1) 프로젝트 개요

서비스 소개: LLM과 실시간 음성 기술을 결합하여 매장의 전화 응대와 예약을 자동화하는 SaaS 솔루션 'SalesFlow AI 리셉셔니스트' 개발

메인 타깃: 전화 응대 인력이 부족한 소규모 매장(피부과, 미용실, 음식점, 학원 등) 및 효율적인 예약 관리가 필요한 프랜차이즈 점주

2) 작업 범위

참여 범위: 1인 풀스택 개발 (서비스 기획 구체화, 백엔드 API 설계, 프론트엔드 대시보드 구현, AI 음성 엔진 연동, AWS 인프라 구축 및 상용화 준비 전 과정 수행)

기술 스택: Python, Django, OpenAI (GPT-4 & Realtime API), WebSockets, PostgreSQL, AWS, Docker

3) 주요 업무

실시간 AI 음성 상담 엔진: OpenAI Realtime API와 WebSockets를 활용하여 지연 시간을 최소화한 자연스러운 STT/TTS 음성 상담 로직 구현

지능형 예약 및 자원 관리: 매장별 영업시간, 브레이크 타임, 시술석/인원수 등 복잡한 예약 슬롯을 자동 제어하는 시스템 개발

매출 증대 로직(Sales Booster): 상담 중 AI가 자연스럽게 추천 상품이나 프로모션을 제안하여 객단가를 높이는 비즈니스 로직 설계

SaaS 통합 관리 대시보드: 점주가 AI 상담 내역 확인, 매장 설정, 실시간 활동 모니터링을 한눈에 할 수 있는 반응형 웹 대시보드 구축

4) 주안점

10년 차 노하우 기반의 안정성: 7건의 상용 앱 런칭 경험을 바탕으로, 동시 다발적인 예약 요청 상황에서도 데이터 무결성이 보장되는 견고한 백엔드 시스템을 설계했습니다.

사용자 경험(UX) 최적화: '빠른 설정 템플릿' 기능을 통해 IT 기기에 익숙하지 않은 점주도 단 몇 번의 클릭으로 AI 상담원을 설정할 수 있도록 편의성을 극대화했습니다.

실시간성 및 확장성: SaaS 형태의 서비스를 고려하여 다중 테넌트(Multi-tenant) 구조를 채택하고, AWS와 Docker를 활용해 트래픽 증가에 유연하게 대응할 수 있는 인프라를 구축했습니다.

1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개
- 예시 : 주부들을 위한 생활용품 커머스 개발

2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경
- 예시) 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등
- 예시) 반응형 웹, Android, iOS 등

3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및 주요 페이지
- 예시) 회원등급제 기능, 숙소 추천 로직 구성, GPS 기반 숙소 리스트, 실시간 예약 및 결제 페이지 등

4) 주안점 : 개발 시 중점이 되었던 사항
- 예시) 개인 정보에 대한 보안, 고도화된 예약 프로세스 등