about
최영재 · AI-Native Product Engineer · Seoul.
그럴듯함을 production 신뢰로 바꾸는 시스템을 설계합니다.
AI-Native Product Engineer 최영재입니다. 제품의 문제 정의부터 아키텍처·구현 검증·마이그레이션·배포 준비까지 end-to-end로 책임집니다. 전자서명 SaaS의 신뢰 경계를 설계하고, 외주 납품 앱의 코드·데이터·배포·운영 책임을 사내로 회수했으며, 라이브 매출이 나는 매거진 × 결제 제품을 운영했습니다. 여기에는 실물과 검증 경로가 있는 작업만 적습니다.
이 사이트가 보여주는 것은 결과 자랑이 아니라 AI 의 ‘그럴듯한’ 산출물을 어떻게 신뢰로 바꾸는가 입니다. 교차 모델 적대 리뷰, 실측 검증, 음성 대조 테스트, 외부 기억 — 그리고 그 시스템이 나온 실패(Nexus postmortem)까지 전부 공개합니다.
AI와 함께 제품을 만들기 시작한 것은 2023년입니다. 모델은 구현 속도를 높이지만 문제 정의·아키텍처·코드 리뷰·테스트·마이그레이션·출시 판단의 책임은 제가 집니다. 에이전트 수를 자랑하기보다 모델이 어디서 부러지는지 알고, 결과를 다시 검증 가능한 형태로 만드는 쪽을 택합니다.
The model writes. The judgment is mine. Built to hold — production is the only proof.
케이스는 /work, 사고 13건 archive 는 /incidents, raw 일지는 /log 에서. 정리된 경력은 통합경력서 PDF에서 확인할 수 있습니다.
기능을 더하기 전에 무너지지 않을 경계를 먼저 박습니다. 화면이 아니라 운영 가능한 제품을 만드는 순서라고 봅니다.
- 01서버가 프런트 의도를 강제한다
- 02권한·테넌트 경계를 서버에서 강제한다
- 03스키마 baseline + migration 을 단일 진실원으로 유지한다
- 04프런트/백엔드 응답 계약을 고정한다
- 05대시보드·과금은 '보이는 값 = 실제 값'만 허용한다
같은 원리가 시스템마다 반복되는 게 강점이고, 그 경계 밖이 약점입니다. 둘 다 압니다 — 약점을 정확히 아는 것이 못 아는 것보다 강합니다.
- AI 산출물 검증 시스템 — 교차 모델 적대 리뷰 · 실측 검증 · 음성 대조
- 신뢰 구조 설계 — 키 물리 분리 · RLS 서버 강제 · TSA 외부 앵커링
- 결제·이전 같은 되돌리기 어려운 작업의 안전 설계 (백업·롤백 선확보)
- 사고 원인을 실행 가능한 규칙으로 바꾸고, 같은 원인의 재발 여부를 계속 관측
- 대규모 트래픽 스케일 미검증 — 수십만 동시접속 규모는 아직 경험 X
- 하드 규칙 없는 도메인은 환각 닻이 물렁 (AI 가 AI 를 검증하는 것의 한계)
- 대규모 개발 조직의 표준화된 리뷰·협업 사이클은 아직 경험이 제한적
- end-to-end 책임 범위가 넓어 문서화·인수인계로 bus factor를 계속 낮춰야 함
신뢰 구조 설계와 AI 검증 시스템이 강점, 대규모 스케일과 팀 물량이 아직 못 가본 곳 — 그 경계를 정확히 압니다.