현장의 문제를 흐름과 구조로 풀어, 운영 가능한 AI로 만드는 엔지니어입니다.

이 포트폴리오는 제가 어떤 프로젝트를 했는지 나열하는 문서가 아니라, 어떤 문제를 어떤 방식으로 다뤄 왔는지 보여주는 문서입니다. 창업과 운영 현장에서 익힌 문제 구조화 방식이 지금의 AI Product 프로젝트에서 어떻게 이어지고 있는지를 중심으로 정리했습니다.

0. 기술과 작업 범위

• 핵심 사용 기술: Python, Git/GitHub, Markdown
• 프로젝트에서 다룬 기술과 구조: FastAPI, RAG, LangGraph, ChromaDB, OCR, Docker, SQL
• 학습 중인 주제: NLP 전처리, HybridRAG, LLM guardrail testing, 평가 파이프라인, 운영형 AI 구조, tracing / cost tracking

1. 나는 어떤 문제를 다루는 사람인가

저는 교육 영업, 개인 브랜드 창업, 외식업 운영, 프랜차이즈 매장 운영을 거치며 고객 경험, 운영 병목, 서비스 품질, 인력 운영 문제를 직접 다뤄 왔습니다. 이 경험은 개발 경력 그 자체는 아니지만, 문제가 어디서 생기고 무엇이 흔들리며 어떤 기준이 있어야 다시 고칠 수 있는지를 몸으로 익힌 시간입니다.

AI로 전환한 뒤에도 제가 바뀌지 않은 부분은 문제를 보는 방식입니다. 기능을 하나 더 붙이는 것보다 입력이 어떤 상태를 만들고, 그 상태가 어떤 판단과 분기로 이어지며, 무엇을 남겨 다시 비교하고 검증할 수 있는지를 먼저 봅니다.

2. 링크

• Notion Portfolio: Portfolio
• GitHub Pages Resume: Public Resume
• GitHub: github.com/atozwizard

3. 목차

3.1 대표 프로젝트 프리뷰

• 3.1.1. POMMIT