01
명세 우선의 AI 활용
AI가 질문과 명세 초안을 구조화하고, 사람은 업무 의도·데이터 정합성·완료 조건을 확정하는 HIL 흐름을 만듭니다.
01
CORE STRENGTHS
개발의 전후 맥락까지
연결하는 세 가지 역량
02
API 계약과 검증
클라이언트·개발자·운영자가 같은 처리 결과를 해석하도록 API 응답과 오류 처리의 책임을 설계합니다.
03
실행 가능한 개발 환경
저장소·문서·실행 경로를 정비해 개발자와 AI가 같은 변경 맥락을 읽고 검증하게 합니다.
02
SELECTED CASES
일하는 방식을 바꾼
두 가지 시스템
CASE 01
TEAM AI WORKFLOW바쁜 상황에서도
명세와 PR 기준을 지키게 하다
- 문제
- 일정 압박이 생기면 요구사항 정의와 PR 리뷰 기준이 생략되어, QA 단계에서 해석 차이와 재확인이 발생할 수 있었습니다.
- 선택
- AI가 모호한 요구를 질문과 명세 초안으로 구조화하고, 확정된 명세를 체크리스트·테스트·PR 리뷰 기준으로 재사용했습니다.
- 결과
- 사람은 업무 의도와 완료 조건을 판단하고, AI는 반복 분석과 점검을 맡는 역할 분담으로 절차를 유지하는 개발 흐름을 표준화했습니다.
요구사항 확인 → AI 분석 → 명세화 → 구현·테스트 → PR → AI 리뷰 → 병합
CASE 02
MONOREPO CONTEXT변경 영향과 실행 환경을
한 맥락으로 통합하다
- 문제
- API와 웹 클라이언트가 분리된 저장소에 있어, 기능 변경마다 개발자와 AI가 맥락을 다시 전달해야 했습니다.
- 선택
- TypeScript 기반 프로젝트를 Turborepo 모노레포로 통합하되, 런타임의 마이크로서비스 분리는 유지했습니다.
- 결과
- 두 개의 명령으로 전체 스택을 실행하고, 한 환경에서 변경을 검증해 개발 시간을 단축하고 안정적인 배포 기반을 만들었습니다.
AGENTS.md · 의존성 그래프 · API/클라이언트 계약을 코드 가까이에 관리
03
EXPERIENCE
문제 정의부터 운영까지,
제품을 연결해 온 경력
솔루션 개발팀 팀장 · 개발 리드
AI 코딩 도구를 검증해 팀 단위로 도입하고, 반복 업무 자동화와 개발 프로세스 표준화를 이끌고 있습니다. Cursor 시범 운영의 사용량·비용 구조와 팀 피드백을 확인한 뒤 GitHub Copilot으로 전환했고, 이후 여러 AI 도구·모델을 업무 적합성, 비용 대비 사용량, 전환 비용 기준으로 비교했습니다.
대표
제품 개발·인프라·자동화 전반의 기술 의사결정을 담당합니다. 분산된 저장소를 모노레포로 통합하고, API·클라이언트 변경을 한 맥락에서 수정·실행·테스트·리뷰할 수 있도록 개발 환경을 정비했습니다.
EARLIER EXPERIENCE
백엔드와 제품 전체를 경험한 기반
Software Engineer
노코드 서비스의 PHP 백엔드 개발을 담당했습니다.
Developer
2명만 남은 개발 조직에서 앱·프론트엔드·백엔드를 폭넓게 담당했습니다. 이후 Express.js 기반 API 개발과 운영 장애 대응에 집중했습니다.
Software Engineer
PHP 기반 백오피스·정산 서비스를 개발하고, 외부 PG사 연동으로 결제·정산 데이터가 운영 업무에 정확히 반영되도록 구현했습니다.
Software Engineer
PHP와 Vue.js 기반 웹 서비스의 풀스택 개발을 담당했습니다.
Software Engineer
미국 배송대행 서비스의 초기 멤버로서 사용자 인터뷰부터 참여하고, 회사의 첫 커밋부터 PHP 기반 백엔드 개발을 맡았습니다.
Software Developer Intern
초기 멤버로 참여해 Android·iOS 애플리케이션과 서버 사이드 프로그램을 포함한 풀스택 개발을 담당했습니다.
Freelance
잠금 기능과 관련된 아이디어를 Android 애플리케이션으로 구현하는 프로젝트에 참여했습니다.
Web Developer Intern
웹 페이지의 HTML·CSS 수정과 유지보수를 담당했습니다.
04
CONTRIBUTION
핵심 플랫폼에서
기여할 수 있는 방식
회원·프로모션·재고·정산처럼 연결된 데이터는 작은 요구사항 해석 누락도 넓은 변경 영향으로 이어질 수 있습니다. 요구사항 분석·명세화 단계에는 사람의 판단을 두고, 반복 분석·검사에는 AI를 활용해 품질과 속도를 함께 높이겠습니다.
대화 시작하기