기록

제품을 배우며 기록합니다

프론트엔드 개발 4년 2개월, 문제 정의부터 구현까지 함께하는 PM입니다.
요청 뒤에 있는 사용자 문제를 먼저 정의하고, 해결책을 제안해 직접 구현까지 이어 왔습니다.

직접 만든 제품에서 무엇을 왜 그렇게 결정했는가를 하나의 이야기로 정리한 글입니다.

직접 만든 AI 서비스 ‘나만의 노무사’에서 AI 판정을 믿을 수 있게 만든 과정의 기록입니다. 100%로 나온 정확도 숫자를 의심해 측정 오류를 찾아낸 과정과, 고용노동부 공식 상담사례를 근거로 붙여 “ChatGPT와 뭐가 다른가”에 답한 결정을 다룹니다.

나만의 노무사 · 판정 정확도 평가 리포트 — 결론이 명확한 26개 케이스로 돌린 자동 채점 결과와 한계
서울 지하철, 한 명 태울 때마다 781원 손실 — 원인을 SQL로 파헤치다 — 문제 정의부터 가설 검증, 액션 제안까지 돌아본 데이터 분석 프로젝트 회고 (DAY 38~41)

코멘토 청년취업사관학교 [강동7기 전Z전능 AI PM] 과정을 들으며 매일 배운 내용을 기록합니다.

프론트엔드 개발자로 사용자가 직접 마주하는 화면을 만들어왔습니다.
화면을 구현하다 보면 자연스럽게 화면 이전의 일들이 궁금해졌습니다.
이 기능은 왜 필요한 걸까. 어떤 문제에서 시작된 걸까. 좋은 제품은 어떻게 결정되는 걸까.

지금은 PM을 배우며 그 질문들을 조금 더 앞단에서 바라보고 있습니다.
수업에서 배운 개념을 정리하고, 서비스를 보며 든 생각을 남깁니다.
제품과 사용자, 팀과 일하는 방식에 대해 오래 생각해보고 싶은 질문들도 함께 씁니다.

아직은 정답보다 질문이 많은 단계입니다.
그래서 이곳에는 완성된 주장보다, 배우고 관찰하고 다시 생각한 흔적을 남깁니다.