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회사: NHN | 팀: AI 서비스 개발팀 | 기간: 2025.12–현재

AI 기능 개발부터 AI에 넣을 문서의 품질, 결과 평가와 운영 안정성까지 연결하는 백엔드 업무를 맡고 있다. 이 팀에서 내가 맡은 프로덕트와 업무를 아래에 묶었다.

담당 프로덕트와 역할

주요 기술은 Java·Spring Boot·Spring Batch, Python·FastAPI·docling, OpenSearch, Next.js·React다. 프로덕트별 기록에서는 기능 구현과 검증, 운영에서 확인한 문제를 함께 다룬다.

AI 돌봄 분석·평가

돌봄 조치 지식과 실제 센서 관측, 개인 메모리를 결합하는 분석 시스템의 개발·개선을 현재 맡고 있다. 온톨로지와 관측의 경계, 센서 요약에 보존할 신호, 메모리 갱신과 검증의 책임을 나누는 설계를 진행 중이다.

AI 웹툰 제작 도구

운영자가 생성 결과를 단계마다 검토하고 수정·재생성할 수 있는 내부 제작 MVP다. 요구사항과 설계를 정하고 구현을 검토하면서, 작업 상태 보존과 앞 단계 수정에 따른 후속 단계 재검토 흐름을 다뤘다.

문서 파싱 서비스

기존 docling과 OCR을 활용한 변환 서비스를 운영·개선했다. 개요에서 담당 범위를 보고, 품질·성능·리소스별 기록에서 판단과 검증 근거를 따라갈 수 있다. 아래 작업은 2026년 5월부터 병행했으며, 표는 읽는 순서로 묶었다.

OCR API

이미지 인식 모델을 호출하는 서비스에서 요청 실패를 관측하고, 접속과 배포 전환의 안정성을 개선했다. 오류 지표 구축과 연결 안정화는 4월부터 병행했고, 공인 진입점 전환은 6월부터 진행했다.

RAG 데이터 파이프라인

원본 문서의 변경과 삭제를 검색 데이터에도 반영하는 색인 배치를 설계·구현했다. 수집·변환·임베딩·색인을 단계로 나누고, 실패 뒤 재시작에 필요한 데이터 경계와 동시 요청 수를 정했다.

공통 운영 개선

문서 파싱 서비스와 OCR API 양쪽에서 지표로 이상 범위를 좁히고, 로그와 요청 ID로 원인을 묶어 다음 개선 대상을 정했다. 개별 오류 로그와 요청의 최종 실패를 구분해 주간 오류 분류에 사용했다.