누며 좋은 사람들과 커뮤니티를 쌓는 기회를 기대합니다.
Robotics · Multimodal AI · Computer Vision
성신여자대학교에서 AI를 전공하며 로보틱스와 멀티모달을 중심으로 프로젝트·스터디·대회에 참여하고 있습니다. CV, NLP, Quantization 등 다양한 기술을 빠르게 실험하고 실제 서비스와 프로젝트에 적용하는 과정을 좋아합니다.
덕성여자대학교 응용데이터사이언스학과
Computer Vision · Diffusion · LLM RL
덕성여자대학교 응용데이터사이언스학과 석사과정으로, 학부에서는 컴퓨터공학을 전공했습니다. Diffusion과 3D Point Transformer 등 Computer Vision 분야를 연구해 왔으며, 현재는 LLM의 강화학습에 관심을 두고 있습니다.
지난 Codex 해커톤 참가 경험을 바탕으로 이번에는 운영진으로 함께하며 다양한 분야의 사람들과 교류하고 싶습니다.
이루비
Manufacturing AI · Robotics · Representation Learning
이루비 대표로 제조 AI 시스템을 개발하며, 작업자 관리·양불 판정·설비 이상 감지와 현장 적용을 경험했습니다. 서울대학교 대학원에서 로보틱스, 표현학습과 분포 외 데이터(OOD)를 연구합니다.
AIM Intelligence
AI Safety · LLM Red Teaming · 웹·API 보안
AIM Intelligence Red Team에서 AI Safety와 LLM Red Teaming을 중심으로 생성형 AI의 취약점을 발굴합니다. AI 서비스와 Agent의 보안 평가, 레드티밍 자동화·제품화를 다루며 웹과 API 취약점까지 함께 살펴봅니다.
신호처리 · 강화학습 · ML · Agent
SK온에서 배터리 데이터를 활용한 예측·분류와 현업용 Agent를 개발합니다. 신호처리, 강화학습, 머신러닝과 알고리즘 최적화에 관심이 있으며, 백엔드·프런트엔드·Docker·네트워크·정책을 포함한 실제 업무 환경의 구현을 다룹니다.
본에이아이
재난안전 · Physical AI · 드론 감시체계
본에이아이에서 재난안전과 국방 분야의 Physical AI 사업을 담당합니다. 정부 대상 AI 산불예방 드론 감시체계 사업을 진행하며, 현장 수요와 제품의 실제 도입 조건을 연결하는 관점으로 재난안전 시스템을 다룹니다.
Synopsys
SoC 설계 자동화 · ML · 최적화 · Multi-Agent
Synopsys의 Staff R&D Engineer로 PrimeTime ECO와 PrimeClosure 알고리즘·기능을 연구·개발합니다. 머신러닝을 활용한 SoC 물리설계 자동화·최적화, 강화학습 기반 조합최적화와 LLM 멀티에이전트 시스템을 다뤄 왔습니다.
AI Security · Red Teaming · Agent Memory·Skill
고려대학교 세종캠퍼스에서 AI사이버보안을 전공하며, 가짜연구소 시즌 13 Builder로 활동합니다. 시스템 취약점 분석, 버그바운티와 AI 보안 연구·발표를 경험했으며 Agent의 Memory·Skill을 탐구하는 프로젝트에 참여합니다.
AI 서비스 보안 · 정보보안 · 기획 분석
KB증권에서 AI 보안과 정보보안을 담당합니다. AI 서비스의 보안성을 검토하고 피드백하며, 서비스 기획과 구현 과정에서 보안상 고려할 사항을 함께 살펴봅니다.
On-Device AI · Physical AI · 모델 경량화
AI 모델을 경량화하고 엣지 디바이스에 최적화하는 작업을 하고 있습니다. On-Device AI와 Physical AI에 관심을 두고, 다양한 아이디어와 이를 바라보는 관점을 나누고자 합니다.
KAIST
3D Vision · Scene Understanding · Physical AI
연세대학교 MVP Lab 석사과정에서 3D Vision과 Physical AI를 연구합니다. 3D 장면 이해와 Gaussian Splatting을 다루며, 논문 구현과 코드·실행 환경 문제 해결, 프로토타입 개발을 통해 실제 환경을 이해하고 상호작용하는 기술을 탐구합니다.
프로메테우스
웹·앱 개발 · 제품 데이터 분석 · 커뮤니티
세종대학교 인공지능학과 4학년이자 프로메테우스 10기 대표입니다. 학생 창업팀에서 약 2년간 모바일 게임을 개발하고, 약 1년간 출시·운영을 경험했습니다. KPI 설정과 사용자 반응 분석, 서비스 개선에 관심이 있으며, 2026년 11월부터 로보틱스 연구실 학부연구 인턴을 시작할 예정입니다.
참가자들의 결과물과 다양한 배경의 사람들과의 만남, 모두에게 좋은 추억으로 남을 행사를 기대합니다.
BITAmin
ML · Computer Vision · Multimodal · Agent
성균관대학교 인공지능융합전공으로, PwC Digital & AI 본부 RA로 근무하며 경영실적 AI 플랫폼의 자연어 검색을 위한 DB 설계·구축을 맡고 있습니다. 컴퓨터 비전·멀티모달 논문 구현과 프로젝트를 진행해 왔으며 비디오 처리와 STT·TTS에도 관심이 있습니다.
두 번째 Codex 해커톤 운영 참여를 통해 다양한 생각과 인사이트를 얻고 싶습니다.
Java · Spring · Backend · Spring AI
SK m&service의 Software Engineer로 HR 시스템을 개발·운영합니다. HRAX AI 챗봇과 시스템 연동을 개발하며, Java·Spring 기반 백엔드와 Spring AI를 활용한 업무 적용에 관심을 두고 있습니다.
Bioinformatics · 암 유전체 · 단일세포 · AI 검증
CytoGen에서 바이오인포매틱스 연구와 NGS·암 유전체·단일세포 데이터 분석을 수행합니다. AutoBioX 연구 자동화와 AI가 논문 오류를 생성·탐지하는 Falsify 검증 벤치마크 프로젝트를 통해 연구 자동화와 결과 검증을 탐구합니다.
G마켓
가격 경쟁 시스템 · AX · AI 교육·컨설팅
G마켓에서 가격 경쟁 시스템을 개발하며 사내 AX·AI TF 활동을 하고 있습니다. 사내 AI 강의, 외부 기업 AX 컨설팅, 멘토링과 특강을 통해 AI를 실제 업무에 적용하는 경험을 나누고 있습니다.
GPU · Kubernetes · LLM Serving · GitOps
HDC Labs에서 사내 AI·LLM 서비스 인프라 전반을 담당합니다. GPU 도입·검수·운영부터 Kubernetes 개발·운영 환경, vLLM·Triton 서빙, ArgoCD 배포와 RAG·STT/TTS 서비스 운영·장애 대응까지 다룹니다.
삼성전자
AI 제품화 · Cloud · Backend · DevOps
삼성전자에서 AI 알고리즘 개발과 제품 적용·양산을 담당합니다. AWS Korea Professional Services에서 애플리케이션 개발과 클라우드 아키텍처·DevOps를 경험했으며, 고장 예지·LLM 시스템과 AI 서비스 백엔드를 다룹니다.
Applied AI · Full-stack · AI Governance
KT DS에서 Applied AI Engineer로 사내·그룹의 AI 확산과 교육, 거버넌스 정의, 풀스택 AI 서비스 개발을 담당합니다. 해커톤 멘토링 경험을 바탕으로 아이디어를 실제 서비스로 구현하는 과정과 고민을 함께 나눕니다.
Backend · Frontend · Mobile · 게임 개발
Electronic Arts에서 스포츠 게임을 개발합니다. 주로 서버 개발을 담당하며, 해커톤과 공모전에서 프런트엔드·모바일 개발도 경험했습니다. 참가자와 심사자의 관점을 함께 나누는 데 관심이 있습니다.
NLP · LLM · RAG · TTS · Multimodal
42dot Gleo Group에서 차량용 AI Assistant를 연구·개발합니다. RAG 연구·개발 경험을 바탕으로 현재 TTS 전처리의 Text Normalization을 담당하며 다국어·멀티모달 언어 기술을 다룹니다.
병원 AI 시스템 · Agent · 서비스 연동
Infmedix에서 병원 내 AI 시스템을 개발하는 소프트웨어 엔지니어입니다. 일상적으로 사용하는 여러 서비스를 하나의 앱으로 연결하는 일과 Agent 런타임에 도구를 연결하는 방법을 탐구하고 있습니다. 가짜연구소에서는 읽고, 쓰고, 공유하는 프로젝트에 참여하고 있습니다.
오프라인 해커톤의 에너지와 다양한 참가자·운영진과의 대화를 기대합니다.
AI·Physical AI 사업화 · 고객 검증 · 사업모델
AI·Physical AI 분야에서 창업자와 COO로 일하며 사업전략과 운영을 경험했습니다. OpenGraph Labs의 Physical AI 데이터 인프라 사업과 CV AI 기반 반려동물 의류 플랫폼을 다뤘으며, AI 창업캠프에서 서면·결선 피칭 심사를 진행했습니다.
BITAmin
데이터 분석 · 머신러닝 · 서비스 기획
BITAmin 17기 회장으로 공동 기획에 참여합니다. 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트 경험을 바탕으로, 분석에서 발견한 인사이트를 실제 서비스로 구체화하는 일을 지향합니다. 최근에는 백엔드 개발을 공부하며 바이브코더를 위한 보조 도구 서비스를 개발하고 있습니다.
지난 학생 해커톤에 이어 다양한 참가자들의 결과물과 프로메테우스와의 협업을 기대합니다.
Robotics · Multimodal AI · Computer Vision
성신여자대학교에서 AI를 전공하며 로보틱스와 멀티모달을 중심으로 프로젝트·스터디·대회에 참여하고 있습니다. CV, NLP, Quantization 등 다양한 기술을 빠르게 실험하고 실제 서비스와 프로젝트에 적용하는 과정을 좋아합니다.
Computer Vision · VLM/VLA · Robotics
현대자동차에서 자율주행을 위한 Computer Vision과 VLM/VLA를 개발합니다. Driving Foundation Model 개발과 VQA·CoT 기반 자동 라벨링을 이끌며, 가짜연구소 Robot Learning 프로젝트에서도 활동합니다.
이노비즈협회
Human-AI Collaboration · HCI · UX · Design Thinking
성균관대학교에서 Human-AI Collaboration과 Design Thinking을 연구·교육합니다. 디자인씽킹과 AI 사회문제 해결 수업을 진행하며, AI 기반 개인 지식관리 서비스의 제품 기획·UX·AI 기능 설계를 다룹니다.
스파크랩
AI·딥테크 투자 · 제품·기술 검증 · LLM
스파크랩에서 AI·딥테크 스타트업 투자를 담당하며, 2023년 이후 21건의 투자 경험을 쌓았습니다. 산업 자동화·로보틱스부터 헬스케어·SaaS까지 제품의 실제 작동과 도입 가치를 검토하며, LLM 연구와 AI 사업개발·플랫폼 개발 경험을 함께 갖고 있습니다.
SK이노베이션
NLP · LLM · Agentic Engineering
SK이노베이션에서 현장 AI를 개발합니다. 대학원에서 NLP 활용 분야를 공부했으며, 현장 AI 개발 경험을 바탕으로 언어모델과 Agentic Engineering의 실제 업무 적용을 다룹니다.
OpenAI
게임 서버 · Cloud Architecture · DevOps · AI Agent
AWS 테크 에반젤리스트로 개발자에게 기술 정보를 전달하고 커뮤니티를 지원합니다. 10년 이상의 게임 서버 개발 경험을 바탕으로 대규모 트래픽·실시간 서비스와 인프라를 설계·운영했으며, 배포·모니터링·서버 관리를 자동화하는 DevOps 플랫폼을 구축했습니다.
OpenAI 지원으로 진행하는 커뮤니티 행사입니다. AWS Korea는 행사 장소를 지원합니다.
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참가 신청 · 행사 안내모집 정원 130명 · 1–4인 팀
