AI를 제품으로.
경험을 팀의 힘으로.

박진우의 AI 제품 개발 · 기술 리더십 · 멘토링 포트폴리오

아래에서 주요 AI 작업을 먼저 만나보세요.
프로젝트의 배경과 기여, 전체 경력과 원본 영상은
공유받은 PIN으로 더 깊이 살펴볼 수 있습니다.

AI 제품의 구현부터,
현장의 도입까지.

LLM 검색·추천, 에이전트 기반 개발.
실제 제품에서 이어 온 작업입니다.

기업의 복잡한 운영부터 AI 스타트업의 상품화까지.
LLM을 실제 서비스에 연결하고, 직접 코드를 쓰고,
팀이 다음 제품을 만들 수 있게 돕는 박진우입니다.

AI 제품 개발 · 기술 리더십 · 멘토링 & 실무 강의

만들어 온 AI의 쓰임.01 / 02
TiniaCode의 에이전트 작업과 변경 이력을 연결하는 제품 소개 화면
AI가 만든 코드.
팀이 이해할 수 있는 과정.

TiniaCode · 에이전트 작업과 변경 이력을 연결하는 개발 작업대

OSS 출시 준비 · 직접 사용하며 검증하는 Dogfooding 단계

기술이 일의 결과를
바꾸었던 순간들.

회사 이름보다, 풀었던 문제와 남긴 변화로
제 경험을 소개합니다.

퀀OAI · AI 회사의 AICC 상품화

고객 도입 수개월3주 이내

새 고객사의 기존 ARS를
AI 컨택센터로 전환하는 데 걸린 시간.

본인 작성 프로젝트 기록 기준 · 전체 제품 최초 개발기간 아님

AI 기술을,
반복해서 도입할 수 있는 상품으로.

한 번 작동하는 데모와 여러 고객이 쓰는 제품 사이에는 간격이 있습니다. AI 회사의 기술 리드로 AICC의 SaaS 전환을 이끌고, 음성 데이터와 모델 학습을 연결해 그 간격을 줄였습니다.

  • 고객마다 새로 만드는 방식에서, 서비스형 제품으로
  • 녹취·텍스트·모델 학습을 잇는 MLOps 반자동화
  • 신규 고객의 도입 과정을 수개월에서 3주 이내로
상품화 과정과 제 역할 읽기

LLM이 실제 일에
쓰이게 만드는 경험.

연구자의 탐색, 제조 현장의 분석, 개발자의 작업.
질문과 실행 사이를 제품으로 연결했습니다.

BTB Market · 32초 실제 검색 녹화 · 대기 구간 축약

연구 질문을,
다음 탐색으로.

BTB Market은 생명과학 연구의 논문과 관련 시약·제품을 찾도록 돕는 서비스입니다. LLM이 추천 질문과 검색 키워드를 함께 생성하게 해, 질문 이력이 적은 초기에도 탐색을 안내하도록 구축했습니다.

퀀OAI · LLM 검색·추천 설계 및 구현

BTB Market 제품화 사례 읽기

Agent based ERP/MES

다O코 · 제조 업무를 대화로

실제 시연 22초 · 납기 질문 → 공급 분석 → 자재 부족 해결

고령화와 높은 이직률을 겪는 제조 현장에서 앱을 쉽게 사용할 수 있도록, ERP/MES에 챗봇 기반 Agent를 통합했습니다. 정해진 화면 없이 필요한 정보를 추출하고 분석하는 사용 방식을 만들었습니다.

전체 시연과 프로젝트 보기 · PIN

설계 도면에서 검사협정서까지

다O코 · Document AI · OCR

실제 시연 28초 요약 · 대기 구간 축약
도면 인식 → 검사협정서 → 추출값 확인

설계 도면에서 제조 공정에 필요한 핵심 정보를 추출해 검사협정서 자동 생성으로 연결했습니다. 도면과 문서 사이에서 반복하던 수작업을 업무 산출물로 이어간 사례입니다.

전체 원본 영상과 프로젝트 보기 · PIN

경험은 과거에 쌓이고.
감각은 오늘 만들며 유지됩니다.

AI 에이전트부터 컴퓨터 비전, 보안 학습까지.
직접 구현하고 검증하는 현재의 작업입니다.

Naviod 경로 게임 · 32초 하이라이트 · 실제 게임 효과음

Naviod

카메라가 읽은 공간을,
사람이 갈 수 있는 길로.

표지판을 찾고, 다시 인식하고, 경로의 진행을 판단합니다. 새로운 모델을 붙이는 것에서 멈추지 않고 실제 영상에서 실패와 지연을 살피는 연구입니다.

SAM 3 · OCR · DINOv2 · 경량 검출 비교

구현과 검증 범위 읽기
실제 제품 투어 · 3분 37초 · 영문 화면 안내 · 무음

TiniaCode

Agentic 풀스택 개발의 속도에 작업 맥락과 검토 가능한 변경 이력을 더합니다.

OSS 출시 준비 · Dogfooding 중
직접 개발에 사용하며 사용성과 안정성을 검증하고 있습니다.

Secusy의 웹 애플리케이션 보안 학습 화면

Secusy

어려운 보안 개념을, 브라우저에서
직접 실행하고 이해하는 학습 경험으로 만듭니다.

질문을 펼치면,
만드는 방법이 보입니다.

UI Finder · 온톨로지 검색 · 교육 & 리더십

“저장됐다고 잠깐 뜨는 거.” 이름 대신 동작을 말하면, 136장의 도감에서 필요한 UI를 찾아줍니다. 특징·개념·슬라이드가 이어지는 관계망과 선택한 결과의 근거를 그래프로 보고, 실제 UI 움직임까지 확인하는 학습 도구입니다.

학습자의 표현을 개념과 연결하고, 선택의 근거를 이해하게 만드는 것. 제가 제품으로 구현한 멘토링의 방식입니다.

온톨로지 설계와 프로젝트 보기 · PIN
질문에서 근거 그래프로, 직접 움직여 보는 UI까지.

2026.10.19 개편 화면 · 실제 조작 녹화 · 한국어 자막

UI Finder 직접 사용하기 · 새 창

TiniaCode는 OSS 출시를 앞두고 Dogfooding 중인 개발 도구, Naviod는 연구 시뮬레이터, Secusy는 학습 제품입니다. 구현된 범위와 운영 성과를 구분해 소개합니다.

지금, 어떤 동료가
필요하신가요?

관심 있는 일부터 살펴보세요.

아이디어의 가능성을, 고객이 쓸 수 있는 제품으로. AI 상품화와 실제 고객 도입을 함께 이끈 경험을 만나보세요.

AI 회사의 상품화 사례 읽기

AI가 일을 나눠 해도,
판단은 연결되어야 합니다.

저는 문제를 정의하고 직접 구현하며,
그 판단을 팀이 이어받을 수 있게 만듭니다.

이 방식으로 함께 일하기
  1. 무엇을 풀지 선명하게

    고객의 업무와 기존 시스템을 먼저 이해합니다. 데모의 범위와 실제 제품의 완료 기준을 나눕니다.

  2. 작게 나눠, 실제로 구현하기

    AI 에이전트에 작업을 분배하고 프런트엔드부터 백엔드까지 연결합니다. 빠르게 만든 결과는 직접 확인합니다.

  3. 출시할 수 있는 기준으로 검증하기

    정확성·보안·실패 조건·운영 비용을 함께 봅니다. 작동하는 시연과 고객이 신뢰할 수 있는 서비스는 구분합니다.

  4. 다음 시도를 팀의 실력으로

    선택의 이유와 코드를 리뷰하고 시행착오를 공유합니다. 주니어 개발자도 판단의 근거를 이해하며 다음 문제를 풀도록 돕습니다.

2026년, 더 빠른 구현 다음에 필요한 것.

에이전트가 코드를 만드는 시대에는 무엇을 만들고, 어디까지 검증하며, 팀이 어떻게 반복할지가 더 중요해집니다. 제가 쌓아온 현장의 경험을 지금의 개발 방식과 연결하려는 이유입니다.

업무 재설계와 조직 학습은 Microsoft의 2026 Work Trend Index가, 실무 프로젝트 중심의 AI 교육은 국내 AI 캠퍼스 정책이 강조하는 방향입니다. 이를 제 작업 방식에 적용한 관점이며, 개인 성과를 대신하는 수치는 아닙니다.

다음에 풀 문제는,
어떤 것인가요?

기술 리더가 필요한 팀에도,
한 단계 성장하려는 개발자에게도.

아이디어가 제품이 되는 지점에서.

새로운 AI 제품, 기존 서비스의 AI 전환, 기술 조직의 다음 단계. 현재 상황과 가장 어려운 문제부터 이야기해 주세요.

LinkedIn에서 대화하기

위 문안은 복사해 사용하실 수 있습니다. 전송되는 폼이 아닙니다.
협업 범위와 일정은 대화를 통해 정합니다.

조금 더 궁금하실 이야기.

어떤 형태의 협업을 생각하고 있나요?

CTO와 기술 리더 역할, AI 제품 개발 리드, 기술 자문, 개발팀 멘토링, 기업 실무 강의에 관해 대화하고 싶습니다. 조직의 단계와 풀어야 할 문제에 맞춰 범위와 참여 방식을 함께 정합니다.

직접 개발도 하나요?

네. AI 에이전트를 활용한 풀스택 개발을 직접 수행하며, TiniaCode·Naviod·Secusy를 통해 도구·컴퓨터 비전·교육 영역의 구현 경험을 이어가고 있습니다. 각 사례에서 실제 구현 범위와 시연 자료를 확인하실 수 있습니다.

“3주 이내”는 어떤 기간인가요?

AI 회사 퀀OAI에서 신규 고객사의 기존 ARS를 AICC로 전환하는 데 걸린 기간입니다. SaaS화와 학습 과정을 연결해 고객사별 도입을 수개월에서 3주 이내로 단축했다는 본인 프로젝트 기록에 근거합니다. 전체 제품을 처음부터 개발한 기간은 아닙니다.

멘토링과 강의는 무엇을 중심으로 하나요?

도구 소개에서 끝나지 않고 실제 문제 정의, AI 에이전트와 구현, 리뷰·검증, 결과물 설명까지 연결하는 실습을 지향합니다. 개발팀에는 코드와 판단의 근거를 공유하는 멘토링을, 교육에는 대상자의 수준과 업무에 맞는 과제를 제안합니다.

회사명과 원본 자료는 왜 일부만 공개하나요?

회사 이름보다 개인의 기여와 문제 해결을 소개하기 위해 회사명을 일부 가렸습니다. 고객·업무 정보가 포함될 수 있는 원본 화면과 영상은 PIN을 전달받은 분께 공유 자료실에서 제공합니다. 핵심 작업 요약은 이 페이지에서 소개하며, 전체 프로젝트의 설명과 원본 자료는 PIN 입력 후 볼 수 있습니다.

공유받은 PIN으로 자료실 열기