소프트웨어 엔지니어 @ 주식회사 큐픽스

2025.05 – 현재

무엇: 건물과 건설 현장을 3D로 촬영해 디지털 트윈으로 만들고 시간에 따른 변화를 되짚어 보게 하는 회사다. 프론트엔드 개발과 기술 PM을 맡고 있다.
왜: 현장은 네트워크가 끊기는데 데스크톱 앱은 모든 자료를 서버에서 가져왔고, QA가 올리는 버그는 팀이 감당하는 속도보다 빠르게 쌓였다.
어떻게: 문서 안 모든 엔티티 메타데이터와 이미지를 로컬에 저장하는 오프라인 모드를 구현하고, 호출부를 고치지 않고도 네트워크 상태에 따라 실제 API와 로컬 DB를 오가는 하이브리드 구조를 설계했다. 다시 연결되면 오프라인에서 고친 내용을 자동으로 동기화한다.
새로움: AI 에이전트가 개발 업무를 직접 수행하는 워크플로를 사내 최초로 제안해 운영했고, 대화형 AI 제품 Beacon 의 기술 PM을 맡았다.

제품 개발 — SiteView Desktop

Angular 기반 Tauri v2 데스크톱 앱이다.

오프라인 모드: 문서의 모든 엔티티 메타데이터와 이미지 자원을 로컬에 저장하고, UI가 필요한 데이터를 전부 로컬에서 가져오도록 LocalDB · LocalStorage 인터페이스를 설계하고 구현했다. 분기 진도 평가에서 한국전력기술에 시연했다.
하이브리드 모드: 엔진 라이브러리의 호출부를 고치지 않고도, 네트워크 연결 여부에 따라 실제 API를 호출하거나 LocalDB로 그 동작을 모사하는 구조를 설계했다. 연결이 돌아오면 오프라인에서 고친 내용을 자동으로 동기화한다. 네트워크가 불안정한 현장에서도 끊김 없이 쓰고 아카이빙할 수 있다.
Connect: SiteView 데이터를 ArcGIS · QGIS에서 열람하도록 GeoJSON 내려받기를 구현했고, 대용량 파노라마 이미지를 ZIP 단위로 처리하도록 리팩토링했다. 내려받기·올리기 UI를 마법사 방식으로 바꾸고 관련 서비스를 정리했다.

Issue Fixer: QA 버그를 자동으로 수집하고 분석해 고치는 에이전트 프레임워크를 구현해 배포했다. KPI를 실시간으로 보고 실패 원인을 분석하는 대시보드도 함께 만들었다. 격주 보고서를 스스로 읽고 자기 코드를 고치는 워크플로를 붙인 뒤 원인 분석 정확도가 78.5%에서 92.2%로, PR 낭비율이 68.4%에서 53.4%로 개선됐다.
Beacon Chat: 촉박한 마감 안에서 에이전트 오케스트레이션 하네스를 직접 설계해 챗 서버를 구현했다. 버그를 고치는 워크플로가 아니라 없던 기능을 개발하는 워크플로를 사내 최초로 제안하고 실운영했다. 이 제품의 TPM으로서 스펙을 스토리 단위로 쪼개 팀원별 업무를 배분하고, 의존 그래프 관리를 자동화했다. 무엇이 지금 병목인지가 매 순간 확정되어 진행 상황 파악이 쉬워졌다.
local-serve: 버그 재현에서 가장 오래 걸리던 빌드 타겟 찾기와 토큰 주입을 자동화했다. 프론트엔드와 QA 팀이 실제로 쓰고 있다.

프론트엔드 팀에 Jira · Slack · GitHub · Azure를 엮은 AI-then-Human 워크플로를 주도해 설계하고 도입했다. 슬랙 알림, Jira 문서 상태와 댓글 기반 상호작용, PR 댓글 기반 학습 개선을 붙였다.
모노레포에 맞춰 CI/CD를 다시 구현했다. Jira 이슈 태그와 PR 라벨, 커밋 로그를 자동으로 남겨 에이전트가 나중에 분석할 수 있는 메타데이터를 쌓게 했다.
프론트엔드 팀의 GitHub Actions 러너 자원 관리를 총괄하며 파이프라인을 최적화했고, TailScale HTTPS 퍼널로 대시보드와 웹훅 접근을 잠갔다.