Product Manager 양정우

데이터로 병목을 규명하고, 반복 가능한 표준 구조로 푸는 PM

140개 병원과 의사 80명이 사용하는 B2B SaaS 프로덕트를 3년간 기획부터 개발 관리·검증·배포까지 리딩했습니다. 규제 환경에서 다져온 데이터 신뢰성과 End-to-End 리딩 경험으로 조직의 성장에 기여합니다.

jeong5726@gmail.com

프로필

AI 활용
  • Claude Code로 프로토타입(PoC) 개발
  • Azure AI 텍스트 인식 기반 마스킹 자동화 기획 및 적용
스킬
  • Figma — 화면설계서, 공통 컴포넌트
  • Claude Code — PoC로 구조 검증
  • Jira — Epic–Story–Task 운영 체계
  • Confluence — 요구사항정의서·기능명세서, 스프린트 문서
  • Google Analytics(GA4) — 작업 소요시간 측정
  • SQL / Python — 데이터 분석
수상·자격
  • LH 국토도시 데이터 분석 공모전 입선 (2021-10)
  • AUXDTQ 인공지능활용 사용자경험 디자인기술자격 (2025-03)
어학
  • 영어 비즈니스 레벨, TOEIC 855 (2020-02)

경력

기간소속직무
2021.10 – 2021.12 서울아산병원 연구원 (임상시험 데이터 관리)
2022.01 – 2023.02 트라이얼인포매틱스 Data Manager
2023.02 – 2023.03 에코마케팅 Data Engineer
2023.05 – 현재 트라이얼인포매틱스 Product Manager

제품

제품
ImageTrial — 임상시험 의료영상을 독립 평가자가 판독·채점하고, 그 결과를 규제기관에 제출할 수 있는 데이터로 남기는 영상평가 B2B SaaS. 140개 병원, 의사 80명 사용.
고객
제약사·CRO(임상시험 수탁기관), 프로젝트 단위 계약.
사용자
평가자(판독의·피부과 전문의), 프로젝트를 세팅하는 운영인력, 데이터 매니저.
제품 라인
ImageTrial(항암 BICR·안과·대장내시경) / ImageTrial for Derma(피부·미용의료 사진 평가)
ImageTrial 프로젝트 대시보드 화면, 사이트별 진행 현황과 운영 현황 차트
프로젝트 대시보드
DICOM 뷰어에서 손 X-ray 영상을 측정 도구와 함께 판독하는 화면
DICOM 뷰어
복부 초음파 항목을 입력하는 ImageTrial 평가 폼 화면
평가 폼

역할

  1. 01기획요구사항정의서·기능명세서·화면설계서
  2. 02개발 관리Jira 스프린트
  3. 03검증CSV 리딩
  4. 04배포배포 항목 결정·일정 관리
요구사항 ID별 기능을 정리한 기능명세서 표
기획 · 기능명세서
Figma로 화면 간 흐름을 정리한 화면설계서
기획 · 화면설계서
Jira 스프린트 티켓의 우선순위, 계획·실제 SP, 상태를 정리한 표
개발 관리 · 스프린트

프로젝트

  1. 01 진단 일치도 검증 시스템 0→1 구축으로 9억원 규모 신규 계약 4건 견인의사 간 진단 일치도 검증(신뢰도 평가) 기능 0→1 구축 · 2026.06 – 2026.08 (3개월) 9억원신규 계약 4건
  2. 02 커뮤니케이션 구조 재설계로 개발자 신규 투입 100% 제거, 운영 리드타임 57% 단축셀프서빙 프로젝트 설정 도구(EDC 폼빌더) 0→1 구축 · 2026.03 – 2026.08 (5개월) 57%운영 리드타임 감소
  3. 03 AI 자동화로 마스킹 수작업 97% 제거, 계약금액 20%를 차지하던 운영비 절감이미지 개인정보 마스킹 자동화 · 2024.10 – 2024.12 (3개월) 97%마스킹 수작업 자동화
  4. 04 Jira 애자일 체계 구축으로 고객 일정 준수율 60% → 95%Jira 애자일 프로세스 표준화 · 2024.09 – 2024.11 (3개월) 95%고객 일정 준수율 (60% → 95%)

진단 일치도 검증 시스템 0→1 구축으로 9억원 규모 신규 계약 4건 견인

프로젝트
의사 간 진단 일치도 검증(신뢰도 평가) 기능 0→1 구축
기간
2026.06 – 2026.08 (3개월)
성과
  • 신규 계약 4건 · 9억원 — 동일 의사 풀을 쓰는 4개 프로젝트의 공통 선행조건으로 채택
  • 고객 요구사항 9개를 기능 9개로 1:1 매핑, 그중 규제 요건 3개 별도 관리
  • 전자서명 · 변경 이력 추적(Audit Trail) · 배포 회차 잠금으로 규제기관 제출용 증빙 무결성 확보
  • 고객 추가 요구(역량 영역별 판정) 1주 내 정식 기능화
역할

Product Manager · Project Lead · 협업: 개발 2, QA 1

  • 고객사 인터뷰 및 요구사항정의서 · 기능명세서 · Figma 화면설계서 작성
  • 요구사항 기반 PoC 설계·개발(Claude Code)로 개발팀과 실현 가능성 조기 검증, 고객 발표로 요구사항 불일치를 착수 전 해소하고 개발 범위·일정 확정
  • 컴퓨터 시스템 밸리데이션(CSV)을 위한 QA팀 소통, 개발·배포 일정 조율
기술
  • Claude Code(PoC)
  • Figma
  • Jira
  • Confluence
  • 21 CFR Part 11(미국 FDA 전자기록·전자서명 규정)

프로젝트 상세보기

프로젝트 개요: 진단 일치도 검증 시스템 구축으로 9억원 규모 신규 계약 4건을 견인한 프로젝트의 개요, 역할, 성과 슬라이드
1 / 9
배경·목표: 임상 프로젝트 착수 전 의사 간 진단 일치도를 규제기관에 증빙해야 했지만 종이·엑셀로는 어려워 신규 계약 착수가 지연됐다는 슬라이드
2 / 9
원인 파악: 출제·채점·판정·증빙자료 생성 4단계가 모두 시스템 밖 수작업이라 전자기록과 변경 이력이 남지 않았다는 슬라이드
3 / 9
문제 정의·가설: 문제는 평가 방식이 아니라 검증 결과를 규제기관이 인정하는 형태로 남길 수단이 없다는 것이라는 슬라이드
4 / 9
액션 ①: 요구사항 9개를 기능 9개로 하나씩 연결하고 그중 3개를 규제 요건으로 따로 관리한 매핑 표 슬라이드
5 / 9
액션 ②: 이미지와 정답을 세트로 만드는 문제은행을 중심으로 출제부터 감사기록 조회까지 10단계를 한 흐름으로 연결한 슬라이드
6 / 9
이터레이션: 고객이 요청한 역량 영역별 판정을 1주 만에 정식 채점 기능으로 반영한 슬라이드
7 / 9
결과: 검증 통과가 4개 프로젝트의 공통 계약 조건이 되어 9억원 규모 신규 계약 4건을 견인했다는 슬라이드
8 / 9
레슨런: 급한 요구에도 반복 비용이 쌓이지 않는 해법을 택했지만 일정에 쫓긴 절충은 기술 부채로 남았다는 슬라이드
9 / 9

커뮤니케이션 구조 재설계로 개발자 신규 투입 100% 제거, 운영 리드타임 57% 단축

프로젝트
셀프서빙 프로젝트 설정 도구(EDC 폼빌더) 0→1 구축
기간
2026.03 – 2026.08 (5개월)
성과
  • 프로젝트 설정 개발자 신규 투입 100% 제거 — 운영인력이 직접 설정하는 구조로 전환
  • 운영 리드타임 57% 감소 — 목표 50% 초과 달성 (PoC 43% → 이터레이션으로 +14%p)
  • 개발자-운영인력 간 검토 왕복 6회(설계 검토 4회 + 구현 결과 검토 2회) 구조적 해소
  • 기존 설계 50건 이상(화면 구성요소 90% 이상 중복)을 마스터 페이지 1개로 표준화
역할

Product Manager · Project Lead · 협업: 개발 2, QA 1

  • 원가구조 문제 진단, 소통 메일·사용 로그 분석으로 리드타임 병목 규명
  • 요구사항 패턴 분석 기반 UX 설계: 마스터 폼 + 섹션·블록·항목 3계층 구조, 캔버스 기반 실시간 반영
  • 21 CFR Part 11 기반 Draft/Release 배포 정책 설계
  • 요구사항정의서 · 기능명세서 · 화면설계서 작성, Claude Code PoC로 개발팀 조기 검증 후 범위·일정 확정
  • CSV를 위한 QA팀 소통, 개발·배포 일정 조율, 사용자 교육
기술
  • Claude Code(PoC)
  • Figma
  • Jira
  • Confluence
  • 사용 로그 분석
  • 21 CFR Part 11

프로젝트 상세보기

프로젝트 개요: 셀프서빙 프로젝트 설정 도구(EDC 폼빌더) 0→1 구축 프로젝트의 개요, 역할, 성과 슬라이드
1 / 9
배경·목표: 프로젝트 수가 1년 새 40% 늘었지만 개발인력 비용도 비례 투입돼 영업이익률이 2%p 떨어졌다는 슬라이드
2 / 9
원인 파악: 리드타임 7일 중 3일이 개발자와 운영인력 간 검토 왕복에 쓰였다는 슬라이드
3 / 9
문제 정의·가설: 리드타임을 늘린 것은 개발 속도가 아니라 검토 왕복 구조였다는 슬라이드
4 / 9
액션 ①: 캔버스 방식 UI와 인터랙션 프리뷰로 구현 결과 검토 왕복을 없앤 슬라이드
5 / 9
액션 ②: 기존 설계 50건을 분석해 마스터 페이지 하나와 숨김 처리로 설계 검토 왕복까지 없앤 슬라이드
6 / 9
이터레이션: 1차 결과 43%로 목표에 못 미쳐 도구 안의 왕복과 업계 데이터 관행을 찾아 재설계한 슬라이드
7 / 9
결과: 개발자 투입을 100% 없애고 리드타임을 57% 줄여 목표를 넘겼다는 슬라이드
8 / 9
레슨런: 도메인 지식의 깊이가 디테일을, PoC 조기 검증이 착수 속도를 결정한다는 슬라이드
9 / 9

AI 자동화로 마스킹 수작업 97% 제거, 계약금액 20%를 차지하던 운영비 절감

프로젝트
이미지 개인정보 마스킹 자동화
기간
2024.10 – 2024.12 (3개월)
성과
  • 수작업 마스킹 97% 자동화 — 수동 처리 3% 미만으로 축소
  • 프로젝트당 5.5시간(약 2,000장 × 장당 약 10초) 수작업 대체
  • 계약금액의 약 20%를 차지하던 마스킹 반복 인건비 제거 — 프로젝트가 늘어도 비례 증가하지 않는 구조
역할

Product Manager · Project Lead · 협업: 개발 2

  • GA4로 마스킹 소요시간 측정, 병목 정량화
  • 자동화 방식 4가지를 동일 이미지 200장으로 비교 테스트, 운영 부담 기준으로 방식 선정
  • AI 미처리분을 잡는 예외 처리 UX 설계: 상태 기반 검수, 원본 복원 후 수동 보정 경로
기술
  • GA4
  • Figma
  • Jira
  • Confluence

도입 기술(개발팀 구현) Azure AI Document Intelligence (Custom Template)

프로젝트 상세보기

프로젝트 개요: 이미지 개인정보 마스킹 자동화 프로젝트의 개요, 역할, 성과 슬라이드
1 / 8
배경·목표: 전량 수작업 마스킹이 계약금액의 약 20%를 차지해 고객사 재협상 요구까지 받았다는 슬라이드
2 / 8
원인 파악: 프로젝트당 5.5시간을 수작업했지만 가릴 위치는 이미지마다 거의 같았다는 슬라이드
3 / 8
문제 정의·가설: 예측 가능한 반복 작업을 사람이 매번 처음부터 하고 있었다는 슬라이드
4 / 8
액션 ①: 이미지 200장으로 자동화 방식 4가지를 테스트해 97% 방식을 고른 비교표 슬라이드
5 / 8
액션 ②: AI가 놓친 이미지를 미완료로 표시하고 같은 화면에서 수동 마스킹으로 보정하는 흐름 슬라이드
6 / 8
결과: 마스킹을 97% 자동화해 계약금액 20% 항목의 반복 인건비를 없앴다는 슬라이드
7 / 8
레슨런: 자동화율보다 AI 실패를 즉시 잡는 구조를 먼저 설계해야 한다는 슬라이드
8 / 8

Jira 애자일 체계 구축으로 고객 일정 준수율 60% → 95%

프로젝트
Jira 애자일 프로세스 표준화
기간
2024.09 – 2024.11 (3개월)
성과
  • 고객 일정 준수율 60% → 95%, 사내 표준 프로세스로 채택
역할

Product Manager · Project Lead

  • 애자일 스크럼·Jira 업무관리 구조 학습, 팀 맞춤 프로세스 설계
  • Epic–Story–Task 구조화, 소요시간·기한·우선순위·상태 기준 표준화
  • 스프린트·데일리 스크럼·리뷰/회고 운영 체계 구축, 사내 발표로 표준 채택
기술
  • Jira
  • 애자일/스크럼