어떤 일을 맡길 수 있는가
직무명이나 도구 목록이 아니라 실제로 맡아 온 책임을 기준으로 정리했습니다. 각 영역에서 어떤 판단을 하고 무엇을 직접 실행했는지, 연결된 경력과 결과물까지 볼 수 있습니다.
4 AREAS
할 수 있는 일
주요 책임
- E01기록 9건
AI Agents & LLM Products
AI 에이전트·LLM 제품화
AI가 필요한 문제를 고르고, 직접 시제품을 만든 뒤 제품으로 운영할 방법까지 정합니다.
주요 책임
- 사용자 문제와 예상 효과를 바탕으로 AI 제품의 우선순위 결정
- AI가 사용할 데이터와 외부 도구, 사람이 다시 확인할 상황 정의
- 검색·RAG·생성 답변의 품질 확인과 개선 기준 마련
- E02기록 7건
Data to Product
데이터 전처리·분석·서비스 구현
형식이 제각각인 데이터를 모으고 다듬어, 사용자가 비교하고 결정할 수 있는 서비스로 만듭니다.
주요 책임
- 원천 데이터 수집, 오류 수정, 중복 제거와 같은 대상 연결
- 통계·예측·XAI 결과를 검색·비교·추천 기능으로 구현
- 데이터 출처와 누락·오류를 관리해 서비스 결과의 신뢰 확보
- E03기록 8건
Automation & Product Engineering
업무 자동화와 직접 구현
사람이 반복하던 일을 찾아 코드로 줄이고, 팀이 바로 쓸 수 있는 도구로 배포합니다.
주요 책임
- 제품 아이디어를 빠르게 확인할 수 있는 시제품 직접 구현
- 반복 작업을 버튼·명령어·자동 실행 작업으로 전환
- 설치 방법, 권한, 오류 대응과 사용 설명서까지 함께 제공
- E04기록 10건
Research, Patents & Publications
연구·특허·논문
기술 문제를 코드와 실험으로 확인하고, 논문·등록특허·정부 R&D와 제품으로 이어 왔습니다.
주요 책임
- 분산 처리와 데이터 수집의 병목을 코드와 비교 실험으로 확인
- 실험 결과를 논문으로 발표하고 등록특허와 정부 R&D로 연결
- 과거의 AIS·분산 처리 경험을 현재의 데이터 제품과 AI 도구에 활용
업무 도구와 실무 스택 →
Notion · Jira · Figma · BigQuery · Power BI · Slack · GitHub · Python