기업 공시를 해석하고 수집한 근거로 질의응답하는 agent의 AI risk-analysis layer를 구현했습니다.

기여한 부분

• 임시 텍스트 조합 로직을 Solar Pro 기반 risk-analysis engine으로 교체했습니다.
• 정량 공시 검사 뒤에 contextual LLM interpretation을 수행하는 2단계 분석 흐름을 설계했습니다.
• Evidence-grounded Q&A, 구조화된 위험 설명, JSON 복구와 deterministic fallback을 추가했습니다.
• 분석기를 프론트엔드와 cloud deployment 설정까지 포함한 서비스 형태로 확장했습니다.

Evidence: Solar risk engine PR #14 · Authored PRs

고객 파일과 이메일을 Solar로 분석하되, 실제 수신자 선택과 최종 발송 판정은 결정론적 규칙으로 통제하는 제품입니다. Next.js app, NestJS API, FastAPI AI 서비스를 연결하고 세 서비스의 구현을 제품 흐름으로 통합했습니다. 초기 창업팀의 비공개 제품이라 source code와 repository는 공개하지 않습니다.

기여한 부분

• Supabase 로그인과 조직 설정, CSV/XLSX 업로드, 컬럼 매핑, 이메일 작성, 분석 결과와 최종 판정까지 이어지는 웹 흐름을 구현했습니다.
• 조직 역할과 RLS 기반 tenant 격리, immutable recipient snapshot, BullMQ 비동기 분석과 재시도, 결정론적 정책 엔진을 NestJS API에 구현했습니다.
• Solar Open 2의 strict structured output으로 schema mapping, 자연어 조건 컴파일, 콘텐츠 추출과 오타 제안을 구조화했습니다.
• 개인정보 최소화, prompt injection 방어, 원문 span과 출력 의미 검증을 추가했습니다. AI 테스트 62개와 API 단위 테스트 30개를 통과한 상태로 통합했습니다.

Private startup project · Contribution verified from source and commit history

지원사업 공고문, IR deck, 발표 음성과 질의응답을 함께 분석하는 multimodal AI pipeline과 backend integration을 주도했습니다.

기여한 부분

• Document AI와 Gemini를 연결한 structured extraction pipeline을 안정화하고, 평가 기준과 점수에 evidence-aware fallback을 적용했습니다.
• 공고 요건과 IR deck 분석을 연결해 슬라이드 분류, OCR 정제, 기준별 점수와 설명, 보고서 생성을 구현했습니다.
• FastAPI 기반 비동기 deck 분석, Whisper 발표 분석, Gemini Q&A 평가 흐름을 만들었습니다.
• NestJS에서 AI job polling, 결과 저장, 버전 비교, 실패 상태, 인증과 EC2/Docker 배포를 연결했습니다.

Evidence: Document pipeline #9 · IR analysis #19 · Voice analysis #21 · Backend AI sync #12

Gmail 수집과 AI 위험 분석, 보안 조치와 운영 안정화까지 backend의 주요 흐름을 담당했습니다.

기여한 부분

• 동의 상태를 반영한 Gmail onboarding, 분석 결과 저장, evidence 중복 제거와 Solar 보안 보고서를 구현했습니다.
• LLM이 공식 URL이나 위험도, 완료 상태를 임의로 바꾸지 못하도록 deterministic Action Assistant state machine을 설계했습니다.
• Refresh token rotation, 소유권 검사, rate limit, secret detection, log redaction과 LLM context masking을 적용했습니다.
• 대용량 메일 수집을 disk streaming 방식으로 바꾸고 retry, cooldown, memory cap과 schema validation을 추가했습니다.

Evidence: Core backend flow #3 · Action Assistant #11 · Security hardening #18 · Streaming OOM fix #29 · Stability & AI mapping #45

기업 실사와 후보 비교를 위해 data contract를 중심으로 BI backend를 구축했습니다.

기여한 부분

• 2,886개 기업의 재무, 고용, 특허, NTIS, 지원 이력과 산업 benchmark 데이터를 결합했습니다.
• Time leakage를 차단하고 결측값과 0을 분리했으며, 단위를 정규화하고 무작위 유사도를 cohort distance로 교체했습니다.
• Document Parse와 Solar Pro를 연결해 공고 요건을 원문, 페이지, review status와 함께 추출했습니다.
• Agent의 응답을 report field와 evidence ID로 제한하고, 생성 점수 오류와 과거 데이터 누수를 검사하는 regression test를 추가했습니다.

Evidence: Backend & data contracts #1 · Due-diligence report refinement #2

학부모 앱과 학원 스태프 앱을 함께 지원하는 NestJS backend를 구축했습니다. 초기 창업팀의 비공개 제품이라 source code와 repository는 공개하지 않으며, 아래 내용은 공개 가능한 범위에서 제가 구현한 부분만 정리했습니다.

기여한 부분

• 학부모와 학원 스태프의 기능을 app layer로 나누고, identity, organization, course, consultation 같은 공통 domain을 재사용하는 module 구조를 설계했습니다.
• 사용자 유형 선택, 약관 동의, OTP 본인인증과 JWT 기반 session, 역할별 authorization을 포함한 onboarding을 구현했습니다.
• 학부모의 학교 검색, 수업 탐색, 일정, 예약, My Class와 학원 스태프의 profile, 강사진, 강좌, 공지, 설명회와 신청자 관리 API를 구현했습니다.
• 상담 승인과 거절, WebSocket chat, 알림과 SMS를 연결하고 multi-branch 조회, DB pagination, unread count의 N+1 문제 등 운영 단계의 병목을 개선했습니다.

Private startup project · Code available only within the team

AI 논문을 재사용 가능한 구현과 평가 workflow로 바꾸는 CLI와 Agent Skill을 혼자 개발했습니다.

기여한 부분

• Upstage Document Parse로 논문 구조를 보존하고 재현 가능한 방법론 요소를 찾습니다.
• 논문 근거에서 평가 코드와 정규화된 metric definition을 생성합니다.
• Regression fixture와 구조화된 출력을 포함한 Agent Skill 형태로 workflow를 패키징했습니다.

동네 카페 서비스의 challenge, stamp, notification과 deployment 흐름을 담당한 backend contributor입니다.

기여한 부분

• 챌린지 참여, 스탬프북, 이력, 사용 처리, 전화번호와 QR 적립, 점주와 관리자 기능을 구현했습니다.
• 큰 controller를 domain service와 공통 validation/date utility로 나누면서 frontend response contract를 유지했습니다.
• 카페 검색 filter와 notification authorization을 소유권과 사용자 opt-in 설정에 맞게 강화했습니다.
• Docker Compose 배포 흐름을 통합하고 port 충돌을 제거했으며, production 배포 실패가 CI에 반영되도록 수정했습니다.

Evidence: Challenge domain #20 · Stamp domain #66 · Domain refactor #282 · Deployment stability #299