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Experience

정우현

경력연표 | AI 제품과 플랫폼 아키텍처

분석 엔진과 서비스 개발에서 AI 응용 아키텍처, 기관 기술검증과 플랫폼 통합으로 이어진 주요 수행 이력입니다. 이력서 본문의 핵심 자격 및 성과를 시기별 역할과 대표 사례로 설명합니다.

총 경력 약 16년 · 공식 재직 기준

선행 개발 경험

2년 이상 | 프리랜서

기업 시스템 통합 프로젝트에 프리랜서로 참여해 Java 기반 시스템 통합 개발을 수행했습니다. 프리랜서 활동 기간은 공식 재직기간에 포함하지 않았습니다.

분석 엔진과 서비스 개발

약 10년 | 소프트웨어 개발 및 팀 리딩

재직기간에 걸쳐 개인 재무설계 솔루션의 기획과 특허, 개발 업무를 수행했습니다. 재무설계 솔루션과 후속 제품의 개발을 수행하며 개발팀을 이끌었습니다.

주요 수행 내용본인 역할과 결과
C++ 기반 현금흐름 예측 엔진과 재무설계 솔루션 개발수입, 지출, 자산, 부채와 재무목표를 모델링하고 조건별 대안을 비교하는 엔진을 설계 및 구현했습니다.
Java와 Spring 기반 서비스 개발 및 운영화면, 서버, 데이터베이스, 배치와 외부 금융상품 연계부터 배포 및 운영까지 수행했습니다.
온라인 자산설계 시스템 특허 등록회사 보유 등록특허의 공동발명자로 참여했습니다. 시스템의 전반적인 설계와 구현 및 출원 실무에 참여했습니다.

서비스 출시와 AI 제품 개발

약 6년 | 연구개발 본부장, CTO

팀장으로 입사한 뒤 연구개발 본부장 및 CTO를 맡았습니다. 기술 의사결정을 맡아 제품 기획, 아키텍처, 핵심 개발과 기술 운영을 책임졌습니다. 연구개발 조직을 이끌었으며, 개발팀을 관리하고 채용과 평가를 담당했습니다.

주요 수행 내용본인 역할과 결과
모바일 기반 종합 연금자문 서비스의 혁신금융서비스 지정연금자문 서비스의 규제 요건을 검토하고 기술 대응을 수행했습니다. 기술구조와 보안 및 인프라 설계, 신청 및 심사자료 작성과 질의 대응, 금융기관 협의를 직접 담당했습니다.
자문 알고리즘의 외부 기술검증도메인 전문가와 알고리즘을 구성하고 기술자료 작성 및 심사 대응의 최종 기술책임을 맡았습니다.
모바일 연금자문 서비스 모바일 연금자문 출시Rust 기반 현금흐름 및 개인 재무관리 엔진을 직접 개발하고, 도메인 전문가와 정의한 포트폴리오 및 계좌 내 상품 추천 규칙을 구현했습니다.
원스톱 연금거래 기능 출시증권사 Open API로 계좌 개설, 연금 이전, 운용 지시, 추가 납입과 해지까지 연결했습니다. 연동과 거래 시험의 최종 검증을 맡았습니다.
마이데이터 인프라 설계와 구축 및 기술요건 심사 대응금융마이데이터의 물적설비와 정보보안 요건을 반영해 Azure 기반 인프라와 관련 시스템의 설계 및 구축을 책임졌습니다. 물적설비 요건 심사에 대응했으며, 외부 표준 API 연결시험을 기술적으로 총괄해 완료했습니다.
기관용 솔루션 도입과 고객사 앱 적용고객사에 도입을 제안해 수주로 연결하고, 기관용 솔루션 적용을 위한 요구사항 조정과 인력 구성, 구축 및 배포와 운영을 책임졌습니다. 적용 앱은 실서비스로 출시됐습니다.
금융 데이터 기반 모델 학습데이터 전처리와 라벨링 기준을 설계하고 모델 학습을 직접 수행했습니다.
모바일 연금자문 서비스 종료제품의 출시, 운영과 종료 과정에서 최종 기술책임을 맡았습니다.
재무분석 인공지능 의 실행 구조 설계파인튜닝 실험의 한계를 확인한 뒤 Vector Database 기반 의도 분석을 구현했습니다. 후속 모델 평가에 따라 도구 호출 중심으로 전환하며 핵심 설계와 구현 대부분을 직접 수행했습니다.
기관용 솔루션 운영 장애 복구연산 오류로 연산이 중단된 원인을 분석하고 핵심 라이브러리를 직접 수정해 정상화했습니다.
기관 PoC와 배포 원칙 수립기관 대상 PoC의 기술 실행을 총괄했습니다. 기관별 Azure 환경 분리와 사설 연결, 접근통제 요구를 배포 원칙과 구현 가이드에 반영하고 지정 심사의 기술 대응을 맡았습니다.
모델 평가와 회귀 개선연속 대화 시나리오의 컨텍스트 생성을 기대결과에 따라 자동 검증했습니다. 질의응답은 도메인 전문가 주도로 전량 사람이 검토했으며, 여러 모델의 비교와 도구 호출 회귀시험을 개선에 연결했습니다.
기관 도입 검토와 심사 대응PoC 도입 검토와 심사에 필요한 기술 대응을 수행했습니다. 기관 요구사항과 평가 피드백을 제품 설계 및 검증에 반영했습니다.
연산 결과와 RAG 기반 응답 구조 고도화고객 재무정보와 연산 결과를 영역별 정형 데이터로 재구성하고 LLM 연계, 도구 호출과 Vector Database 기반 RAG을 분리했습니다.

서비스 운영은 R&D 조직이 구축한 Azure 환경을 기반으로 했으며, 아키텍처와 구축, 배포 및 운영의 최종 기술책임을 맡았습니다. 계약 체결과 납품 및 검수의 회사 차원 최종 책임은 대표이사에게 있었습니다.

AI 플랫폼 통합과 후속 개발

1년 미만 | 회사와 협의한 비고용 후속 프로젝트

퇴직 후 별도 프로젝트로 후속 개발을 수행하며 제품전략, 아키텍처와 핵심 구현을 맡았습니다. 이 기간은 공식 재직기간과 총 경력 산정에서 제외했습니다.

주요 수행 내용본인 역할과 결과
표준 데이터 모델과 domain ontology이기종 고객 재무정보의 개념과 관계, 의미 제약을 정의했습니다. Rust와 PostgreSQL 기반 저장 구조, 데이터 출처와 변경 이력 및 버전 관리를 설계하고 구현했습니다.
에이전트 실행 통제상담자료 생성과 상담사 지원에 계획 수립과 최종 생성의 단계별 도구 호출을 적용했습니다. 권한과 출처, 사람의 승인 조건, 구조화 출력 검증과 실패 시 대체 처리 및 실행 추적을 연결했습니다.
서비스 구조 재편과 클라우드 배포기존 연산 엔진의 연동 규약을 유지하면서 Rust 기반 구조로 재편하고, 비동기 API와 스트리밍 응답 및 저장소 연동을 구현했습니다. Docker와 GCP Cloud Build, Artifact Registry 기반 배포 파이프라인을 구축했습니다.
기관별 배포와 복구 체계기관별 설정 및 산출물 검증, 독립 승인과 단계 배포, 이전 버전 복구 체계를 구현하고 내부 통합환경에서 검증했습니다.
여러 기능의 통합과 인수인계고객 상담, 직원 리포트, 상담자료, 상담사 지원을 같은 데이터와 연산 근거로 연결하고 내부 환경에서 검증했습니다. 제품 구성과 기관 도입 실행 계획을 마스터플랜으로 정리해 보고하고 인수인계를 마쳤습니다.

개발한 주요 기능은 회사가 테스트베드에 배포해 금융기관 담당자의 검토와 시험에 제공했습니다. 이 채널은 이전 기관 PoC 때부터 사용해 온 회사의 시험 환경입니다. 기관 담당자 대상 시험 제공과 특정 금융기관 운영환경의 적용 및 검수는 구분합니다.

대표 설계와 개선 사례

모델 평가에 따른 실행 구조 전환

초기 파인튜닝 실험에서 금융 의도와 대화 맥락 처리의 한계를 확인했습니다. 사용자 질의를 임베딩하고 Vector Database의 검색 결과로 의도를 정한 뒤, 의도에 필요한 파라미터와 PFM 연산 결과로 컨텍스트를 생성하는 구조를 구현했습니다. 모델 역량이 개선된 후에는 도구 호출 중심으로 실행 구조를 전환했습니다.

이 과정에서 모델은 질문 해석과 응답 생성을, 서버는 결정론적 연산과 검증 및 실행 통제를 맡도록 분리했습니다. 검색에 의한 의도 분석과 응답 근거를 가져오는 RAG은 역할을 구분해 구현했습니다.

연산 결과와 모델 판단이 어긋난 응답의 개선

대출을 활용한 대안이 더 유리한 연산 결과가 나왔는데도 모델이 대출을 받지 말라고 응답한 사례를 사람 검토에서 발견했습니다. 수치 연산 결과와 모델의 판단 방향이 일치하지 않는 문제였습니다.

컨텍스트의 ontology에서 최종 순자산의 판정 우선순위를 높이고 수정 후 해당 시나리오의 정상 응답을 확인했습니다. 컨텍스트 자동 검증과 사람이 수행하는 응답 검토를 구분하고, 오류의 원인에 맞춰 판단 기준을 수정한 사례입니다.

운영 장애의 원인 분석과 직접 복구

기관용 솔루션을 적용한 고객사 앱에서 연산 오류로 연산이 중단됐습니다. 원인을 분석한 뒤 핵심 라이브러리를 직접 수정해 정상화했습니다. 담당 범위는 고객사 앱 전체가 아닌 기관용 솔루션의 구축과 배포 및 운영이었습니다.

추가 기술 경험