구현으로 말하는, Cor.의 실적.

git 이력에서 확인할 수 있는 사실을 추출하는 자사 제품 『Grift』

경력은 부풀릴 수 있다. 증거는 부풀릴 수 없다. 과제: 엔지니어의 이력서나 면접만으로는 실제 업무 내용이 잘 전달되지 않고, 커밋 수 같은 활동량은 생성 AI로 쉽게 부풀릴 수 있습니다. 설계・구현: 측정에 AI(LLM)를 사용하지 않고 git 이력에서 기여 귀속이나 테스트 동반 수정 같은 사실을 추출하는 CLI를 개발해 OSS(MIT 라이선스)로 공개했습니다. 운영: 인재 소개 회사・SES 기업의 영업 담당자와 자체 개발 기업의 채용 담당자를 위한 시범 도입(PoC) 상담을 받고 있습니다.

Engineer Cafe Navigator

시설 정보를 바탕으로 이용자의 질문에 자연스러운 대화로 답하는 AI 안내 시스템입니다. 과제: 시설에 관한 다양한 질문에 대응하는 비용이 높고 이용자가 정보를 찾기 어려웠습니다. 설계・구현: 공개 정보와 FAQ를 정리하여 적절한 답변을 생성하는 AI 챗봇 기반을 설계・구현했습니다. 운영: 오픈소스로 공개하여 커뮤니티 주도의 지속적인 개선・운영이 가능한 체제를 목표로 했습니다.

대규모 설문 수집・분석 기반의 쇄신과 운영 설계

방대한 응답 데이터를 안전하고 실시간으로 처리・분석하기 위한 시스템 쇄신입니다. 과제: 기존 시스템의 성능 저하와 데이터 분석까지의 시차・운영 부담 증가가 문제였습니다. 설계・구현: 대량 접속을 견딜 수 있는 부하 분산과 안전한 데이터 보관 규칙을 설계・재구현했습니다. 운영: 조작 로그 수집과 권한 관리를 정비하여 업무에서 운영할 때의 불안을 줄이는 데이터 관리 체제로 이행했습니다.

※ NDA로 인해 기업명・제품명・일부 사양을 추상화하여 게재하고 있습니다.

업무 흐름에 맞춘 레거시 기간 시스템의 클라우드 이전

노후화된 온프레미스 환경에서 운영을 내다본 클라우드 환경으로의 이전을 지원했습니다. 과제: 기존 업무 흐름이 복잡해져 단순한 클라우드 이전만으로는 현장의 혼란이 예상되었습니다. 설계・구현: 이전 전에 현장의 업무 과제를 언어화・정리하고 불필요한 기능을 덜어낸 뒤 클라우드 아키텍처를 설계・구현했습니다. 운영: 운영 시 확인해야 할 책임 범위를 명확히 하고, 현장이 헤매지 않고 사용할 수 있는 유지보수・운영 흐름을 정착시켰습니다.

※ 기밀 유지를 위해 특정으로 이어지는 정보를 가리고 게재하고 있습니다.