Keunsik Works @givepro91
장근식 프로필 사진

log.cv — 상세 이력 / detailed résumé

장근식 Keun-sik Jang

Technical Product Lead · AI Operations & Agent Infrastructure

이름
장근식 (Keun-sik Jang)
생년월일
1991.02.18
연락처
010-3175-9809
거주
대한민국

01 Overview

조직 전체가 AI와 안전하게 일하는 운영 구조를 설계합니다.

10년차 백엔드 엔지니어링(WebFlux 기반 MSA·Kafka·Redis·EKS)을 토대로, 지금은 두 축으로 일합니다.

① AI Operations & Agent Infrastructure — 조직이 AI 에이전트와 안전하게 일하는 데 필요한 접근 권한, 시크릿, 승인 절차, 지식 기준, 인프라 비용을 회사 차원에서 표준화했습니다.

② AI Full-Stack Product Engineering — AI 부동산·건축 제품을 기획부터 UI/UX, 백엔드, 인프라, LLM Serving까지 직접 제품화했습니다.

문제를 곧장 기능으로 옮기기보다 현업 흐름과 운영에서 깨지는 지점을 먼저 봅니다. 설계한 뒤에는 운영에서 검증하고, 다음에 다시 쓸 수 있게 패턴으로 정리합니다.

NOW스페이스워크에서 프롭테크 백엔드·LLM 기반 API를 운영하며 데이터 신뢰성과 운영 관측성을 챙기고, 개인적으로는 ‘운영 자체를 내부 제품으로 만드는 일’에 집중합니다.

AI 에이전트가 어디서 멈추고 사람이 판단할지를 승인·취소·롤백·감사 로그로 구조화합니다. 최근에는 전환과 폐기를 완료 공지로 끝내지 않고, 재검증 기록·인계 문서·승인 기준을 실행 게이트로 묶는 일에 집중하고 있습니다.

02 Career — 10년차 · 2016–현재

스페이스워크 (주)

Technical Product Lead / 백엔드·제품팀

2023.01 – 재직 중3년 6개월

백엔드 엔지니어로 입사해 팀 리딩과 Technical Product Lead로 역할을 넓혔습니다. 지금은 두 축으로 일합니다.

① AI Operations & Agent Infrastructure

  • 파편화된 PEM 키 서버 접근을 Tailscale SSH 통합 구조로 바꾸고, Google Workspace 계정 기반으로 개인별 권한을 설계했습니다. 흩어진 시크릿·API 키는 1Password로 모아 그룹별 Service Account로 권한을 분리했습니다.
  • AI 에이전트가 인프라 상태와 운영 문서를 참조해 스스로 진단하되, 실제 변경은 사람이 승인하도록 운영 절차를 표준화했습니다(human-in-the-loop).
  • 분산된 인프라·운영 지식을 LLM이 읽기 좋은 위키(SoT)로 정리하고, 사내 공용 스킬·지식 체계를 통합해 조직 전체가 같은 기준으로 AI를 쓰도록 만들었습니다.
  • 비용·서버·리포지토리를 추적하는 사내 콘솔과 LXD 온프레미스로 안정성을 지키면서 AWS 비용을 10분의 1 수준으로 줄였고, ZFS 스냅샷과 이중 백업으로 복구 가능성을 높였습니다.

② AI Full-Stack Product Engineering

  • PlanReview는 건축 도면(PDF)의 규정 적합성을 업로드 한 번으로 자동 검토하는 SaaS입니다. 인프라부터 개발 전반을 맡아 web에서 server·큐·worker(Docker 엔진)로 이어지는 비동기 검토 파이프라인을 구축하고, 엔진을 단일 진실원으로 두어 프론트가 결과를 보정·재분류하지 못하게 경계와 배포 가드레일을 설계했습니다(현재 자문).
  • LLM 기반 오피스 가구 배치 설계 API(PlanNext.AI)를 기획부터 개발·배포까지 주도했고, 그 자산을 AI 매장 설계 콘솔(PlanNext Retail)로 확장했습니다. 입지·전략 분석부터 2D·3D 자동 설계, 검증, DXF 익스포트까지 제품화했습니다.
  • 이미 Kotlin/Spring MSA로 구성된 Landbook 백엔드(인증·결제·프리미엄·게이트웨이)에 합류해 서비스를 개발·운영했습니다. WebFlux·Coroutine 비동기로 병목을 줄이고 매물 배치 알림을 병렬처리(blocking→non-blocking)했으며, 가로주택정비(LBDeveloper, Rails·PostGIS)는 최다 기여자로 LH 공공기관 설치형 보안(프록시·방화벽·접근제어)과 온프레미스 이전을 대응했습니다.
  • 백엔드 팀을 이끌며 코드 리뷰 체계와 기술 문서화, 배포·운영 프로세스를 정립하고 신규 입사자 온보딩으로 팀의 반복 업무를 줄였습니다.
KotlinSpring BootWebFluxCoroutineKafkaRedisPostgreSQLAWS EKSArgoCDPythonFastAPIClaude Code

(주) 피플리

Manager / Leader / Product

2021.03 – 2022.121년 10개월

전시 오디오 가이드 앱 '큐피커'와 전시 연계 커머스를 기획·개발·운영하고 소규모 팀을 리딩했습니다.

  • 큐피커 — 국내외 전시 오디오 가이드 앱 플랫폼 개발·유지보수(React Native 앱 + 관리자 백오피스), Firebase·PG 연동, 누적 다운로드 10만+·하리보 아시아 전시 계약 성사
  • 애프터뮤지엄 쇼핑몰 — 전시 연계 커머스 기획·개발, REST API 백엔드·결제 연동, 1개월 내 MVP 완성·AWS 배포까지 단독 수행
  • 개발 서버 환경 자동화 — Jenkins + Bitbucket 기반 CI/CD 구축
  • 소규모 팀(3~5명) 리딩 및 SI 외주 프로젝트 PM·기술 기획 주도
Spring BootJavaREST APIJWTJenkinsMariaDBFirebase

태전약품판매 (주)

대리 / 디지털전략부

2020.06 – 2021.039개월
  • 건강기능식품 커머스 플랫폼 백엔드 개발 — 상품·주문·배송 등 커머스 핵심 기능, 주문/결제 흐름 상태 관리·최적화
  • 사내 ERP와 커머스 간 상품·주문 연계 자동화 처리 로직 설계, 데이터 싱크 이슈 대응·누락 방지
  • 백오피스 시스템 구축(상품 등록·재고·주문 현황·환불), Git 기반 형상관리·브랜치 전략 수립
JavaSpring BootERP 연동

인포맥스

프리랜서 / 개발팀

2020.03 – 2020.053개월
  • 단기 프리랜서로 개발팀 합류

(주) 앞선그룹

IT 웹개발 / 전략기획부

2018.11 – 2019.121년 1개월
  • 자사 브랜드의 웹·모바일 서비스 기획·개발·운영·배포 전 과정 주도
  • 상품·주문·재고·결제 연동을 포함한 브랜드 통합 관리자 시스템 설계·신규 기능 개발
  • 배포 자동화 환경·모니터링 체계 구축, 이슈 트래킹(Jira) 도입·프로젝트 관리 프로세스 수립
  • 코드 리뷰·기술 문서화·주간 공유 세션 정착으로 개발 문화·협업 효율 개선

패스엔조이

주임 / 개발팀

2017.04 – 2018.0110개월
  • 여행·티켓 판매 플랫폼 웹 서비스 개발·운영·배포 전반 담당
  • 결제·예약·취소·재고 관리 등 핵심 비즈니스 로직 개발·유지보수
  • 백오피스 신규 기능 개발·배포 자동화, UI/UX 개선·성능 최적화

(주) 메일플러그

인턴 / 개발팀

2016.11 – 2017.024개월
  • 개발팀 인턴

(주) 청주교차로

사원 / 연구개발팀

2016.02 – 2016.1110개월
  • 지역 기반 온라인 생활 정보 서비스 웹 개발·운영·배포 전반 담당
  • 신규 기능·버그 수정·UI/UX 개선, 사내 전산·데이터 관리 백오피스 운영·유지보수

03 Projects

AI Agent Ops · 운영 자동화 · 데이터 신뢰성 — 회사 차원에서 깐 거버넌스·운영 원리를 외부 의존 0의 재사용 가능한 제품으로 증명 — AI 에이전트 통제·검증(Nova·Ground Control)부터 운영 누락 방지·무중단 데이터 파이프라인(MIRIVA·Realty)까지 단독 설계·구현(일부 OSS 공개)

Nova

AI Agent Ops 품질 게이트 (Claude Code 플러그인)

2026단독 · 공개 OSS

AI가 생성한 코드를 독립된 평가자가 커밋 전에 적대적으로 검증하게 만드는 Claude Code 플러그인. ‘품질은 더 똑똑한 모델이 아니라 생성과 검증을 분리하는 구조의 문제’라는 가설로 방법론과 플러그인을 단독 설계·구현했습니다.

  • 생성–평가 분리(Generator–Evaluator)로 자기검토 편향을 구조적으로 제거 — 같은 AI가 자기 코드를 승인하지 못하게 강제
  • Claude Code hooks·커맨드·에이전트 레이어를 엔지니어링해 커밋 전 독립 게이트 통과를 강제(harness 엔지니어링)
  • 맥락 연속성을 벡터 DB 없이 텍스트(상태 파일+로그)로 구현 — 외부 의존 0, 이식성·투명성 확보
Claude Code PluginMCPTypeScriptBash
Nova 제품 화면
제품 화면 · github.com/jay-swk

Ground Control

자율 인프라 관제 에이전트 (human-in-the-loop)

2026단독 · 730+ 커밋

장애 감지를 넘어 원인을 추론해 담당자에게 조용히 묻고 피드백으로 학습하는 인프라 관제 에이전트. 주기적 관찰 → 원인 추론 → 담당자 DM 확인 → 피드백 학습 루프를 단독 설계·구현했습니다.

  • ‘AI는 범인을 단정하지 않고 확인 범위를 좁힌다’ — 진단을 사람이 믿고 결정할 수 있는 형태로 설계
  • 신뢰도를 certain·likely·hypothesis 3단계 ‘언어’로만 표현 — 퍼센트 과신을 제거해 알림 신뢰를 지킴
  • 공개 채널 오발신 방지 다중 잠금으로 기본값을 항상 ‘조용한 DM’으로 — 오탐의 심리적 비용까지 설계에 반영
PythonClaude Code CLIFastAPISlack BoltAWS
Ground Control 제품 화면
제품 화면

MIRIVA

운영 누락 방지 관제 SaaS (적대적 PRD)

2026단독 · 570 커밋

전담 SRE/FinOps가 없는 소규모 팀이 놓치면 사고 나는 운영 항목(클라우드 비용·SSL/도메인 만료·소유자 공백)을 외부 의존 0으로 감지해, 매주 결정 3건만 들이대는 SaaS. 단독 기획·설계·구현(dogfooding)했습니다.

  • 기능보다 먼저 ‘이 사업이 틀렸는지’ 검증하는 게이트 설계 — PRD를 적대적 자기검증 가설 문서로(confidence 55%·conditional-go 정직하게 명시)
  • 멀티클라우드 어댑터를 의도적으로 기각하고 수동 입력 데이터모델을 1급으로 — 어댑터 0으로 전 클라우드 즉시 커버(검증 속도 우선)
  • 클라우드는 read-only 수집·외부 SaaS 의존 0의 자체 호스팅으로 안전 경계 확보
PythonFastAPIboto3(read-only)Next.jsSQLite
MIRIVA 제품 화면
제품 화면

Realty Data Pipeline

무중단 부동산 ETL · 데이터 신뢰성

2026기여 · 크롤러 안정성·재개

전국 부동산 데이터를 매월 무중단으로 갱신하는 Blue-Green ETL 파이프라인. 저는 크롤러 안정성과 중단 지점 재개(resume) 로직을 기여했습니다.

  • 크롤러 resilience — 429·403·5xx를 서킷브레이커·백오프·jitter로 처리하고, 봇 차단 신호를 누적해 임계치를 넘으면 스스로 요청을 멈추게 함
  • dong 단위 체크포인트·heartbeat로 중단 지점부터 재개(resume) — 차단·중단이 나도 처음이 아니라 마지막 위치부터 무손실 재개
  • 수집 상태 테이블을 무손실로 마이그레이션(기존 245행 유지)해 진행·재개 상태를 안전하게 관리
PythonPostgreSQLrequestsSlack

스페이스워크 · 제품 백엔드 — PropTech 플랫폼 백엔드 · LLM 기반 API 서비스

PlanReview

건축 도면 규정 검토 자동화 SaaS

2026 – 현재

건축 도면(PDF)을 올리면 규정 적합성을 자동 검토해주는 SaaS. 초기 분석 엔진을 제외한 인프라부터 개발 전반에 참여했고, 현재는 자문을 맡고 있습니다.

  • web → server → 큐 → worker(Docker 엔진)로 이어지는 비동기 검토 파이프라인 구축·운영
  • ‘엔진을 단일 진실원(SoT)으로 두고 프론트의 재분류·보정을 금지’하는 경계 설계 — 결과 정합성 확보
  • build-time 환경변수가 이미지에 박히는 특성으로 인한 스테이징→운영 오배포 장애를 배포 가드레일로 봉합
TypeScriptHonoPrismaRedisNext.jsPythonDocker
PlanReview 제품 화면 +1
제품 화면 · 2컷

PlanNext Retail · PlanNext.AI

AI 매장 설계 콘솔 · LLM 기반 설계 API

2025.03 – 현재

PlanNext.AI의 LLM 기반 설계 API 자산을 활용해, 위치 선택부터 입지·전략 분석, 2D·3D 자동 설계, 검증·익스포트까지 잇는 PlanNext Retail로 확장했습니다. 기획·UI/UX·백엔드·인프라·LLM Serving 전 과정을 주도했습니다.

  • LLM 대화 레이어와 결정론적인 설계 데이터(존·집기·치수)를 분리해 2D·3D 렌더와 DXF가 같은 진실원에서 나오도록 설계
  • 입지·참고사례 분석 뒤 여러 전략안을 근거와 함께 제시하고, 사람이 고른 방향을 평면·3D·포토리얼 렌더로 연결
  • Coroutine·Kafka·Redis 기반 비동기 처리와 인증·요금제·사용 이력으로 API 상품화, EKS·Argo Workflow 운영
KotlinSpring BootCoroutineKafkaRedisLLM ServingArgo WorkflowAWS EKS

Landbook · 가로주택정비

프롭테크 설계·사업성 분석 MSA 백엔드 (토대)

2023 – 2026

토지·건축 설계와 도시정비 사업성 분석을 다루는 프롭테크 플랫폼의 백엔드 토대. 이미 MSA로 나뉜 인증·결제·구독·필지·게이트웨이 서비스에 합류해 개발·운영했고, 가로주택정비 분석(Rails·PostGIS)은 최다 기여자로 주도했습니다.

  • 이미 MSA인 환경에서 장애·배포 경계를 실무로 판단 — 동기 호출을 Coroutine·WebFlux 비동기로 전환하고 매물 배치 알림을 병렬처리해 한 서비스의 지연·블로킹이 옆으로 번지지 않게 함
  • LH 가로주택정비사업에 설치형으로 적용 — 공공기관 환경(프록시·방화벽·접근 제어) 보안·운영 구조 대응, PNU 한 줄로 규제·시세·수익성 자동 산출(PostGIS 공간 연산)
KotlinSpring BootWebFluxCoroutineRuby on RailsPostgreSQLPostGIS

04 Skills

AI · 에이전트 · AX

  • LLM 기반 API 서비스 설계·운영 (PlanNext.AI)
  • AI 에이전트 워크플로우 · 품질 게이트 (Claude Code 기반)
  • Human-in-the-loop — 승인 · 취소 · 롤백 · 감사 로그
  • 생성과 검증 분리 · 커밋 전 적대적 게이트

운영 자동화 · 데이터 신뢰성

  • 운영을 내부 제품으로 — GitHub · Notion · Slack 연동 자동화
  • 인프라 접근·시크릿 표준화 — Tailscale SSH · 1Password · 그룹별 Service Account
  • 온프레미스·비용 관측 — LXD · ZFS 스냅샷/이중 백업 · 사용처 추적
  • 데이터 파이프라인 신뢰성 — silent fail 방지 · 상태 ≠ 결과
  • 대시보드 관측성 — loading / fallback / failure 분리

Backend & Architecture

  • Kotlin · Java · Ruby · PHP
  • Spring Boot · Spring Cloud
  • JPA · QueryDSL · R2DBC (비동기/리액티브)
  • Coroutine · WebFlux · MSA
  • Flyway

Cloud & Infrastructure

  • AWS · Spot Ocean
  • Argo CD · Argo Workflows · Docker · Kubernetes · Linux
  • Kafka (이벤트 주도)
  • ElasticSearch · OpenSearch · Meilisearch

Databases & Caching

  • PostgreSQL · MariaDB · MySQL
  • Redis · DynamoDB
  • 인덱스 설계 · 쿼리 최적화 · 성능 튜닝

Tools & Collaboration

  • Git · GitHub
  • Notion · Jira · Confluence
  • Slack · Google Workspace
  • Agile/Scrum · 코드 리뷰 · 기술 의사결정

05 Education

한국교통대학교

학사 / 소프트웨어학과

2009 – 2016
  • Java·웹·보안·DB·네트워크 등 전산 분야 기초 역량 습득
  • 졸업 프로젝트: 페이스북·카카오 스토리·밴드 등 SNS API 연동 통합 관리 도구 기획·개발

06 Problem-Solving Cases

상황 → 접근 → 성과로 정리한 문제 해결 기록입니다.

AI 에이전트를 통제하는 안전 운영 게이트

상황
  • AI 에이전트가 코드를 생성·실행할 때 잘못된 변경이 그대로 커밋·배포될 위험
  • ‘workflow 성공’이 곧 ‘결과(데이터) 성공’이 아니어서 silent fail이 묻히는 구조
접근
  • 생성과 검증을 분리하고, 커밋 전 적대적 게이트로 잘못된 변경을 차단
  • 승인·취소·롤백·감사 로그(human-in-the-loop)로 사람이 결정할 지점을 명시적으로 설계
성과
  • 에이전트가 어디서 멈추고 사람이 판단할지를 구조로 고정 — 회귀·오배포 위험 감소
  • 개인 프로젝트(Nova)로 직접 설계·검증하며 재사용 가능한 운영 패턴(플레이북)으로 정리

핵심 인력 이탈 속 백엔드 리더로 성장

상황
  • 핵심 개발자 이탈로 서비스 전반을 책임질 백엔드 리더가 필요
접근
  • 코드·아키텍처 분석 후 API·배포·운영 체계 재정비
  • 신규 기능을 기획부터 설계·구현까지 개발 프로세스 주도
성과
  • 실 서비스 정상화·고도화, 팀 내 기술 의사결정과 핵심 비즈니스 로직 개발을 이끌며 백엔드 리더로 성장

기술을 이해관계자의 언어로 옮긴 현업·공공기관 협업

상황
  • 공공기관(LH 가로주택정비)·비개발 도메인 의뢰인 등 기술 배경이 다른 이해관계자와 요구사항·제약을 맞춰야 했습니다
  • 아키텍처·트레이드오프 같은 기술 의사결정을 현업과 팀이 이해하고 합의할 수 있게 전달해야 했습니다
접근
  • 도메인 용어를 그대로 데이터모델·API 이름으로 써서 의뢰인과 같은 언어로 검증(예: 필라테스 ERP)
  • 공공기관 환경 제약(프록시·방화벽·접근 제어)을 보안·운영 구조로 번역해 설치형으로 적용(LH)
  • 결정과 트레이드오프를 문서·플레이북으로 남겨 반복 설명을 줄이고 팀이 재사용하게 함
성과
  • 기술 배경이 다른 이해관계자와도 합의 가능한 형태로 소통해 공공기관 설치형 적용까지 완료
  • 기록 기반 의사결정으로 팀·현업의 반복 커뮤니케이션 비용을 줄였습니다

대규모 알림 처리 병목 해소

상황
  • 매물 배치 알림이 순차 처리 구조라 발송 지연
  • 이벤트 루프에서 동기(blocking) 호출이 스레드를 막아 병목 발생
접근
  • 순차 구조를 병렬 비동기로 전환하고 blocking 호출을 non-blocking으로 개선
  • 무거운 처리를 오프로딩하고 실패 시 재시도로 안정화
성과
  • 매물 배치 알림 처리를 개선하고 장애 해소·운영 가시성 향상
  • 이벤트 루프 블로킹을 줄여 처리 안정성 향상

MSA 환경 적응과 실무 적용

상황
  • 이미 MSA 구조였으나 복잡한 서비스 간 연동·장애 대응을 위해 구조·동작 숙지 필요
접근
  • 서비스 설계·배포·운영 흐름을 분석하며 MSA 구성 요소·통신·배포 전략 습득
  • WebFlux·비동기/분산 처리의 동작 원리·활용을 실무에서 빠르게 익힘
성과
  • 서비스 간 연동 안정성 향상·장애 영향 최소화
  • MSA 경험을 바탕으로 신규 기능 설계·성능 개선 시 기술 의사결정 참여

지연·실패율 완화: 라이트 분석 경로 분기

상황
  • 기존 '프로' 분석은 모든 케이스를 분석해 설계 시간 지연
  • 간소화된 분석 서비스가 필요
접근
  • AI 개발 파트와 협업해 간소화된 '라이트' 모델 생성으로 빠른 분석 경로 마련
  • 신규 모델을 사용하는 API 개발
성과
  • 3분 이내에 설계 결과를 확인할 수 있는 기능 개발
  • 유입률·설계 성공률 개선

구독 서비스 확장: 결제·갱신·만료 자동화

상황
  • 단건 결제 중심 구조로 재사용성·수익화 확대에 한계
접근
  • 월/연 구독·무료 체험·쿠폰·결제 예정 알림 등 구독 로직 설계
  • RevenueCat·PG 웹훅 기반 결제·갱신 처리, 만료·갱신 실패 시 재시도·알림 자동화
성과
  • 결제·갱신·만료 자동화로 운영 부담 감소
  • 구독 전환율·유지율 개선

설계 요청 부하 분산

상황
  • B2B 설계 요청이 단일 API에 집중되어 병목 발생
접근
  • Kafka 기반 메시징·Consumer 서버 분리·Argo Workflows 연동
성과
  • 병렬 처리·부하 분산 실현, 안정적 확장성 확보

07 Learning — 학습과 공유

온라인 강의로 익히고, 기술 블로그·AX Field Guide로 정리·공유합니다 — 학습을 자산으로 바꾸는 루프.

  • 실무까지 한 번에 끝내는 DevOps를 위한 Docker & Kubernetes (강의)
  • AWS(Amazon Web Service) 입문자를 위한 강의
  • 스프링 MVC — 백엔드 웹 개발 핵심 기술 (강의)
  • Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA) (강의)
  • Spring Cloud + Kafka 기반 메시징 아키텍처 (강의)
  • GitOps 환경에서 ArgoCD 운영 자동화 (강의)

08 Value & Vision

  • 문제를 끝까지 해결하는 근성을 갖추고 있습니다.
  • 필요하다면 구조를 과감히 재구성하는 데 주저하지 않습니다.
  • 상황을 판단해 최선의 방향을 설계하고 실행합니다.
  • 기술은 기록과 공유를 통해 팀과 함께 성장한다고 믿습니다.
  • 서비스 전반을 조망하며, UX 경험까지 고려한 설계를 지향합니다.
AI 도입의 핵심은 모델을 붙이는 데 있지 않습니다. 사람이 어디서 판단하고 시스템이 어디까지 실행할지를 구조로 정하는 일이라고 봅니다.

문제를 기능으로 바로 번역하지 않고, 현업 흐름·운영 실패 지점·사람의 판단 경계를 먼저 정의한 뒤 AI와 자동화를 설계합니다.

서비스는 결국 사람과 사람을 연결하는 일이라 믿습니다. 그래서 기술보다 사용자·팀·서비스의 연결을 우선 고민해 왔습니다.

앞으로도 운영 안전장치와 데이터 신뢰성을 갖춘 AI 도입을 재사용 가능한 제품·플레이북으로 만들고, 팀의 일하는 방식을 바꾸는 AX 리드 역할을 해나가겠습니다.