AI 서비스를 혼자 끝까지 만들어 운영합니다. RAG 검색, 실시간 음성, 에이전트 시스템을 다뤄왔습니다. 서버부터 화면까지, 설계부터 운영까지 — 9년간 경계 없이 일해 왔습니다.I build AI services end to end and keep them running — retrieval, real-time voice, and agent systems. Backend to frontend, design to operations: nine years without staying in one lane.
Experience
9+ yrs
소프트웨어 개발 경력software engineering
Production SaaS
76 biz
멀티테넌트 · 335 유저multi-tenant · 335 users
Retrieval quality
92% hit@1
실제 운영 데이터 기준production gold set
Voice latency
~730ms
time-to-first-audiotime-to-first-audio
SELECTED WORK
프로젝트Projects
카드를 눌러 기능 · 화면 · 시스템 구성을 자세히 확인하세요.Click a card for capabilities, screens, and how each system is put together.
자료 한 번 올리면 카카오톡·네이버·인스타·전화·웹 다섯 곳에서 AI가 24시간 손님을 응대합니다. 예약과 과금까지 처리하는 멀티테넌트 SaaS.A conversational-AI SaaS that learns your docs via RAG and answers across 5 channels — KakaoTalk, Naver, Instagram, phone, web — from one knowledge base, with booking and billing built in.
스스로 검색하고 도구를 호출하며 답을 찾을 때까지 반복하는 에이전트 플랫폼. GPT·Claude·Gemini를 하나로 묶고, 검색 엔진도 직접 만들어 폐쇄망에 그대로 올립니다.An agent runtime whose planner loops over search and tool calls on its own, a single gateway over GPT/Claude/Gemini, a self-hosted hybrid RAG with no Google dependency, and tenant-registered MCP tools. On-prem first.
내 PC에서 돌아가는 AI 컴패니언. 성격이 스스로 바뀌고, 알아서 먼저 말을 건다. 설계 판단을 전부 측정으로 검증한 오픈소스 프로젝트.A self-hosted AI companion that lives on your machine — its personality evolves, and it speaks first on its own judgement. An open-source project where design decisions are settled by measurement.
이전 프로젝트에서 검증된 검색 구조를 재사용해 3주 만에 실서비스까지 올린 RAG 백엔드. 40개 언어 응대와 운영진용 관리 콘솔까지.A single-tenant RAG backend taken from empty repo to production in 3 weeks by reusing a proven hybrid-RAG core — a 3-stage hybrid retrieval pipeline with same-origin cookie auth.
공유 드라이브에 쌓인 사내 문서 27,500건을 검색 가능하게 만든 RAG 챗봇. 원본이 바뀌면 변경분만 자동으로 다시 색인하는 동기화 파이프라인이 핵심.A RAG chatbot over a decades-long internal document archive on Gemini File Search — natural-language queries with per-group access control, LLM function-calling routing, and hardened NL→SQL.