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title: "Charlie Tang Hoong — 응용 AI · 자동화 엔지니어, 말레이시아"
url: https://cv.tanghoong.com/ko/
locale: ko
description: "말레이시아 슬랑오르를 기반으로 하는 응용 AI · 자동화 엔지니어. 15년 이상의 경험으로 모호한 비즈니스 과제를 실제로 운영되는 AI · 자동화 · 소프트웨어로 만듭니다. 말레이시아, 싱가포르, 아시아 태평양 지역 대응."
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# Charlie Tang Hoong

**FDE ── 응용 AI · 자동화 엔지니어** — 말레이시아 슬랑오르 · UTC+8

모호한 비즈니스 과제를, 실제로 돌아가고 성과를 측정할 수 있으며 계속 운영할 수 있는 AI · 자동화 · 소프트웨어로 만듭니다.

15년, 말레이시아 슬랑오르에서 일해 왔습니다 —— 그 일의 대부분은 같은 모습으로 시작합니다: 다른 사람이 만든 시스템, 문서는 없고, 고치는 동안에도 사업은 멈출 수 없습니다.

## 근거

- **3건 중 2건은 "하지 마세요"** — 서로 다른 3개 분야의 AI 타당성 검토. 그중 2건은 설비 투자가 회수되지 않는다고 판단해 진행하지 않을 것을 권했습니다. 3번째는 만들었습니다.
- **월 수십억 노출** — 제가 담당한 애드테크 플랫폼의 규모입니다 —— 초당 수만 건의 요청. 제가 다시 만든 백엔드 경로에서는 p95가 100밀리초 아래로 유지됩니다.
- **파이프라인 15개 이상** — 가격 모니터링, 리드 확보, 시장 정보 —— 중소기업 고객을 위해 구축. 필요했던 것은 가격표를 지켜보는 장치였지, 플랫폼이 아니었습니다.
- **15년 이상** — 4개 회사, 싱가포르 계약 1건, 두 번의 창업, 그리고 개인 수주 —— 상대는 대기업 운영팀부터 2인 규모 중소기업까지.

그 3건의 AI 제안 중 2건은 계약으로 이어지지 않았고, 바로 그 점이 핵심입니다: 고객은 충분히 이른 시점에 실제 숫자를 손에 쥐었고, 적은 비용으로 "하지 않는다"고 판단할 수 있었습니다.

## 주요 사례

5개의 사례를 같은 형식으로 씁니다: 고객이 무엇을 하려 했는지, 무엇이 불분명했는지, 제가 무엇을 결정했는지, 무엇을 만들거나 조언했는지, 그리고 결과가 어떻게 되었는지.

- 사례 1 — 우리 것이 아닌 시스템 위에서 개발하기: 여러 역할이 얽힌 예약·주문 플랫폼을 대기업 고객의 오래된 ERP 위에서 운영에 올렸습니다. 인터페이스 계약은 고객사 엔지니어와 직접 정했고, 범위 변경은 모두 개발에 들어가기 전에 서면으로 승인받았습니다.
- 사례 2 — 멈출 수 없는 서류 업무에서 타이핑을 걷어내기: OCR과 LLM을 결합한 파이프라인으로 대량 해운 서류 업무의 수기 입력을 크게 줄였습니다 —— 원천 시스템에 API가 없고 교체할 수도 없는 운영 환경에서.
- 사례 3 — 연결을 붙잡지 않고 AI 어시스턴트 트래픽 감당하기: AI 고객 지원 어시스턴트의 요청 경로를 다시 만들었습니다: 대화 한 건이 동기 연결을 붙잡는 대신 큐에 들어가고 프론트엔드가 폴링하는 방식으로 —— 납품·머지 완료.
- 사례 4 — AI 제안 3건, 그중 2건은 하지 말라고 했습니다: 서로 다른 3개 분야의 AI 타당성 검토. 각각 해법 설계와 비용을 포함한 구축 견적을 냈습니다: 그중 2건은 설비 투자 관점에서 올바르게 보류되었고, 3번째는 만들었습니다.
- 사례 5 — 바탕이 되는 개발력: 수십억 노출과 스스로 도는 마켓플레이스: 같은 애드테크 회사에서 두 차례, 합쳐서 11년: 4년은 플랫폼 개편에서 유일한 프론트엔드 엔지니어, 이어서 셀프서비스형 광고 마켓플레이스를 처음부터 구축, 그리고 초당 수만 건의 요청을 받는 백엔드입니다.

## 일하는 방식

상대가 대기업 운영팀이든 2인 규모 중소기업이든, 같은 7단계입니다. 순서가 도구보다 중요합니다 —— 제가 본 실패의 대부분은 첫 줄을 쓰기 전에 이미 정해져 있었습니다.

- **01 파악** — 지금 그 일을 실제로 하는 사람 옆에 앉아, 업무가 실제로 돌아가는 대로 기록합니다. 조직도가 설명하는 대로가 아니라. 정말 중요한 것은 대개 요구사항 문서에 없습니다.
- **02 정의** — 새 업무 흐름을 그리고, 이해관계자와 함께 확인하고, 개발 착수 전에 서면으로 합의합니다. 무엇이 범위 밖인지, 무엇을 의도적으로 2단계로 미루는지도 명시합니다.
- **03 설계** — 무엇을 사고 무엇을 만들지 먼저 정한 다음, 어떻게 만들지 정합니다. 살 수 있는 부분은 연동하고, 중요한 경로는 직접 만들며, 진짜 제약에는 정직하게 마주합니다 —— 네트워크, 권한, 다른 회사의 릴리스 주기, 더 늘어나지 않을 예산.
- **04 구축** — 복잡한 부분과 인터페이스 계약을 정하는 부분은 제가 맡고, 단순한 화면은 넘깁니다. 한 작업이 30분이 지나도 방향이 잡히지 않으면, 조용히 다시 만들지 않고 설계 논의로 전환합니다.
- **05 배포** — 이 환경은 제가 바꿀 수 없다는 전제로 진행합니다. 침습적이지 않은 방식으로 연동합니다 —— 이미 있는 곳에서 읽고, 긴 작업에는 체크포인트를 두고, 중단되면 처음이 아니라 중단된 지점부터 이어서 돌리고, 사람이 중간에 넘겨받을 수 있는 길을 반드시 남깁니다.
- **06 측정** — "정상"이 무엇인지, 그것을 어떻게 보이게 할지를 미리 정해 둡니다 —— 재시도 동작, 실패의 가시성, 요청 한 건당 비용. AI라면 인상이 아니라 평가 데이터셋으로 측정합니다.
- **07 개선** — 이번 범위를 납품하고, 다음에 필요한 전제 조건을 계속 보이게 둔 뒤, 운영이 드러낸 사실이 우선순위를 정하게 합니다.

## 제가 할 수 있는 일

- **고객 요구사항 파악과 제안 정의** — 문제를 안고 있는 당사자와 직접 일합니다 —— 운영 담당자, 창업자, 고객사 엔지니어 —— 불완전한 요구를, 범위가 분명하고 금액이 있으며 "완료"의 정의가 공유된 제안으로 바꿉니다. 이 일은 양쪽에서 모두 해 봤습니다: 사업회사 내부에서는 업무 프로세스 담당으로 문서가 없던 재무·물류 업무를 그렸고, 외부 엔지니어로서는 AI 시스템을 사 본 적 없는 중소기업의 프로젝트 평가를 했습니다.
- **응용 AI와 업무 자동화** — 실제 운영 안에서 돌아가야 하는 AI 시스템입니다: 서류에서 항목을 뽑아내고, 기록하기 전에 사람이 확인하는 공정. 고객 지원 AI의 지식 구조, 도구 호출, 대화 관리, 상담원 인계. 그리고 재무와 물류에 걸쳐 원래 수기로 입력하던 RPA.
- **솔루션 설계와 기간 시스템 연동** — 이어질 것을 전제로 만들어지지 않은 시스템끼리 잇습니다 —— 고객사의 오래된 ERP, API가 없는 원천 시스템, 외부 이커머스·결제 플랫폼, 메시지 큐, 그리고 그 사이에 끼어 있는 사람의 공정. 반복해서 나오는 판단은 "살 것인가 만들 것인가"이고, 저는 양쪽을 충분히 여러 번 해 봤기 때문에 정말 흥미로운 질문이 어디에 있는지 압니다: 어떤 제약이 "사 온 부품"을 성립하지 않게 만드는가.
- **운영 엔지니어링과 신뢰성** — 가동된 뒤에도 책임은 저에게 있습니다. 긴 작업은 처음이 아니라 중단된 지점부터 이어서 돌립니다. 실패는 사람이 아직 수작업으로 되돌릴 수 있는 시점에 드러나게 합니다. 큐로 처리해서, 느린 한 건이 다음 고객을 기다리게 하지 않도록 합니다. 제출은 멱등하게 만들어, 새로고침해도 중복으로 실행되지 않게 합니다. 쓰이지 않는 자원은 붙잡고 있지 않고 해제합니다.
- **기술 납품과 이해관계자 조율** — 제가 이끄는 것은 납품과 기술 판단이지, 인원 수가 아닙니다: 팀의 의견을 들은 뒤의 최종 설계·기술 선택 결정, 팀이 실제로 따르는 코드 리뷰 운영, 그리고 엔지니어가 정말로 막혀 있는 지점에서 끌어내는 일 —— 제 경험으로는 그것은 거의 언제나 코드가 아니라 인터페이스 계약입니다.