AI 기능을 실제 제품 흐름으로 연결하는 개발자
모델 호출, API 계약, 사용자 경험, 검증 자료, 배포/운영 문서를 하나의 작동하는 시스템으로 묶는 일을 좋아합니다.
저는 빠르게 만드는 사람보다, 이어받아 운영할 수 있는 형태로 만드는 사람이 되고 싶습니다. AI 기능을 붙일 때도 "모델이 답했다"에서 끝내지 않고, 실패했을 때 무엇을 보여줄지, 어떤 계약을 검증할지, 어떤 근거 자료를 남길지까지 함께 설계합니다.
최근에는 다음 문제들을 많이 다뤘습니다.
- AI 작업 흐름을 사용자가 이해할 수 있는 제품 화면과 API 계약으로 감싸기
- 프론트엔드, 백엔드, AI 실행 환경, 저장소, 배포 사이의 계약 정리
- 음악, 이미지, 금융, 에이전트 플랫폼처럼 도메인 규칙이 있는 제품을 풀스택으로 구조화
- 비공개 소스와 공개 포트폴리오 표면을 분리해 공개 가능한 저장소 품질 관리
| 근거 | 내 역할 | 기술/키워드 | 가장 잘 보여주는 역량 |
|---|---|---|---|
| Theseus | AI 에이전트 백엔드, ERD/API, Kafka 파이프라인, Redis/SSE 상태 복구, 원격 작업공간 | FastAPI, Spring Boot, Kafka, Redis, SSE, Docker 샌드박스 | 에이전트 실행 흐름을 권한, 승인, 실행, 복구가 있는 백엔드 계약으로 만드는 역량 |
| DreamCatcher | 풀스택, AI 작업 흐름 설계, RunPod 실행 기준, 배포 검증 기준 | FastAPI, React, ComfyUI, RunPod | AI 편집 기능을 반복 가능한 제품, 실행 환경, 배포 흐름으로 묶는 역량 |
| GigaStudy | 풀스택, API/음악 이벤트 모델, AI 기능 검증 기준 | FastAPI, React, TypeScript, PyMuPDF, librosa | 복잡한 음악 입력을 하나의 기준 타임라인으로 모델링하는 역량 |
| SARVIS | 프론트엔드 구현, 백엔드 API 조율, 스프린트 2 이후 PM/팀장 | React Native, Django, FastAPI, Jetson | 프론트엔드/백엔드/엣지/하드웨어 통합에서 API 계약을 맞추는 역량 |
| MonET | 인프라 리드, 운영 기준, 백엔드 통합 지원 | Unity Web, Spring Boot, Docker Compose, Nginx, GitLab CI | 프로젝트 피벗 이후 배포/운영 기준을 다시 세우는 역량 |
| FINAI | 백엔드로 시작해 프론트엔드까지 풀스택 기여, AI 추천 기능 구현, 발표 | Django REST, Vue 3, Pinia, Chart.js | 금융상품 데이터를 추천 서비스 흐름으로 구조화하는 역량 |
| 관심사 | 제가 신경 쓰는 질문 |
|---|---|
| 제품 엔지니어링 | 사용자는 어떤 모델을 이해해야 하고, 어떤 복잡도는 시스템이 숨겨야 할까? |
| AI 호출 조율 | LLM/비전/오디오 모델 호출을 실패, 재시도, 검수, 운영 흐름까지 어떻게 연결할까? |
| 백엔드 계약 | API 스키마, 저장소 모델, 작업 상태, 검증 자료 묶음을 어떻게 작고 검증 가능하게 만들까? |
| 프론트엔드 사용성 | 복잡한 상태를 설명문 없이도 누를 수 있는 화면으로 어떻게 바꿀까? |
| 공개 포트폴리오 | 공개 가능한 코드와 비공개 비밀값/이력의 경계를 어떻게 깔끔히 유지할까? |
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개인용 프로 사진 편집 스튜디오 React/FastAPI 기반 Studio가 ComfyUI와 RunPod GPU 환경을 조율하고, seed 작업 흐름, 모델 준비 상태, 품질 검증, 배포 묶음을 하나의 편집 제품 흐름으로 묶습니다.
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6성부 아카펠라 편곡·연습·채점 스튜디오 녹음, 업로드, MIDI/MusicXML/PDF 가져오기, AI 생성 결과를 하나의 공유 타임라인으로 정리하고, 연습 단계 화면과 음정/리듬 리포트로 이어지는 음악 연습 흐름을 만듭니다.
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AI 기반 맞춤형 금융상품 추천·자산 관리 플랫폼 금융감독원 공개 데이터를 기반으로 예금, 적금, 전세자금대출을 수집하고, 사용자 목적과 자산 정보를 반영해 상품 추천, 가입 상태 관리, 예상 수령액 계산을 제공합니다.
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에이전트 개발 플랫폼 Spring API 서버와 FastAPI AI 코어를 Kafka 이벤트 흐름으로 분리하고, RAG, 도구 계획, 도구 실행, 과금/이력/채팅 도메인의 경계를 설계한 프로젝트입니다.
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AIoT 스마트 모니터링 프로젝트 React Native 모바일 앱, Django/Channels 백엔드, Jetson 엣지 AI, 로봇 팔 제어를 연결한 SSAFY 팀 프로젝트입니다. 공개 저장소에는 실제 파일명 골격과 제품 README만 제공합니다.
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Unity Web 기반 금융 교육 러닝 게임 금융 퀴즈를 게임의 전투, 보상, 성장 반복 구조 안에 넣어 사용자가 플레이하면서 저축, 투자, 소비, 위험 감수의 감각을 익히도록 만든 프로젝트입니다.
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