김도현 Michael Kim

운영을 시스템으로 바꾸는 Operations & AX 빌더

michael.dohyun@gmail.com linkedin.com/in/michaeldohyun

IT 스타트업 12년. 서비스 운영을 직접 총괄하다, 그 운영을 REST API·AI 에이전트로 대체하는 시스템을 직접 설계·구축했습니다. No-code 사내 도구에서 시작해 풀스택 자동화 플랫폼(연 600+ 커밋)까지 — 요구정의부터 운영까지 전 주기를 한 사람이 관통합니다.

에딧메이트 — 영상 편집 외주 매칭 플랫폼

2023 – 2026 · 서비스 운영 총괄 · 운영 자동화 빌더

캐시 결제 자동화 (입금 → 증빙 → 매출)

상세

배경: 캐시 충전이 입금 확인 → 충전 입력 → 증빙 → 세금계산서 → 매출 기록의 7단계 수작업(2명)이었고, 입금자명 추정 매칭도 부정확했습니다.
수행: 입금 알림 Slack 파싱 → 고객 매칭 → 충전 API → 증빙 카드(버튼) → 매출 시트 자동 기록. Phase 2는 PG 청구서 + 웹훅으로 자동 감지.
성과: 7단계 → 0~1 — 입금 → 증빙 → 매출 결제 처리 자동화
기술: Slack Block Kit, Steppay API+웹훅, Google Sheets API, Supabase

정산 협의규칙 단일화 + 셀프편집 위젯

상세

배경: 고객별 협의 정산 단가가 문서 도구·로컬 JSON·코드 하드코딩 3곳에 분산되어, 단가 하나 바꾸려면 세 곳을 따로 고쳐야 했고 운영팀은 직접 손도 못 댔습니다.
수행: 이질적인 단가표를 JSONB 단일 테이블로 흡수 설계, 백필 후 패리티 테스트(23/23)로 산출 동일성 검증. 어드민 고객 페이지에 그리드 편집 위젯을 붙였습니다.
성과: 3 → 1 — 정산 단가 진실 원천 통합 · 패리티 불일치 0건
기술: Supabase (JSONB), Python, Next.js, pytest

에디터 자동 모집 파이프라인

상세

배경: 에디터 모집이 스레드 확인 → 제안서 분석 → 과거 이력 조회 → 거절 패턴 분석 → 매칭 → 검증 → 발송의 8단계 수작업이라, 여러 프로젝트가 동시에 모집에 들어가면 매니저 한 명이 병목이 됐습니다.
수행: 이벤트 감지 → 데이터 병렬 수집 → LLM 판단 → 매칭 → 추천 카드 → 1클릭 승인 → 발송 파이프라인을 2개 서비스로 분리 설계·구축(Railway 배포).
성과: 53,810건 — 알림톡 누적 자동 발송 · 월 248 → 11,688 (47배)
기술: TypeScript · Express, LLM, Postgres/MySQL, Railway

라이프사이클 워처 (LLM 모니터링)

상세

배경: 활성 프로젝트가 정상 진행 중인지, 종료·리마인드가 필요한지를 매니저가 코멘트를 일일이 확인해야 했는데, 매니저가 3명에서 1명으로 줄면서 모니터링이 병목이 됐습니다.
수행: 별도 워커가 다단계 폴링하고 LLM이 코멘트·경과 시간·산출물을 분석해 종료/리마인드/지연을 판단, Slack에 액션 버튼을 제안합니다. 자동 실행이 아닌 승인 구조(confidence 0.7 미만 스킵·시간 환각 방지·산출물 미완료 시 종료 차단).
성과: 2,515개 — LLM 자동 추적 · 100건 정산 자동 집행 · 분석 $0.027/건
기술: Railway, Claude, TypeScript, PlanetScale, Slack Block Kit, pg_cron

에디터 매칭 엔진 v2 (8차원 스코어링)

상세

배경: 프로젝트마다 적합 에디터를 사람이 감으로 골라 오퍼해서 근거가 불투명하고 누락·편향이 빈발했습니다.
수행: 태그·평점·이슈패널티·작업량·경험·오퍼신뢰도·성공률 8차원 가중 합산 매칭 CLI를 설계·구현. 하드필터로 풀을 압축하고 고객 과거 성공 에디터를 별도 티어로, LLM이 근거 코멘트 자동 생성.
성과: 1,000 → 274명 — 프리랜서 풀 근거 기반 자동 압축
기술: Python, MySQL, REST API, LLM 구조화 출력

PS Bot Agent SDK 마이그레이션

상세

배경: 운영 봇이 커맨드 단위 독립 세션이라 복합 작업 시 여러 번 명령해야 하고 맥락이 끊겼습니다. 에이전트 루프와 도구 18개를 수동 유지했고, 긴 세션은 중단됐습니다.
수행: Claude Agent SDK 기반 오케스트레이터로 재설계. in-process 커스텀 MCP로 좀비 프로세스 회피, 비싼 견적은 저렴한 모델 서브에이전트로 위임, SDK 리스크 6종 완화책 카탈로그화, 비용 가드·자동 compaction·세션 resume 도입.
성과: 도구 18개 · 200줄 — 수동 에이전트 루프를 Agent SDK + MCP로 대체
기술: Claude Agent SDK, MCP, 멀티모델(Sonnet/Haiku), TypeScript, Railway

제안서 워크플로우 자연어 자동화

상세

배경: 6단계 제안서 워크플로우(수정 → 고객 알림 → 비용 확정 → 매칭 → 오퍼 → 확정)가 전부 어드민 UI 수동 클릭이었습니다.
수행: "읽기는 DB 직접, 쓰기는 어드민 API 경유, 콘텐츠 수정만 직접" 원칙으로 어드민 UI를 유지한 채 Claude Code에서 자연어로 병행 실행하게 설계. 정기 고객용 축약(Express) 워크플로우 추가.
성과: 46분 → 5분 — 정기고객 Express 워크플로우 (1/9)
기술: Python, Supabase (JSONB), admin REST, Claude Code Skills
※: 처리 시간 단축은 실제 2건 케이스로 E2E 검증(표본 작음).

데이터로 매칭 통념을 뒤집다

상세

배경: "오퍼를 많이 보내고 점수 높은 사람을 고를수록 매칭이 잘 된다"는 통념으로 무차별 발송을 해왔는데, 정작 검증된 적이 없고 프리랜서 피로도와 응답률 저하만 쌓이고 있었습니다.
수행: 한 달치 모집 데이터로 4개 가설을 검증(selection bias 보정). "상위 분기를 가르는 진짜 변수는 점수가 아니라 과거 작업 에디터 유무"라는 결론을 도출하고, 복잡한 스코어링을 걷어내 "과거 에디터 핀포인트 → 실패 시에만 다발송" 구조로 재설계.
성과: 5,700건 — 도출한 원칙이 실제 모집 발송에 반영 (전체 source 최대 비중)
기술: SQL 분석, 가설 검증, 통계적 인과 해석

다수 매니저 이탈 구간의 운영 일원화

상세

배경: 매니저 다수 이탈로 운영 인력을 크게 줄여야 하는 상황이었습니다. 수동으로는 1인이 감당 가능한 규모가 당시의 1/3 수준이었습니다.
수행: 전체 운영 시스템을 분석해 단계별 인력 축소 로드맵과 자동화 커버율 전환 기준을 만들고, 핵심 인력의 역할을 "실행자 → 검수자"로 재정의했습니다.
성과: 300~440건/월 — 5~6 → 3인 일원화 구간에도 유지한 제안서 처리량
기술: 운영 프로세스 분석, AI 보조 워크플로우 설계, 비용·리스크 모델링
※: "14→1명·3.7배"는 설계 목표(모델링)라 헤드라인에서 제외하고 실측만 표기.

마스터 스레드 운영 통합 + 액션 허브

상세

배경: 제안서 1건의 활동이 컨펌·오퍼·프로젝트 3채널에 분산되어 스레드당 평균 17건(최대 126)의 노이즈가 쌓였고, 만든 통합 뷰는 읽기 전용이라 행동하려면 원본으로 다시 이탈해야 했습니다.
수행: proposal_id ↔ thread_ts 매핑 + 미러 모드 아키텍처로 무중단 전환. 30일 운영 데이터를 3중 교차분석해 5대 케이스를 Slack 버튼·모달로 스레드에 흡수, "데이터 정본을 가진 시스템이 액션 주체" 원칙으로 봇 책임 분리.
성과: 3채널 → 1 — 분산 운영을 단일 스레드로 통합 · 30일 데이터 3중 분석
기술: Slack Web API (멀티봇), Supabase, TypeScript, Feature flag
※: 함께 설계한 협상 자동화는 운영 채택 18건에 그쳐, "50% 자동화"는 실현되지 않았습니다(정직한 한계).

그로스 측정 인프라 (GTM/GA4/Meta)

상세

배경: 전환 측정 인프라가 없어 마케팅 효율을 데이터로 판단하지 못했습니다.
수행: GTM 글로벌 설치(6개 태그) + GA4/Google Ads/Meta 픽셀 검증, 중복 스크립트 정리. Meta 전환이벤트 추적 아키텍처 진단, UTM 자동 전달 구현, 광고 지출 ↔ 폼 전환 매핑으로 Real CPA 산출.
성과: 전환 추적 인프라 — GTM·GA4·Meta 픽셀 직접 구축·검증
기술: GTM, GA4, Google Ads, Meta 픽셀, UTM

전담 에디터 거절 → 고객 협상 자동화

상세

배경: 에디터 거절 시 무조건 다음으로 넘어가, 반복 고객의 전담 에디터(배정 86%)가 일정·비용으로 거절해도 조율 기회를 흘려보냈습니다.
수행: 거절 메시지를 사유 분류 → 반복+협상 가능 사유면 고객에게 알림톡 자동 발송 → 전용 랜딩(JWT)에서 일정/비용 조정 → 매니저 중계 → 4시간 미응답 시 자동 신규 모집 전환.
성과: 자동 회수 경로 — 전담 에디터 이탈을 협상으로 회수하는 경로 신설
기술: Edge Function, Solapi, JWT, Next.js, MySQL API

이전 경력

오픈서베이 · 캐시노트 · 굿닥 — 서비스 운영 (상세는 LinkedIn 참조)