KOSPI D사 결산 담당 · 프로젝트 기반 데이터 애널리스트
회계·세무 도메인 × 빅데이터 분석 × 실전 AI 자동화

학부에서 회계학을 전공했고, 최종학력은 빅데이터 석사입니다. 2017년 7월부터 회계·세무 실무를 수행해 온 9년차 실무자로, 휴직 등을 제외한 실경력은 8년 5개월입니다. 본업에서는 KOSPI D사의 결산·DART 공시(XBRL)·세무·내부통제를 담당하고, 외부 프로젝트에서는 데이터 애널리스트로 활동합니다. 업무 문제를 데이터로 분석하고 AI 시스템으로 구현하며, 기능의 수보다 공식 근거, 재현 가능한 측정, 실제 실행 결과를 중요하게 생각합니다.

검증 레이어를 무조건 추가하지 않고, 품질과 비용을 함께 측정해 유지·축소·제거를 판정하는 공개 하네스입니다.

• 사전등록 → 블라인드 채점 → 통계 판정의 재현 가능한 절차
• 계기 검침 3회 판정에서 SPLIT 0/55
• 진단 비용 1,650콜 → 165콜
• 효과가 없던 메인 프로브를 실제로 폐기한 전 과정 공개

회계기준, 세법, 판례와 실무 자료를 검색·대조해 근거와 함께 답하는 AI 시스템을 운영합니다.

• K-IFRS·법령·판례·해석례 기반 검색
• 주장과 인용 원문의 구조·주소·의미를 분리 검증
• 검색 품질을 골드셋과 리플레이로 측정
• 민감 데이터와 공개 지식소스를 분리한 로컬 우선 설계

내부 데이터와 운영 주소는 공개하지 않으며, 포트폴리오에는 합성 데이터와 익명화된 평가 결과만 사용합니다.

국세청 공식 수록형식과 신고 매뉴얼을 기준으로 전자신고 변환파일을 생성하는 로컬 데스크탑 워크플로를 구축했습니다.

• 신고 방식별 입력 마법사
• 공식 고정길이 레코드 규격 기반 출력
• CP949·파일 형식·자리수 검증
• 실행되는 더미와 실제로 유효한 결과물을 구분하는 원문 대조 게이트

웹 ChatGPT가 로컬 저장소를 직접 수정하고 테스트·커밋·PR까지 수행할 수 있게 만든 제한형 MCP Git writer입니다.

• shell 미노출
• 저장소·브랜치·보호 경로 제한
• 실패 가드 self-check와 happy-path E2E 테스트
• 휴대폰에서 요청하고 PR로 검토하는 작업 흐름

DOMAIN FIRST  →  SOURCE OF TRUTH  →  SMALL BUILD  →  REAL MEASUREMENT  →  KEEP OR REMOVE

• Domain first: 회계·세무 규칙과 실제 업무 흐름부터 이해합니다.
• Measured, not assumed: 성공 주장보다 분모·원자료·실행 결과를 남깁니다.
• Privacy by boundary: 내부 데이터, 공개 데이터, 합성 데모를 분리합니다.
• Failure is evidence: 실패하거나 기각된 실험도 재현 가능하게 기록합니다.

Python SQL SQLite Excel OpenDART XBRL RAG MCP LLM Evaluation GitHub Actions

상세 사례는 Notion 포트폴리오에서 문제 → 접근 → 결과 → 증거 → 한계 순서로 정리합니다.
Portfolio: Notion 포트폴리오
Email: kims6305@naver.com

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