Role Fit

역할 정렬 맵

이 문서에서는 보안관제 직접 정렬부터 인접 확장 레인까지, 어떤 역할에 어떤 레포를 보여드리는 것이 가장 자연스러운지 정리해두었습니다.

1. 클라우드 보안/관제

  • 직접 레포: `security-threat-response-workbench`, `AegisOps`
  • 보강 레포: `enterprise-llm-adoption-kit`, `doeon-kim-portfolio`
  • 핵심 메시지: WAF / IDS / DDoS triage, incident review, shift handoff, auditability를 한 흐름으로 설명드릴 수 있다는 점입니다.

2. 네트워크 운영 / 서비스 보증

  • 직접 레포: `nw-service-assurance-workbench`
  • 보강 레포: `ops-reliability-workbench`, `doeon-kim-portfolio`
  • 핵심 메시지: access, transport, core, IDC, E2E service path, change discipline을 실제 운영 감각과 연결해 설명드릴 수 있다는 점입니다.

3. 운영 통제 / 거버넌스

  • 직접 레포: `enterprise-llm-adoption-kit`, `Nexus-Hive`
  • 보강 레포: `regulated-case-workbench`, `memory-test-master-change-gate`, `m365-copilot-adoption-command-center`
  • 핵심 메시지: RBAC, audit logging, approval flow, quality gate, deny/review/allow 같은 운영 통제 구조를 여러 레포에서 반복해 설계해왔다는 점입니다.

4. AI 시스템 신뢰성

  • 직접 레포: `stage-pilot`, `tool-call-finetune-lab`
  • 보강 레포: `AegisOps`
  • 핵심 메시지: runtime reliability, eval harness, replay, release ledger를 결과만이 아니라 과정까지 남기며 정리해왔다는 점입니다.

5. 데이터 플랫폼 / governed analytics

  • 직접 레포: `Nexus-Hive`, `lakehouse-contract-lab`
  • 보강 레포: `enterprise-llm-adoption-kit`
  • 핵심 메시지: governed SQL, medallion pipeline, export boundary, warehouse adapter 같은 데이터 플랫폼 감각을 함께 보여드릴 수 있다는 점입니다.

6. 도메인형 AI 시스템

  • 직접 레포: `Upstage-DocuAgent`, `retina-scan-ai`, `banking-agent-workbench`
  • 핵심 메시지: document AI, clinical vision, financial agent backend처럼 산업별 요구를 시스템으로 옮기는 폭도 갖고 있다는 점입니다.