1998.07.17

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소통을 중시하는 기획자입니다.

비상연락처 010-7724-8922 이메일 ch05108@naver.com 깃허브 Iimchaehoon

소개

안녕하세요. 저는 개발자와 디자이너의 언어를 이해할 수 있는 기획자입니다. 필요한 기능을 빠르게 실험하고, 데이터와 피드백으로 개선하는 일을 좋아합니다.

프로토타입 우선 실행 중심 개발·디자인 커뮤니케이션
제가 일하는 방식▼
  • 핵심가설 설정 → 빠른 MVP → 사용자 피드백 수집
  • 기술 난이도와 리스크를 고려한 우선순위 제시
  • 문서와 프로토타입을 기준으로 팀 합의 형성
협업 스타일▼
  • 개발자와 디자이너를 모두 경험하여 서비스를 조율하고 원활하게 커뮤니케이션합니다.
  • 이슈를 빠르게 요약하고 선택지를 제시합니다.

보유 기술 및 도구

서비스 기획·협업, AI 활용과 자동화, 디자인·콘텐츠 제작 및 웹 개발에 활용하는 기술과 도구입니다.

Cooperation

Google WorkspaceGoogle Workspace
SlackSlack
NotionNotion
Google DriveGoogle Drive
FlowFlow
카카오비즈니스카카오비즈니스

Design · Content

FigmaFigma
CanvaCanva
CapCutCapCut

Web

HTMLHTML
CSSCSS
JavaScriptJavaScript
ReactReact

Database

MySQLMySQL

Git

GitHubGitHub

AI Tools

ChatGPTChatGPT
ClaudeClaude
CodexCodex
GeminiGemini
CursorCursor
Figma MakeFigma Make

Cloud

AWSAWS

Development Tools

VSCodeVSCode
Android StudioAndroid Studio

참여 프로그램

천재교육 에듀테크 PM 13기

제품 기획, 프로토타이핑, 데이터 기반 의사결정, 팀 협업을 수행했습니다.

Blaybus 미래교실 AI솔루션 공모전

교육 현장 이슈 해결을 위한 AI 솔루션 기획·프로토타입 과정을 수료했으며, 우수한 결과물을 기반으로 Blaybus 파트너사 ㈜스타트업코드로부터 교육운영기획 포지션 채용 제안을 받았습니다.

경력

주거·교육 서비스의 사용자 흐름을 분석하고, 서비스 기획부터 콘텐츠 관리, 운영 QA와 업무 자동화까지 수행했습니다.

제트플레이

제트플레이 개발팀 · 팀장

2026.07 ~ 2026.09 · 히어로챌린지 서비스 기획·운영

서비스·앱 기획 UI/UX 기획 콘텐츠 기획 LMS 운영 · QA CS 문의 대응 AI · 업무 자동화

담당 서비스

히어로챌린지 — AI 성장·바른 자세 교실

AI 모션인식 기반 자세 분석과 AR 미니게임을 결합한 방과 후 교육 서비스입니다. 학생은 요가 동작과 신체 활동에 참여하고, 학부모는 앱에서 수업 사진과 자세 측정 결과, 키·체중 등 성장 기록을 확인합니다. 수업 앱·수업관리 시스템(LMS)·학부모 앱이 연결되어 수업 준비부터 활동 결과 확인까지 하나의 흐름으로 이어집니다.

학생 · 수업 앱 요가 학습, AR 게임 참여, 자세·신체 측정

강사 · LMS 수업 준비, 학생·조편성·출결 및 활동 기록 관리

학부모 · 앱 수업 결과, 활동 사진, 자녀의 성장 변화 확인

내 역할과 담당 업무

  • 서비스 분석 · 개선 기획

    학생·학부모·강사의 이용 흐름을 분석하고, 개발자·디자이너와 요구사항·화면 구성·운영 이슈를 공유하며 개선 방향을 논의했습니다.

  • 교육 콘텐츠 기획 · 관리

    교육 콘텐츠와 리소스를 기획·관리하고, 소개 자료와 영상 콘텐츠를 제작했습니다. 교육박람회·키즈 AI 서밋에서 서비스 소개와 콘텐츠 체험 부스를 운영했습니다.

  • LMS 운영 · QA 및 모니터링 자동화

    AI 에이전트가 LMS 모니터링부터 분석·보고까지 수행하는 자동화 프로세스를 구축했습니다. Codex 에이전트가 학생 명단·조편성·출결·점수·사진을 교차 점검하고, 분석 결과를 Slack 소통채널에 업로드하도록 구성했습니다. 반복적인 화면 점검과 보고를 에이전트에 맡기고, 운영 기준·예외 규칙을 보완하며 결과 검수와 오탐·미탐 교정을 담당했습니다.

    모니터링 보고 47일 · 자동점검 보고 24회 · 누적 304개 반 점검

  • CS 대응 · 운영 피드백 정리

    서비스 이용 문의와 수업 운영 문제에 대응했습니다. 실제 화면·데이터로 원인을 확인하고, AI로 답변 초안·처리 이력·FAQ·안내자료를 정리해 검토 후 활용했습니다.

디엔아이 (DNI)

DNI UI/UX그룹 · 사원

2026.02 ~ 2026.04 · 자이홈 FMCS 운영 기획

서비스기획 UI/UX기획 앱기획 운영 테스트 Redmine 이슈관리

자이 아파트 입주민용 앱 자이홈의 커뮤니티 시설 관리 서비스(FMCS) 운영 기획을 담당했습니다. 입주민이 모바일 앱에서 시설을 예약하고, 현장 키오스크에서 발권 후 출입하는 흐름을 관리자 웹·모바일 앱·키오스크 환경 기준으로 점검했습니다.

시설세부시설이용권예약키오스크출입기록
  • 관리자 웹, 모바일 앱, 키오스크 환경의 예약·발권·출입 흐름 점검
  • 운영/개발 서버 반영 테스트 및 기능 검증
  • Redmine 기반 요청사항, 수정사항, 배포 상태 관리
  • 현장 점검 후 회의록 및 결과보고서 작성
자이홈 앱 소개 이미지 자이홈 앱
DNI 로고 이미지 DNI
자이홈 서비스 이미지 자이홈 프로젝트

핵심 역량

커뮤니케이션

기획·디자인·개발 간 언어를 번역하듯 조율합니다. 이슈를 빠르게 이해하고 해결책을 제시합니다.

실행력

MVP와 프로토타입으로 빠르게 검증하고 결과물로 소통합니다.

개발 이해도

HTML, CSS, JavaScript, React 경험과 Git 협업을 바탕으로 현실적인 구현 범위를 제시합니다.

직무 역량

문서 작성 능력

85%

Notion과 Google Workspace를 활용해 기획서, IA, 플로우차트, 기능 정의서, 회의록 등을 체계적으로 정리해 온 경험이 있습니다. 문서를 기준으로 팀의 합의를 이끄는 역할에 익숙합니다.

프로그래밍 이해도 / 프론트엔드

75%

HTML, CSS, JavaScript, React 경험을 바탕으로 화면 설계, 컴포넌트 구조, 간단한 MVP 구현이 가능합니다. 구현 가능한 범위와 난이도를 판단할 수 있는 개발 이해도를 갖추고 있습니다.

기획 / PM 역량

80%

사용자 인터뷰와 설문을 통해 페인포인트를 도출하고, IA, 기능정의, 스토리보드, Figma 프로토타입, WBS, 지표 설계까지 경험했습니다.

UI/UX 디자인 역량

70%

Figma를 활용해 웹과 앱 환경을 고려한 UI/UX 설계를 수행했습니다. IA, 화면 플로우, 요구사항을 화면 구조와 컴포넌트로 연결할 수 있습니다.

프로젝트

팀 4명 기여도 25% 프론트엔드 · 백엔드 · 기획 ChatGPT API · JSON DB · 자동화

지니봇 — 천재교육 LMS 학습관리시스템 AI 챗봇 리뉴얼

ChatGPT API로 질문 의도를 파악하고, 직접 구축한 JSON DB에서 키워드·규칙 기반으로 가장 적합한 답변을 찾아 응답하는 AI 챗봇 시스템을 리뉴얼하여 구현했습니다.

  • 프롬프트 엔지니어링으로 의도 분류 → JSON DB 검색 → 응답 생성 파이프라인 구성
  • FAQ·업무서식 자동 작성 흐름으로 반복 업무 절감
  • 검색 결과에 직접 링크와 페이지 바로가기 제공
팀 3명 · 1개월 기여도 45% UI/UX 분석 · 서비스 개선 제안 · 기획서 · 페르소나 · 개발 · 배포

EDUO — K-MOOC 리뉴얼: AI 기반 개인화 학습 경험

K-MOOC의 학습 지원 한계를 분석하고 개인화 추천과 학습 코치로 완주율 향상을 목표로 리뉴얼했습니다.

팀 4명 · 4주 기여도 35% 서비스 기획 · IA/Flow · 기능정의 · 프로토타입 · WBS · 프론트엔드 AI 어시스턴트 · 개인 맞춤 코스 추천 · 관리자(Admin)

LEVEL-UP — 강사 실무 맞춤 AI 교육 강의 추천 플랫폼

강사의 실무 과업에 맞춰, 설문 기반으로 개인 맞춤 강의와 코스를 추천하는 웹 서비스입니다. 사용자 영역과 운영자 영역을 분리해 실제 서비스 운영까지 고려한 구조로 설계했습니다.

  • 6문항 설문 → 카테고리 태깅 → 메타데이터 유사도 비교 → 가중치 적용 → 추천 리스트 제공
  • 강사 유형별 추천 코스와 검색·필터·강의 상세 탐색 구조 설계
  • 관리자 페이지: 승인/제재, 주문/결제, 환불/사용자, 공지/FAQ 관리
  • 강사 대상 설문 기반으로 AI 활용 경험 75%, 플랫폼 사용 의향 67% 확인

성과

프로젝트를 통해 실제로 만들어 낸 변화와, 서비스 기획 관점에서 설정한 기대 효과를 정리했습니다.

지니봇 · 업무 프로세스 시간 단축

기존 프로세스 대비 챗봇 도입 후 처리 시간 변화
휴가 신청
132초
챗봇 적용
52초
자료 탐색
97초
챗봇 적용
45초

EDUO · 평생교육 플랫폼 완주율 개선 목표

K-MOOC 경험에서 발견한 이탈 구간 기준 목표 지표
완주율
50%
강의이해도
70%
재수강 의향
향상 기대

LEVEL-UP · 강사 설문 기반 MVP 타당성

강사 설문 결과를 근거로 문제와 수요를 정의
AI 활용 경험
75%
플랫폼 사용 의향
67%
개인 맞춤 추천 가치
가설 검증

프로젝트 회고

각 프로젝트를 통해 얻은 인사이트를 정리했습니다.

지니봇

실제 업무 플로우에 AI를 적용할 때는 정확도뿐 아니라 설명 가능성과 직접 실행까지 이어지는 플로우가 중요하다는 것을 배웠습니다.

EDUO

평생교육 서비스는 한 번의 사용 경험보다 코스 전체 여정이 중요하며, 완주를 돕는 UX 설계가 필요하다는 것을 배웠습니다.

LEVEL-UP

추천 기능은 알고리즘만이 아니라 데이터 수집, 가중치, 결과 제시까지 엔드투엔드 경험으로 설계되어야 한다는 것을 배웠습니다.

연락처

기타

  • 거주지: 서울시 강서구