배당 투자자를 위한 AI 기반 리서치 어시스턴트로, 금융 데이터 파이프라인, 멀티 에이전트 위험 분석, SEC 서류에 대한 RAG, 컴플라이언스 가드레일이 적용된 설명 가능한 포트폴리오 리서치 시뮬레이션을 결합합니다.
교육 연구 도구 — 재정적 조언이 아닙니다.
기술 스택
Next.js FastAPI PostgreSQL/pgvector Docker LangGraph Langfuse
아키텍처 흐름
안녕하세요, 저는 Joaquin Mellado
프로덕트를 앞으로 나아가게 하는 소프트웨어를 만듭니다.
React, TypeScript, Python 및 클라우드 인프라로 안정적인 AI 지원 제품을 구축하는 시니어 풀스택 소프트웨어 엔지니어입니다.
프로덕트 중심의 소프트웨어 엔지니어
소프트웨어 엔지니어링, 프로덕트 판단력, 프론트엔드 크래프트, 실용적인 AI 워크플로우를 연결하여 사람들이 이해하고 신뢰하며 사용할 수 있는 것을 구축합니다.
선별된 작업
사례 연구 준비 중.
제가 구축한 제품 뒤에 있는 아키텍처, 결정, 트레이드오프, 결과를 문서화하고 있습니다. 각 사례 연구는 실제 문제, 실제 코드, 실제 결과를 보여줄 것입니다.
왜 지금인가
왜 프로덕트 중심 엔지니어링이 지금 중요한가.
AI는 인터페이스, 기능, 코드 생성을 더 쉽게 만듭니다. 그렇기 때문에 판단력이 더 가치 있어집니다, 덜 가치 있어지는 것이 아닙니다. 진정한 우위는 무엇이 존재해야 하는지, 무엇이 제거되어야 하는지, 무엇을 측정해야 하는지, 그리고 프로덕트가 실제로 어디에서 실패하고 있는지를 아는 것입니다.
더 많은 아웃풋이 더 많은 가치는 아니다
AI는 생산을 가속화할 수 있지만, 약한 아이디어, 불명확한 흐름, 기억에 남지 않는 인터페이스를 증폭시킬 수도 있습니다.
품질은 즉시 느껴진다
속도, 명확성, 접근성, 신뢰성은 로드맵이나 기능 목록보다 먼저 신뢰를 형성합니다.
아키텍처는 프로덕트 속도에 영향을 미친다
기술적 결정은 팀이 보이지 않는 부담을 만들지 않으면서 얼마나 안전하게 변경, 학습, 출시할 수 있는지를 결정합니다.
신호는 의견을 이긴다
강한 팀은 행동, 마찰, 유지율, 피드백을 사용하여 다음에 무엇을 구축할지 결정합니다.
내가 실제로 배운 것
유용한 것들은 대부분 지저분한 신호 속에서 나타납니다.
저는 은행업, 대규모 프론트엔드 플랫폼, 내부 리스크 워크플로, 그리고 제가 창업한 스타트업 MVP에서 일했습니다. 다른 맥락, 같은 교훈: 소프트웨어 품질은 사람들이 앞으로 나아가는 것을 도울 때 중요합니다.
불편한 숫자를 찾아 나선다.
에러율, LCP, 이탈, 느린 흐름, 지원 신호, 관찰 가능성 데이터는 종종 세련된 데모보다 더 많은 것을 말해줍니다.
관찰 가능성은 잘 활용하면 프로덕트 작업이 된다.
Adobe, Datadog, 플랫폼 메트릭은 단순한 엔지니어링 대시보드가 아닙니다. 그것들은 프로덕트가 실제로 사람들을 위해 작동하는지 보여줄 수 있습니다.
아키텍처는 대개 다이어그램보다 팀에 관한 것이다.
마이크로프론트엔드, 공유 패키지, 모듈 경계는 소유권과 변경 패턴이 명확할 때만 도움이 됩니다.
나는 항상 실험으로 돌아간다.
프로덕트를 시작하고, 테스트하고, 배울 기회를 항상 찾고 있습니다. 그것을 하기에 아마 지금이 가장 좋은 순간일 것입니다.
내가 관심을 두는 것
장인정신 뒤에 있는 관심사.
좋은 소프트웨어는 기본입니다. 더 어려운 질문은 프로덕트가 가치를 창출하고, 행동을 변화시키고, 신뢰를 얻고, 빠르게 움직이면서 유지보수 가능한 상태를 유지하는지입니다.
기억에 남는가
사람들이 이 경험을 기억할까, 아니면 그저 또 다른 인터페이스에 불과할까?
진정한 가치
우리가 고통스러운 문제를 해결하고 있는가, 아니면 단지 눈에 보이는 활동을 출시하고 있는가?
사용자 행동
사람들이 실제로 무엇을 하고, 반복하고, 피하고, 포기하는가?
AI 활용
AI가 판단력과 속도를 향상시키고 있는가, 아니면 단지 아웃풋 양만 늘리고 있는가?
프론트엔드 품질
프로덕트가 빠르고, 명확하고, 접근 가능하고, 신뢰할 수 있다고 느껴지는가?
지속 가능한 속도
팀에 보이지 않는 부담을 만들지 않으면서 빠르게 움직이고 있는가?
내가 찾는 신호
제품 시장 적합성 (PMF)
사람들은 프로덕트가 중요한 것을 해결해 주기 때문에 돌아옵니다.
유지율
첫 방문 이후에도 경험이 계속 가치를 생산하고 있습니다.
UX 마찰
혼란, 망설임, 반복 단계, 이탈이 디자인 입력이 됩니다.
성능
속도는 신뢰, 전환, 인지된 품질의 일부가 됩니다.
노스스타
팀이 허영 대시보드가 아니라 가치에 맞춰 정렬됩니다.
기술 부채
트레이드오프는 부담이 되기 전에 명시적이고, 의도적이며, 가시적입니다.
내가 피하는 함정
스코프 크리프
더 많은 기능이 프로덕트를 덜 기억에 남게 만들 수 있습니다.
허영 메트릭
보기 좋은 숫자도 약한 프로덕트 학습을 숨길 수 있습니다.
숨겨진 복잡성
깔끔한 UI가 비용이 많이 드는 결정과 미래 유지보수 비용을 숨길 수 있습니다.
느린 피드백
긴 피드백 루프는 프로덕트 판단력과 전달 품질을 약화시킵니다.
1 진짜 문제 발견하기
2 최소한의 유용한 버전 구체화하기
3 정성껏 구축하기
4 신호 측정하기
5 의도를 가지고 반복하기
현장 노트
진정한 프로덕트 엔지니어링 판단력.
가장 강력한 프론트엔드 결정은 거의 기술적인 것만이 아닙니다. 그것들은 팀 자율성, 전달 속도, 프로덕트 리스크, 미래 변경 비용을 형성합니다.
아키텍처 트레이드오프
아키텍처 선택은 프로덕트 결정입니다.
대규모 프론트엔드 시스템에서 아키텍처 선택이 팀이 얼마나 안전하게 출시하고, 얼마나 독립적으로 작업할 수 있으며, 프로덕트 변경 비용이 얼마나 되는지에 영향을 미치는 것을 보았습니다. 마이크로프론트엔드, 모듈 페더레이션, 공유 라이브러리, 모듈러 모노리스는 성숙도 수준이 아닙니다. 그것들은 트레이드오프입니다.
마이크로프론트엔드
더 많은 팀 자율성, 그러나 더 많은 운영 및 통합 복잡성.
모듈 페더레이션
유연한 런타임 구성, 그러나 더 어려운 디버깅, 버전 관리 및 소유권.
공유 라이브러리
더 나은 일관성과 재사용, 그러나 가능한 릴리스 병목 현상과 결합.
모듈러 모노리스
더 간단한 전달, 그러나 느린 엔트로피를 피하기 위해 강력한 경계가 필요.
최고의 아키텍처는 프로덕트의 변화 속도, 팀 구조, 리스크 프로파일 및 학습 요구에 맞는 아키텍처입니다.
고위험 은행 플로우
송금, 온보딩, 계정 관리를 통해 신뢰성, 명확성, 성능이 엔지니어링 세부사항이 아닌 프로덕트 기능임을 배웠습니다.
창업자에서 MVP까지
BinnApp을 아이디어에서 MVP로 구축하면서 범위를 줄이고, 프로덕트 디스커버리를 조정하고, 불확실성 속에서 기술적 결정을 내리는 법을 배웠습니다.
장인정신의 증명
이 랜딩 페이지도 프로덕트의 일부입니다.
Signal 게임은 장식이 아닙니다. 그것은 제가 어떻게 구축하는지에 대한 작은 은유입니다: 가치 있는 신호를 식별하고, 비용이 많이 드는 함정을 피하고, 의도를 가지고 나아가고, 더 나은 결정을 가능하게 하는 것.
제가 포트폴리오 상호작용을 이렇게 디자인한다면, 실제 프로덕트 플로우를 어떻게 접근할지 상상해보세요.
내가 도울 수 있을 때
프로덕트에 명확한 사고와 실질적인 실행이 필요할 때 저를 불러주세요.
무엇을 구축할지, 무엇을 단순화할지, 무엇이 깨지고 있는지, 미래 비용을 숨기지 않고 출시하는 방법 등 해결해야 할 실제 문제가 있을 때 가장 잘 작업합니다.
아이디어는 있지만, 프로덕트 경험이 여전히 모호하게 느껴집니다.
모호함을 흐름, 결정, 출시된 행동으로 전환하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
프론트엔드가 프로덕트 결정을 느리게 하고 있습니다.
아키텍처, 성능, UX 명확성, 유지보수성을 같은 문제의 일부로 봅니다.
팀에 구축하고 스코프에 의문을 제기할 수 있는 사람이 필요합니다.
출시하는 것도 중요하지만, 사람들이 앞으로 나아가는 데 도움이 되지 않는 작업을 제거하는 것도 중요하게 생각합니다.
함께 일합시다
프로덕트 사고를 하는 기술 파트너가 필요하신가요?
프로덕트에 더 예리한 결정, 더 강력한 프론트엔드 품질, 또는 AI를 인식한 실행이 필요하다면 이야기합시다.