QA Engineer | Search & Security Product Quality
검색엔진의 정교한 로직부터 메일·문서 보안의 엄격한 가이드라인까지,
서비스의 무결성을 검증하는 일을 해왔습니다.
단순히 결함을 찾는 것을 넘어, 제품이 사용자에게 전달되는
모든 과정의 신뢰를 설계합니다.
AI 시대의 품질은 '정상 동작'의 정의부터 달라져야 합니다.
비결정적인 AI 출력을 체계화하고, 복잡한 변수 속에서도
제품이 의도대로 작동하도록 명세화하는 프로세스를 구축합니다.
AI는 처음에 고급 검색엔진으로만 생각했습니다.
기존 업무와 일상생활에 하나 둘 대입해 나가다 보니, 문제를 정의하고 앞으로 나아가야 할 방향이 마치 로드맵처럼 그려지기 시작했습니다.
하루가 다르게 새로운 모델과 기술들이 등장하는 지금, AI를 활용한 계획·실행·예측을 통해 품질 엔지니어로서의 역할을 넓혀가고자 합니다.
AI와 가치(같이) — 함께, 그리고 가치 있게 성장해 나가고자 합니다.
방대한 데이터와 복잡한 보안 규격 사이에서 서비스의 신뢰를 만들어갑니다.
방대한 데이터 속 유의미한 결과를 도출하는 검색 로직을 검증했습니다.. 검색 엔진의 정교한 알고리즘이 사용자에게 의미 있는 결과를 전달하도록 품질 기준을 수립하고 지속적으로 검증했습니다.
메일·문서·이메일 보안 제품의 취약점을 분석하고 품질 표준을 수립합니다. 엄격한 보안 가이드라인 아래 제품의 안정성과 신뢰성을 체계적으로 검증합니다.
검색 결과 하나가 사용자에게 도달하기까지, 수집·전처리·색인·검색·후처리의 전 파이프라인에 걸쳐 품질 검증이 필요합니다. 각 단계의 오류는 최종 결과의 정확도와 신뢰성에 직결됩니다.
AI를 단순한 테스트 보조 도구가 아닌, AI 기반 제품의 품질 체계 자체를 구축하는 방향으로 활용합니다.
비결정적인 AI 출력 결과에 대한 평가 지표를 수립하고 표준화합니다. AI 시대의 품질은 '정상 동작'의 정의부터 달라져야 한다는 생각으로, 새로운 명세화 프로세스를 만들어갑니다. 이를 기반으로 AI와 함께하는 품질관리를 수행해 나가고 있습니다.
기술지원팀의 데이터를 AI로 분석하여, 실시간 이슈 대응과 의사결정을 돕는 '지능형 기술지원 대시보드' 프로토타입을 설계하고 구현했습니다. 업무 프로세스를 데이터 기반으로 혁신합니다.
전통적인 SDLC에서 QA는 개발 후반부의 '검증자'였습니다. AI 시대에는 설계 단계부터 운영까지, QA가 품질의 기준을 직접 정의합니다.
AI가 고도화될수록, 그 한계를 명확히 규정하고 체계화하는 역량이 더욱 중요해집니다.
저는 기술의 변화에 발맞춰 제품의 품질 아키텍처를 이해하고,
사용자가 안심하고 기술을 누릴 수 있도록 돕는 품질 파트너가 되고자 합니다.
기술의 변화에 발맞춰 제품의 품질 아키텍처를 이해하고, 변화하는 환경에서도 신뢰할 수 있는 품질 기준을 설계합니다.
사용자가 안심하고 기술을 누릴 수 있도록 돕는 품질 파트너. 제품과 사용자 사이에 신뢰를 설계하는 역할을 합니다.
AI 제품에서 '정상 동작'을 새롭게 정의하고, 복잡한 변수 속에서도 의도대로 작동하는 시스템을 만들어갑니다.