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김재용 (Jaeyong Kim) - AI-native Engineer & 시스템 아키텍트 프로필 사진

김재용 (Jaeyong Kim)

AI-native Engineer & 시스템 아키텍트

프로필 요약

11년 이상 경력의 AI-native Engineer이자 시스템 아키텍트로서, 스타트업의 0 to 1 빌드업부터 M&A 이후의 기술 통합, 결제와 정산 안정화, Big 4 세무 플랫폼 구축까지 비즈니스 전환기를 엔지니어링으로 구조화하고 실행해 왔습니다. 현재 EY한영에서 next-generation AI-native accounting and tax platform을 담당하며, multi-agent 세무 AI assistant 구축, 투자 세무 검토, 부가세 reconciliation, 계약 검토를 포괄하는 agentic workflow 전환, Azure serverless runtime, agentic retrieval 지식 계층, 근거 추적 및 전문가 검증 체계를 함께 설계하고 있습니다. 이전에는 한화솔루션 전기차충전사업 인수 후 TSA 종료를 위한 carve-out migration stream을 리드했고, 피에로컴퍼니에서는 멱등성 기반 비동기 결제 구조로 배치 결제 처리 시간을 3시간에서 약 10분으로 단축하고 약 3.3억 원의 미납금을 회수했으며, 체인라이트닝컴퍼니에서는 SaaG(Smartphone-as-a-Gateway) 프로토콜 설계로 충전기 하드웨어 원가와 반복 통신비 구조를 개선했습니다. 또한 EV 충전 데이터 기반 스마트 충전과 요금 최적화에서 GPT 기반 법률 업무 코파일럿 D.PILOT, Documate 문서 AI, Tripmate 여행GPT, AI 여행 일정과 동행 플랫폼까지 AI-native 제품 피벗을 리드했습니다. 도메인 전문가의 암묵지를 data model, retrieval strategy, agent instruction, tool calling, function calling, evaluation criteria, production workflow로 전환하고, 기술적 의사결정을 비용 절감, 매출 회복, 운영 안정성, 조직적 채택으로 연결하는 데 강점이 있습니다. AI-native product, AI-native team, AI-native development lifecycle을 동시에 설계하고 구현하는 엔지니어링 리더를 지향합니다.

주요 성과

AI-native 엔지니어링

EY한영 세무부문에서 multi-agent 세무 AI assistant를 실제 업무 제품으로 구축하고, 투자 세무 검토, 부가세 reconciliation, 계약 검토 등 전문 업무를 AI workflow로 전환하는 엔지니어링 구조를 설계.

Big 4 세무 전문가의 핵심 업무 플랫폼 기반 구축 (Azure Serverless, Multi-agent System, Vector Search, Hybrid RAG)

Agentic AI 런타임

원천 데이터 정규화, 벡터화, source lineage, citation validation, 전문가 검토와 승인 흐름을 연결해 근거 추적 가능한 agentic retrieval 지식 계층과 검증 루프를 구체화.

세무 AI 답변의 검증 가능성과 재사용성 강화 (Evidence Tracking, Human-in-the-loop, Risk-tiered Autonomy)

생성형 AI 제품 피벗

EV 충전 플랫폼에서 GPT 기반 법률 및 문서 업무 자동화(D.PILOT, Documate)와 Tripmate 여행GPT, AI 여행 일정 및 동행 플랫폼으로 제품 피벗을 리드하고, Azure OpenAI 기반 prototype과 사용자 검증 흐름까지 구현.

리걸테크, 문서 자동화, 트래블테크, 커뮤니티 도메인으로 사업 확장 (GPT-4, Azure OpenAI, Function Calling, Mobile App)

M&A 기술 통합 (PMI)

한화솔루션 전기차충전사업 인수 후 TSA 종료를 위한 carve-out migration stream을 리드하고, API Gateway와 AWS Lambda 기반 단계적 서버리스 전환을 수행.

기술 자립 및 TSA 종료 기여 (AWS Lambda, API Gateway, Serverless Framework)

핀테크 시스템 안정화

결제 병목 분석 후 Django + Celery 비동기 큐와 멱등성 설계를 도입하여 배치 결제 처리 시간을 3시간에서 약 10분으로 단축.

약 3.3억 원 미납금 회수 및 결제 처리 안정화 (Django, Redis, Celery)

플랫폼 엔지니어링

Terraform 기반 IaC, ArgoCD ApplicationSet, Helm 표준화, Karpenter와 Spot 기반 EKS 운영 구조를 도입.

배포 표준화 및 인프라 비용 구조 개선 (EKS, Terraform, ArgoCD)

IoT 원가 혁신

BLE-HTTPS 브릿지 기반 SaaG 프로토콜 설계로 충전기 내 LTE 모뎀을 제거하고 스마트폰을 게이트웨이화.

하드웨어 원가 구조 개선 및 반복 통신비 제거 (BLE, Merkle Tree, Python)

보안 및 무결성

통신 불안정 환경에서도 데이터 무결성 검증이 가능하도록 설계. 지갑, 포인트, 쿠폰 정합성 모델, KECO 공공 데이터 파이프라인을 설계하고, 운영 중 데이터 불일치 사례를 안정적으로 관리.

결제, 정산, 충전 데이터 신뢰성 강화 (Cryptography, PostGIS, Data Pipeline)

핵심 역량

AI-native Engineering & Agentic AI

multi-agent assistant, agent orchestration, tool calling, function calling, domain-specific prompt orchestration, tax workflow automation, agentic retrieval 지식 계층, 근거와 인용 검증, human-in-the-loop validation, evaluation criteria, AI-native product engineering.

Enterprise IT PM & Business Analysis

요구사항 분석, WBS 수립, 업무 흐름 분석, 수용 기준 정의, UAT 및 오픈 관리, SME, 개발팀, 외부 협력사 조율.

Cloud & Networking

Multi-Account 환경 거버넌스 수립, VPN 라우팅 최적화를 통한 이종 인프라 통합, 하이브리드 클라우드 네트워크 설계.

System Architecture

엔터프라이즈 아키텍처, ERD, 인터페이스 정의, API 설계, 모놀리스 점진 분리, 서버리스 carve-out, 분산 트랜잭션 관리, 멱등성 결제 시스템, 고성능 비동기 메시징 아키텍처.

Cloud & Platform Engineering

Azure serverless architecture, AWS Lambda, API Gateway, EKS, ECS on Fargate, Terraform, Helm, ArgoCD, Karpenter, GitHub Actions, Jenkins, AWS EKS 기반 GitOps 파이프라인 고도화.

Backend Engineering

Python(Django, Django Ninja, DRF), Java(Spring Boot), Node.js와 TypeScript 기반 고가용성 API 설계, Celery, Redis, PostgreSQL과 PostGIS, DynamoDB, SNS와 SQS, 사내 공통 모듈(NPM과 PIP) 배포 체계 구축.

Domain Experience

세무 및 회계 AI 플랫폼, 리걸테크와 문서 AI, 트래블테크 AI, 핀테크 결제, 정산, 지갑, EV 충전, OCPP, IoT, 스마트 팩토리 MES와 LTS, AI 교육 플랫폼.

Leadership

AI-native team, product, development lifecycle 설계, 엔지니어링 문화 및 기술 표준 수립, 스타트업 기술 책임 및 공동창업 경험, M&A 기술 통합, 기술 로드맵 수립, 정부 R&D(TIPS) 및 MS Launcher 프로그램 선정(최대 5억 원 상당 Azure 크레딧 확보) 기여, 다기능 팀 리딩.

경력 개요

경력 상세

EY한영 (EY Han Young) — Assistant Director, IT PM (AI-native Engineering)

2026.03 - 현재, 회계감사, 컨설팅, 세무, 전략 및 재무자문 전문 서비스, 1982년 설립, EY 글로벌 네트워크 한국 회원법인, 한국법인 매출 약 8,000억 원 및 임직원 약 3,300명, 글로벌 매출 약 USD 55B 및 임직원 약 400,000명

세무 전문가의 일상 업무에 깊게 들어가는 next-generation AI-native accounting and tax platform을 구축하고, 업무 맥락 검색, 판단 보조, 검토와 승인, 지식 축적이 연결되는 통합 세무 AI 업무 플랫폼으로 확장할 수 있는 제품 구조, agentic workflow, serverless runtime, 검증 가능한 지식 계층 확보.
  • Multi-agent tax intelligence assistant 엔지니어링: 세무 전문가가 자연어로 업무 맥락을 질의하고, 여러 agent가 역할을 나누어 검색, 판단, 검토, 응답을 수행하는 AI assistant를 구축. agent role decomposition, retrieval flow, response validation loop를 업무 제품 형태로 구체화.
  • Agentic tax workflow 설계 및 구현: 투자 세무 검토, 부가세 reconciliation, 계약 검토 등 전문 세무 및 회계 업무를 agent 기반 workflow로 전환하는 구조를 설계. 업무 규칙, 검토 기준, 사용자 승인 흐름, 실패 및 예외 처리 기준을 함께 구체화.
  • Azure serverless AI runtime 설계: Agentic AI 제품군을 Azure 기반 serverless architecture 위에서 운영할 수 있도록 인증, API, function, storage, orchestration, observability, deployment boundary를 포함한 실행 환경을 설계.
  • 검증 가능한 AI 지식 구조 설계: AI agent가 답변 근거를 추적하고 전문가가 검증할 수 있도록 source lineage, citation validation, evidence tracking, risk-tiered autonomy, human sign-off workflow를 함께 정의.
  • Agentic retrieval 지식 계층 엔지니어링: AI agent가 정확한 세무 문맥을 이해하고 재사용할 수 있도록 원천 데이터 정규화, chunking, 벡터화, metadata schema, 문서, 거래, 검토 이력 간 관계 모델링을 수행. 흩어진 업무 자료를 검색, 검증, 재사용 가능한 지식 구조로 전환.
  • Tax AI Operating System 방향 수립: 개별 assistant나 agent를 넘어, 세무 전문가의 업무 시작점, 검토 flow, 산출물 생성, 승인, 지식 축적이 하나의 업무 layer에서 연결되는 통합 세무 AI 플랫폼 방향을 수립.
  • AI-native development lifecycle 정립: AI product를 만들기 위해 요구사항 탐색, prompt와 agent 설계, 데이터 준비, evaluation criteria 구성, human-in-the-loop 검증, 배포, 모니터링이 연결되는 개발 lifecycle을 정립.
  • 세무 SME, 개발팀, 외부 협력사 조율: 세무 전문가의 암묵지를 agent instruction, data model, retrieval strategy, validation criteria로 번역하고, 내부 개발팀 및 외부 협력사와 구현 범위, 품질 기준, 일정과 리스크를 조율.
Azure Serverless Architecture Multi-agent System Agent Orchestration Vector Search Hybrid RAG Source Lineage Citation Validation Human-in-the-loop Validation AI-native Development Lifecycle Business Analysis System Architecture UX and UI Planning UAT Vendor Coordination Risk and Issue Management.

플러그링크 (Pluglink) — Tech Lead

2025.03 - 2025.08, 전기차 충전 플랫폼, 2021년 설립, 비상장, 매출 약 200억 원 규모, 직원 30명

한화솔루션으로부터 인수한 전기차 충전 사업의 이질적인 IT 인프라를 통합하고, 고비용 TSA(Transitional Service Agreement)를 단기간에 종료하여 운영 효율과 기술 자립도를 확보.
  • 단계적 서버리스 전환을 통한 TSA 성공적 종료: 레거시 모놀리스 앞단에 API Gateway를 배치하여 트래픽을 제어하고, 주요 기능을 AWS Lambda 기반 서버리스로 점진 분리. TSA 종료를 목표로 한 핵심 기술 마이그레이션 플랜과 carve-out 스트림을 주도하여 계획된 일정 내 운영권 이관과 기술적 독립성 확보에 기여.
  • 복합 네트워크 환경 최적화: 공공기관(KECO), 기존 사업부, 인수 사업부 간 연결 문제를 해결하기 위해 VPN 라우팅을 통합 변경하고 네트워크 토폴로지를 정리하여 충돌을 해소하고 안정적 연동을 확보.
  • OCPP 메시징 브릿지 계층 운영 및 안정화: WebSocket 기반 OCPP 메시징 파이프라인을 운영 및 관리하며, 브릿지 계층의 메시지 변환과 라우팅 로직, DynamoDB 기반 연결 상태 관리 흐름을 점검 및 개선. SNS와 SQS 기반 메시지 파이프라인을 도메인 단위로 분리 및 정비해 대량 트래픽 환경에서도 일관된 처리와 운영 안정성을 확보.
  • 엔지니어링 표준화 및 운영 개선: 사내 NPM 레지스트리 기반 공통 모듈과 DTO 재사용 체계를 운영 및 개선하여 개발 생산성을 향상. Jenkins, GitHub Actions, Slack 알림, EKS 매니페스트를 표준에 맞게 정비 및 관리하여 배포 절차의 일관성과 자동화 수준을 강화.
  • 개발 문화 및 프로세스 정비: Bitbucket에서 GitHub 중심 개발 흐름으로 전환하고, 코드 리뷰 문화와 Git Flow 기반 협업 규칙을 도입하여 인수 후 혼재된 개발 문화를 표준화.
AWS Lambda Serverless Framework API Gateway Java(Spring Boot) Node.js TypeScript Python DynamoDB SNS SQS RDS Elasticsearch Datadog Jenkins GitHub Actions.
이직 사유: PMI와 초기 안정화 미션을 완수한 후 조직이 유지보수 단계로 전환되었으며, 더 고도화된 아키텍처 설계 역량을 발휘할 수 있는 새로운 도전을 위해 전략적으로 이동.

피에로컴퍼니 (Pierrot Company) — CTO

2024.05 - 2025.03, 전자기기 구독 서비스 폰고(phoneGO), 2019년 설립, 비상장, 매출 약 20억 원 규모, 직원 10명

결제 실패로 인한 매출 누수를 해소하고, 정부 지원사업(TIPS) 선정을 위한 기술 로드맵 설계 및 아키텍처 현대화를 통한 비즈니스 확장성 확보.
  • 멱등성 기반 대량 결제 시스템 리팩토링: 기존 동기식 결제 처리의 병목과 실패율을 분석하여 Django와 Celery 기반 비동기 큐 구조로 재설계. 멱등성 키와 지수 백오프(Smart Retry) 로직을 적용하여 배치 결제 처리 시간을 3시간에서 약 10분으로 단축하고, 중복 결제 방지와 매출 손실 회복 기반을 마련.
  • 미납금 회수 프로세스 시스템화: 고객이 미납 내역을 직접 조회하고 납부할 수 있는 기능을 기획, 개발, 출시. 기획, 디자인, 프론트엔드, 백엔드 조직을 조율해 약 2주 만에 배포하고, 2025년 2월 기준 약 3.3억 원의 미납금을 회수.
  • IaC 및 GitOps 기반 배포 현대화: Terraform으로 VPC, EKS, ElastiCache, IAM 등 인프라 구성을 코드화하여 재현성을 확보하고, ArgoCD ApplicationSet과 Helm 표준화를 도입해 배포 구조를 표준화.
  • 인프라 비용 및 운영 효율화: Karpenter와 Spot 인스턴스 기반 EKS 노드 구성을 통해 인프라 비용 구조를 개선하고, 리소스 요청과 배포 스펙 표준화로 운영 안정성을 강화.
  • CS 운영 자동화 및 고객 기능 개선: 카카오 알림톡 발송 자동화, 결제수단 관리, 나의 계약 찾기, KCB 기본신용정보조회 등 운영 병목을 줄이는 기능을 출시하여 CS 조직의 수기 업무를 축소하고 운영 정확도를 향상.
  • R&D 전략 및 자금 확보: 중고 전자기기 렌탈 수요 예측 AI 엔진 기술 로드맵 설계를 주도하여 TIPS 프로그램 선정 및 정부 R&D 자금 확보 달성에 기여.
Python(Django, DRF) Celery Redis React TypeScript Kubernetes(EKS) Terraform Helm ArgoCD GitHub Actions PostgreSQL Datadog Prometheus Karpenter.
이직 사유: TIPS 선정과 결제 시스템 안정화 등 핵심 미션을 완료한 후, 전기차 충전 플랫폼 도메인에서 더 큰 스케일과 트래픽을 경험하기 위해 플러그링크의 영입 제안을 받아 이동.

체인라이트닝컴퍼니 (Chain Lightning Company) — CTO & Co-founder

2021.11 - 2024.05, EV 충전 및 모빌리티 슈퍼앱 스파클(Sparkle), 2021년 설립, 비상장, 초기 매출 발생 단계, 직원 10명

EV 충전 플랫폼을 0에서 1로 구축하고, 하드웨어 비용과 통신비 부담을 기술적으로 해결하여 지속 가능한 충전, 결제, 모빌리티 플랫폼 모델 확보. 이후 생성형 AI 기술을 활용해 법률 업무 보조, 여행 계획, 동행 서비스로 제품 피벗을 추진.
  • SaaG(Smartphone-as-a-Gateway) 프로토콜 설계: 스마트폰을 게이트웨이로 활용하는 BLE-HTTPS 브릿지 설계를 통해 충전기 내 LTE 모뎀을 제거. 하드웨어 원가 구조 개선 및 반복 통신비 제거 구조를 설계.
  • Offline-first 보안 및 무결성 아키텍처: 통신 불안정 환경을 전제로 Rolling Key 암호화와 Merkle Tree 기반 무결성 검증 프로토콜을 설계하여 충전 데이터의 정합성과 보안성을 확보.
  • EV 충전 공공 데이터 파이프라인 및 추천 엔진: KECO 공공 데이터를 멀티스레드로 수집하고 정합화했으며, PostGIS 기반 경로 최적화와 충전소 추천 알고리즘을 구현. 경로별 도달 가능성, 예상 충전시간과 요금, 가용 슬롯을 계산하는 추천 구조를 설계.
  • AI 스마트 충전 및 요금 최적화 설계: 사용자 충전 패턴, 경부하 시간대, 충전 이력 데이터를 활용해 자동 충전 스케줄링, 수요 예측, 대체 충전기 추천, 최저요금 예측 등 데이터 기반 부가서비스 방향을 설계.
  • 결제, 지갑, 쿠폰 정합성 모델 구축: Bootpay 기반 결제수단, Deposit과 Withdraw 지갑 모델, 쿠폰과 포인트 흐름을 설계하여 결제, 쿠폰, 포인트 간 정합성을 관리.
  • 실시간 채팅 및 모바일 서비스 운영: Django Channels, Redis 기반 PubSub, MongoDB 저장 구조로 실시간 채팅 시스템을 구축하고 Flutter 기반 앱, AWS ECS on Fargate, GitHub Actions 배포 파이프라인을 운영.
  • D.PILOT 리걸테크 및 문서 AI 제품 개발: 2023년 이후 GPT 기반 법률 업무 코파일럿 D.PILOT 개발을 주도. 변호사의 문서 작성, 상담 응대, 사무실 운영 지원을 돕는 생성형 AI 업무 보조 제품으로 기획하고, Documate 계약서와 IR 번역 및 변호사 검수 흐름, 법률 채용공고, 자소서, 이력서 생성 도구 등 도메인 문서 자동화 PoC를 구현.
  • Tripmate AI 여행 및 동행 플랫폼 피벗: AI 기반 여행 계획 자동 생성, 여행GPT Q&A, 인기 장소와 맛집 큐레이션, 근거리 동행 연결, 여행 후 모임으로 이어지는 커뮤니티 기능을 포함한 Tripmate 개발을 주도. Azure OpenAI function calling과 Google Places 연동으로 사용자 질문을 실제 장소 검색 결과로 보강하고, Google, Kakao, Naver, Elasticsearch 데이터를 결합한 POI 추천 및 지도 prototype을 구현. 8인 팀을 이끌어 2주 만에 MVP를 출시.
  • 기술 경영 및 외부 검증 확보: MS Launcher 프로그램 선정으로 최대 5억 원 상당 Azure 크레딧을 확보하고, 예비창업패키지(서울창조경제혁신센터) 최우수 수료, 신용보증기금 NEST 12기, D.CAMP D.DAY, K-Global SNU 유니콘 등 다수 프로그램 선정에 기여.
  • 풀스택 제품 개발 및 운영: 로그인, 결제, 쿠폰, 지갑 시스템, 실시간 채팅, 알림 및 파일 관리 모듈을 설계 및 구현. GitHub Actions 기반 CI와 CD, Docker Compose, AWS ECS on Fargate 배포 파이프라인을 구축하고, MongoDB, Redis 기반 PubSub, Django Channels 기반 채팅 시스템을 운영.
Python(Django Ninja, Flask, Streamlit) Flutter AWS ECS on Fargate GitHub Actions PostgreSQL(PostGIS) MongoDB Redis Redis 기반 PubSub Django Channels Elasticsearch Google Places API Azure OpenAI GPT-4 New Relic Firebase Microsoft Azure.
이직 사유: 창업자로서 0 to 1 단계의 제품 구축과 여러 번의 피벗을 수행했으나, 시장 상황에 따라 사업을 종료. 기술 자산을 정리한 후 전문 조직에서 역량을 발휘하기 위해 피에로컴퍼니의 CTO 제안을 수락하여 합류.

이전 경력 요약

학력

병역

자격증

어학

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