About

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여행 플랫폼 제품 개발 기반의 AI Native Engineer 입니다. React/Next.js 기반 제품 개발에서 시작해, 최근에는 LLM 기반 챗봇·항공 수수료 자동 계산·운영 자동화 시스템을 실제 사용자와 운영팀이 반복 사용하는 서비스로 안착시키는 일을 해왔습니다.

강점은 AI 를 단순히 기능으로 붙이는 것이 아니라, 실패 가능성·권한 제한·관측성·비용·테스트까지 함께 설계해 운영 가능한 제품과 워크플로우 로 만드는 데 있습니다. AI 가 적합한 영역과 규칙 기반 로직이 더 나은 영역을 구분하고, 사람의 판단과 시스템 자동화의 경계를 명확히 나누는 방식으로 문제를 해결합니다.

핵심 성과

항공 수수료 자동 계산 — GPT 기반 에이전트 중심 접근을 규칙 기반 파서 + AI 검증 구조로 전환. 토큰 비용 72% 절감, 처리 속도 77% 개선, 57일간 25,851 건 처리
네이버 톡톡 AI 챗봇 — 월 2,000 건+ 자동 대응, CS 운영 업무 60%+ 자동화. Langfuse 추적·Slack 알림·94% 코드 커버리지로 운영 안정성 확보
챗봇 incident 디버거 스킬 — 사람이 수동으로 처리하던 오답·무응답 분석 절차를 접수 → 조사 → 수정 → 검증 워크플로우로 코드화. 검증 오탐 6건 → 0건
DevOps 표준화 — 9개 서비스 CI/CD 통합. 신규 온보딩 96% 단축, Secret 75% 감소, workflow code 80% 감소
AI Native 개발 워크플로우 자동화 — PRD 작성 → 에이전트 위임 → QA 검증 → 기록/재사용 흐름으로 구조화. 업무 도메인별 Agent Skill 29개 정리/도입
공개 GitHub 실험 — skarl86/harness, cco, ghostwork, claude-plugins 로 구현 파이프라인·오케스트레이션·승인 루프·반복 루틴 플러그인화 실험

경력

타이드스퀘어 — CX DM팀 (2019.07 ~ 현재)

React/Next.js 기반 여행 플랫폼 개발에서 시작해 LLM 기반 제품 기능·운영 자동화·DevOps·AI Native 개발 워크플로우까지 역할을 확장했습니다.

항공 취소 수수료 자동 계산 시스템 (2025 ~ 현재) — 리드
네이버 톡톡 AI 챗봇 (2025) — 리드
챗봇 incident 디버거 스킬 (2026) — 설계/구현
AI 호텔 큐레이션 서비스 (2026) — 리드
호텔 POI 검색 시스템 (2025) — 리드
DevOps 인프라 표준화 (2025) — 설계/구축
카이트 / 플레이윙즈 웹사이트 (2019 ~ 2024) — 개발

숭실대학교 컴퓨터학부 대학원 인공지능연구실 — 석사 (2015 ~ 2017)
숭실대학교 컴퓨터학부 — 학사 (~ 2015)

AI Native 엔지니어링 원칙

AI 를 기능이 아니라 일하는 방식의 기본 전제로 본다. AI Native 는 "LLM API 를 붙였다" 가 아니라, 제품 경험·운영 절차·개발 프로세스가 AI 와 자동화를 전제로 다시 설계되는 상태.
AI 가 실패할 때를 먼저 설계한다. 프로덕션에서 중요한 것은 잘 답변하는 순간보다, 모를 때 어떻게 재시도하고, 어디까지 말할 수 있으며, 언제 사람에게 넘길지를 설계하는 것.
AI 가 최선이 아닐 때는 걷어낼 수 있어야 한다. 항공 수수료 프로젝트에서 AI 에이전트를 규칙 기반 파서로 전환한 것처럼, 비용·속도·재현성 기준에서 더 나은 해법이 있다면 AI 를 걷어내는 판단도 AI Native 역량.

연락

beohemian@gmail.com

핵심 성과

경력

타이드스퀘어 — CX DM팀 (2019.07 ~ 현재)

에이아이더 (2018 ~ 2019)

네오엠텔 (2009 ~ 2012)

학력

AI Native 엔지니어링 원칙

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