남병준 · KS International AI Engineer 지원 포트폴리오

01KS 지원 PoC

지원에 앞서,
KS의 업무를 가정한 PoC를 만들었습니다.

[KS International 지원 PoC] 이카운트·Flow 업무 자동화 + 대화형 Jarvis

기간

2026.05 ~ 2026.06 (지원 준비)

성과

Slack에서 재고와 미수금을 조회하는 에이전트, 안전재고 알림, 입금 매칭, 구매전표 초안 작성 기능을 구현했습니다. 합성 DB에서 정답을 계산해 만든 평가 질문 5개로 조회 도구 선택과 답변 추출을 테스트했고 모두 통과했습니다.

내용

대화형 Jarvis

Slack에서 "현대건자재 미수금이 얼마죠?"처럼 평소 쓰는 말로 물으면 Airtable의 데이터를 조회해 답합니다
앞선 대화를 기억해 이어지는 질문에도 같은 거래처와 업무 맥락을 적용합니다

할루시네이션 방지 · 하네스 엔지니어링

에이전트에는 조회 전용 도구만 연결하고 데이터를 바꾸는 도구는 두지 않았습니다. 답변은 실제 조회 결과에만 근거하게 했고, 확인할 수 없는 내용은 모른다고 답하게 했습니다. 발주·입금처럼 데이터를 바꾸거나 결정이 필요한 일은 사람이 확인하고 승인합니다. 도구 호출 횟수 제한과 실행 기록 등 안전장치도 추가했습니다

반복 업무 자동화 3종

재고가 기준 아래로 내려가면 발주량을 추천하고, 입금 내역을 거래처·금액과 대조하며, 견적서에서 품목과 단가를 읽어 구매전표 초안을 만듭니다

멀티에이전트 아침 브리핑

재고·재무·미수를 맡은 분석 작업 3개를 병렬로 실행해 결과를 하나로 모으고, 정해진 시각에 팀별 Slack 채널로 보냅니다

처리 방식 선택 · 비용

안전재고 확인과 입금 대조처럼 규칙이 분명한 업무는 코드로 처리했습니다. 반면 Slack에서 자유롭게 들어오는 질문은 에이전트가 의도를 파악하고 필요한 조회 도구를 선택해 답하도록 했습니다
SKU 매칭처럼 코드가 더 정확하고 비용도 적게 드는 작업에는 LLM을 사용하지 않았습니다. LLM이 필요한 경우에도 작업 난이도에 따라 모델을 나눴습니다

실연동 · 검증

실제 이카운트와 Flow까지 연결하려 했지만 데모 계정에서는 API 연동이 제한되어, 이카운트는 Airtable로, Flow는 Slack으로 대체해 구현했습니다
안전재고 미달 품목 수, 미매칭 입금 건수, 특정 거래처 미수금, 특정 SKU의 재고 상태를 정확히 조회하는지 확인했습니다. 답할 수 없는 매출 예측 질문에는 내용을 지어내지 않고 담당자 확인을 안내하는지도 함께 테스트했습니다

Slack 미수금 조회 — 거래처가 여러 곳이면 다시 물어보고, 다음 질문에서는 앞선 대화를 이어갑니다.

모르면 모른다, 실행은 승인 — 데이터에 없는 내용은 모른다고 답하고, 발주와 입금 처리는 담당자가 승인합니다.

아침 브리핑 + 우선순위 — 재고·재무·미수 현황을 한 번에 모아 급한 순서대로 정리합니다.

팀 채널로 자동 발송 — 정리한 결과를 각 팀의 Slack 채널로 보냅니다.

Jarvis 운영 대시보드 — **라이브 대시보드** · 미확인 입금·안전재고·미수 거래처를 한 화면에 집계합니다. 데이터는 Airtable에서 조회합니다 (거래처 50·품목 200·매출 100·입금 100). kendrick-automation-lab.github.io/ecount-flow-ai-poc

02프로젝트와 경험

주요 자동화 프로젝트와
관련 실무 경험입니다.

19개 자동화 프로젝트 중 직무와 가까운 5개를 골랐습니다. 이어서 자동화의 출발점이 된 메타플라이어 경험과 크립토 리서치·콘텐츠 경험을 정리했습니다.

[개인 프로젝트] Claude 기반 예측 시장 분석 에이전트

기간

2026.02 ~ 2026.03

성과

활성 이벤트 약 100개 중 상위 20개 시장을 Claude가 주기적으로 분석하고, 조건에 맞는 주문안을 DRY_RUN으로 실행하는 흐름을 만들었습니다. 초기 검증 기록에는 분석 954회와 모의 주문 1,353건이 남아 있습니다. 모니터 앞에서 계속 확인하던 전략을 자동으로 검증하고 결과만 확인하는 형태로 바꿔, 검증에 드는 시간을 줄였습니다.

내용

배경 · 활성 시장이 많아 사람이 일정한 주기로 모두 확인하고 판단하기 어려웠습니다
구현 · 활성 이벤트 약 100개를 불러온 뒤 거래량과 유동성 기준으로 20개 시장을 추려 포트폴리오와 함께 Claude API에 전달하고, 매매 의견을 JSON으로 받았습니다
검증과 개선 · 초기 거래 표본 14건의 p-value는 0.53이었습니다. p-value는 결과가 우연으로도 나올 수 있는지 보는 값이라, 이 수치만으로는 수익성이 검증됐다고 판단하지 않았습니다. 금액·예산 한도를 벗어난 답은 코드에서 거부하고, 판단 과정과 모의 주문 결과는 실행 로그로 남겨 다시 확인할 수 있게 했습니다

[개인 프로젝트] 인사이더·이상거래 감지 봇

기간

2026.01 ~ 2026.05

성과

누적 거래 약 34,446건을 수집해 지갑 이력과 베팅 집중도, 시장 상황을 기준으로 이상 징후를 선별했습니다. 전체 거래를 일일이 확인하는 대신 점수와 판단 근거가 붙은 신호만 검토할 수 있게 해, 모니터링에 쓰는 시간을 줄였습니다.

내용

배경 · 이상 패턴을 보려면 거래 내역과 지갑 이력, 베팅 집중도, 시장 상황을 함께 확인해야 했습니다. 사람이 매번 이 과정을 반복하기에는 시간이 많이 들고, 거래가 쌓일수록 놓치는 신호가 생길 수 있었습니다
구현 · WebSocket으로 거래를 수집하고 지갑 생성 시점·베팅 집중도·시장 상황·지갑 간 움직임을 합쳐 0~100점으로 계산했습니다
검증과 개선 · 공개된 인사이더 사례 5건에서 반복된 특징을 감지 기준에 반영했고, 신호별 점수와 판단 근거를 SQLite에 기록해 기준을 다시 확인할 수 있게 했습니다. 실제 감지한 인사이더성 신호는 일부 사용자에게 공유하는 소규모 알림 서비스로 운영했습니다

[개인 프로젝트] 델타뉴트럴 트레이딩 봇

기간

2026.01 ~ 2026.05

성과

predict.fun과 Polymarket의 약 200개 시장 후보를 함께 감시하고, 가격 차이가 있는 시장에서 한쪽 거래가 체결되면 반대편 거래소에서 헤지를 시도해 델타를 줄이는 흐름을 만들었습니다. 가격 차이와 보상 조건을 함께 보며 기대값이 양수인(EV+) 상황을 찾았고, 거래 보상 조건을 맞추는 포인트 파밍 운영에 실제 사용했습니다. 이 과정에서 주문·체결·헤지·복구가 이어지는 자동화 흐름을 직접 다뤘습니다.

내용

배경 · 델타뉴트럴 전략은 시장 방향을 맞히기보다, 가격 차이가 있는 두 거래소에서 서로 반대 방향의 거래를 잡아 가격 변동 위험을 줄이는 방식입니다. 다만 가격 차이는 금방 사라지고 한쪽 주문만 체결되면 위험이 남기 때문에, 사람이 수동으로 따라가기 어려웠습니다
구현 · predict.fun SDK, Polymarket CLOB, Polygon RPC를 연결하고 주문·체결·헤지·복구 과정을 비동기로 처리했습니다
운영과 개선 · 약 4개월 동안 델타뉴트럴 방식의 포인트 파밍을 운영하며 EV+ 기회를 실제 운영에 활용했습니다. 158개 설정 항목과 3시간·12시간 관찰 사이클, 약 8,773줄의 관찰 로그를 바탕으로 설정과 복구 로직을 반복해서 조정했습니다

[개인 프로젝트] 화면 인식 기반 게임 자동화

기간

2026.05 ~ 2026.06 (18일 집중 개발)

성과

18일 동안 코드 10,710줄, Git 커밋 267개 규모로 개발했고, 설정을 분리해 PC와 노트북에서 같은 코드가 동작하도록 맞췄습니다. 실제 사용 중 발견한 입력·포커스·오탐 문제에는 안정화 패치 8개를 적용했습니다.

내용

배경 · 반복 조작에 계속 시간을 쓰기 어려워 화면을 직접 읽고 상황에 맞게 움직이는 자동화가 필요했습니다. 조작할 API가 없었기 때문에 이미지 인식으로 위치와 상태를 판단해야 했고, PC와 노트북의 화면 차이 같은 변수도 함께 처리해야 했습니다
구현 · 템플릿 매칭과 HSV BLOB 감지를 함께 사용하고, 창 크기를 1298×767로 맞춘 뒤 좌표를 0~1 범위로 정규화했습니다
결과와 개선 · 실제 사용 중 반복 조작을 안정적으로 맡길 수 있는 수준까지 조정했습니다. 템플릿 매칭 기준값은 기기와 화면에 따라 0.65~0.85로 나누고, 화면에서 측정한 이동 경계도 왼쪽 0.04·오른쪽 0.77로 따로 적용했습니다

[개인 프로젝트] 거래소·온체인 신호 감지 스캐너

기간

2026.03 ~ 2026.04

성과

가격 차이·급등락·디페깅·상장·거래소 상태·블록 지연·펀딩비를 한곳에서 감지하고 알리도록 만들었습니다. 34개 체인의 약 190개 토큰과 1,200개 이상 무기한선물 종목까지 확인하도록 범위를 넓혔으며, 자동매매는 구현하지 않았습니다.

내용

배경 · 거래소와 체인, 토큰, 선물 종목을 동시에 봐야 했고 가격 차이·급등락·디페깅·블록 지연처럼 확인할 신호도 여러 갈래였습니다. 사람이 화면을 오가며 변화 시점을 맞추는 방식으로는 범위와 속도를 따라가기 어려워 자동화가 필요했습니다
구현 · 거래소 WebSocket과 공개 API, web3.py로 데이터를 모으고 가격 갭·스파이크·디페깅·블록 지연을 나눠 감지했습니다
결과와 한계 · 여러 거래소와 체인에 흩어져 있던 신호를 한곳에서 모아 우선순위가 높은 항목만 확인할 수 있게 했습니다. 감지한 신호와 판단 근거는 SQLite에 저장했고, 34개 체인 가운데 21개 EVM 체인은 블록 생성 상태도 확인했습니다. V1은 조회·기록·알림까지 구현했고 자동매매는 제외했습니다

[㈜메타플라이어] 고객 맞춤 마케팅 자동화 · 데이터 분석

기간

2023.07 ~ 2024.07 (1년 1개월)

성과

고객사 업무에 맞춘 마케팅 자동화 시나리오 3건을 만들었습니다. 메일 확인·링크 클릭·설문 응답에 따라 후속 문자와 메일이 달라지도록 구성했고, GA·GTM·Clarity·Looker Studio 데이터를 대시보드에서 확인할 수 있게 정리했습니다.

내용

세미나·교육 신청 안내, 기업 소식 뉴스레터, 행사 전후 후속 연락처럼 고객사마다 필요한 업무를 자동화 시나리오로 구성했습니다
메일을 열었는지, 링크를 눌렀는지, 설문에 응답했는지에 따라 확인 안내·참여 독려·당일 알림·후속 메일이 이어지도록 조건을 나눴습니다
GA·GTM·Clarity·Looker Studio로 유입과 가입 과정을 확인하고, 이상 가입 패턴이 발견되면 원인을 찾아 운영에 반영했습니다

[크립토 마케팅 프리랜서] 리서치 · 콘텐츠 · 커뮤니티

기간

2021.10 ~ 2026.01

성과

영문과 국문 장문 분석글 약 1,100건을 발행했고, 최근 1년 기준 계정 누적 노출 약 1,000만 회와 좋아요 7만 회 이상을 기록했습니다. 0G Labs 한국 커뮤니티는 개설 후 6개월 동안 6천 명 이상 규모로 운영했습니다.

내용

0G·Sentient·Allora·Virtuals·Kaito 등 AI 관련 프로젝트의 기술, 토크노믹스, 시장 구조를 조사해 콘텐츠로 만들었습니다
좋아요 100회 이상을 기록한 게시물은 156건이었고, 게시물별 반응을 보며 주제와 구성을 조정했습니다
프로젝트·거래소·커뮤니티와 협업하며 기술을 조사하고 독자가 이해할 수 있는 내용으로 풀어 쓰는 일을 맡았습니다

KS Quantum Jarvis,
직접 만들어 봤습니다.

지원에 앞서,
KS의 업무를 가정한 PoC를 만들었습니다.

주요 자동화 프로젝트와
관련 실무 경험입니다.

경험한 것과 배우고 있는 것을
구분해서 정리했습니다.

역량

한계

PoC를 실제 업무에 맞게
다시 만들겠습니다.

라이브로 보기

KS Quantum Jarvis,직접 만들어 봤습니다.

지원에 앞서,KS의 업무를 가정한 PoC를 만들었습니다.

주요 자동화 프로젝트와관련 실무 경험입니다.

경험한 것과 배우고 있는 것을구분해서 정리했습니다.

역량

한계

PoC를 실제 업무에 맞게다시 만들겠습니다.

라이브로 보기

KS Quantum Jarvis,
직접 만들어 봤습니다.

지원에 앞서,
KS의 업무를 가정한 PoC를 만들었습니다.

주요 자동화 프로젝트와
관련 실무 경험입니다.

경험한 것과 배우고 있는 것을
구분해서 정리했습니다.

PoC를 실제 업무에 맞게
다시 만들겠습니다.