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이석우

Seukwoo Lee

AI Engineering Lead

연구 단계의 AI를,
돈을 내는 제품으로.

안녕하세요, 이석우입니다. 연구·시험 단계의 기술을 실제 사용자가 쓰고 돈을 내는 제품으로 만들어 왔습니다. 직접 설계하고 코드를 쓰며, 3명 개발 파트부터 50명 연구 본부까지 이끌었습니다.

최근 2년은 회사마다 'AI를 제품으로' 만드는 미션을 맡아 끝까지 마쳤습니다 — 이스트소프트에서 Alan 유료화(2025.07), 스튜디오씨드코리아에서 ProtoPie MCP 정식 출시(2026.10).

How I build

AI 서비스를 만드는 방식

PoC부터 운영까지, AI 제품을 만들 때 지키는 여섯 가지

  1. 01 / Define요구사항으로 문제·기능을 정의하고 기술 검토
  2. 02 / Scope룰로 풀 수 있는 건 룰로, AI는 필요한 곳에만 투입
  3. 03 / Pipeline단계를 나누고, 단계마다 맞는 모델 적용
  4. 04 / Eval사람이 만든 정답 기준을 먼저 두고, 바꿀 때마다 같은 기준으로 평가
  5. 05 / Verify기계가 확인할 것과 사람이 판단할 것을 나눠 검증
  6. 06 / Operate비용·지연·품질을 측정하며 개선
  • 10년차

    개발 경력

    2017.01 – 현재 · AI 제품 개발은 2025.04부터

  • 50명

    최대 조직 규모

    R&D 연구본부장 · 티맥스에이아이 2020–2022

  • 5개

    상용화 서비스 개발

    ProtoPie MCP · Alan · 닥터메타 · Meta.CRO · 내눈N

  • 3회

    그룹사 수상

    기술혁신상 · Super Leader · Maestro

02 / Leadership

리더십

조직 규모

  • 소규모(3명) 개발 파트부터 대규모(50명) R&D 본부까지 팀 빌딩 및 리딩 — 본부장으로 CTO 공백 1년간 기술 총괄
  • 현재 4~5명 애자일 팀 운영 — 빠른 의사결정과 유연한 실행
  • 팀원과 리더의 평가를 직접 맡으며, 주고받은 피드백으로 '좋은 리더'의 기준과 리딩 방식을 계속 다듬어 옴

의사결정 · 작게 만들고 빠르게 검증

  • 짧은 주기로 만들고 확인하며 방향을 조정하는 애자일 방식으로 팀 운영
  • 프로토타입과 베타 테스트로 반응을 먼저 확인한 뒤 확장 (MX Studio 외부 베타, 닥터메타 내부 베타)

우선순위 · 사용자 데이터와 사업 지표로

  • Google Analytics · Amplitude로 트래픽 흐름과 기능별 사용률을 보고 개발 우선순위 결정
  • 무료→유료 전환 시 추론 원가·전환율 기반 가격 설계부터 약관·결제·출시까지 개발과 함께 리드

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