서지호
문제를 해결하고
사랑받는 서비스를 만듭니다.
창업가 출신 Venture Builder Engineer Web3·AI Product Builder Zero-to-One
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Seoul / Gyeonggi, Korea  ·  010-8858-7098  ·  david.jd.seo@gmail.com
누적 3억+ 사용자 소비자 제품을 0→1로 성장시킨 경험
AI 모델을 하드웨어·센서·운영·배포까지 제품화
EVM·Solana wallet·token·NFT PoC를 제품 가설로 빠르게 검증
모호한 현장 문제를 MVP·운영 workflow·사업 실행으로 연결
3억+
누적 확보 사용자 수
35+
Google Play·App Store No.1 국가 수
$10M+
Revenue scale
16+
실패한 프로덕트 수
"낯선 문제를 빠르게 익히고,
실제로 쓰이는 제품까지 가져갑니다"

저는 새로운 분야에서 고객 문제를 정의하고, 제품을 0→1로 만들어 실제 운영까지 가져가는 일을 해왔습니다. 사용자가 반복해서 쓰는 이유를 찾고, 작은 가설로 검증하며, 결과에 책임지는 방식으로 일합니다.

글로벌 카메라 앱을 0→1로 만들며 누적 3억+ 사용자를 확보했고, 병원용 AI 비전 스캐너는 모델 데모를 넘어 하드웨어·센서·설치·운영이 결합된 현장 제품으로 만들었습니다.

EVM·Solana 기반 wallet, token, NFT/UGC 등 블록체인 가설을 직접 제품으로 검증했습니다. AI, computer vision, hardware, Web3처럼 낯선 분야에서도 제품에 필요한 기술과 도메인을 빠르게 익혀 왔습니다.

특정 기술이나 역할보다 고객에게 필요한 결과를 끝까지 만드는 프로덕트 빌더에 가깝습니다. 작은 팀에서 높은 오너십과 AI 도구를 바탕으로 빠르게 움직일 때 가장 잘 일합니다.

Selected Impact
Global Camera App
사용자가 "찍고 싶고, 저장하고, 공유하고 싶은 얼굴"에 반응하는 지점을 제품 구조로 전환해 누적 3억+ 사용자를 확보한 글로벌 소비자 제품으로 성장.
Launch Portfolio
16+개 실패한 프로덕트에서 얻은 학습을 다음 실험에 반영. 작게 만들고 빠르게 검증하는 루프를 반복해 InstaMini 9M+, Silent Camera W 5M+, Pictail Series 2M+ 달성.
Offline Experience
셀프 포토부스를 촬영 UX, kiosk hardware, 출력, 결제, 설치, 매장 운영까지 이어지는 오프라인 제품으로 구축.
AI Productization
병원 Edge AI scanner를 모델 데모가 아니라 하드웨어·OS·센서·on-device inference·fleet operation이 결합된 현장 운영 제품으로 전환.
How I Build
Opportunity → MVP
새 기회를 고객 가설, 좁은 MVP, 빠른 검증으로 바꾸기
16+개 제품 실험의 학습을 다음 출시로 연결하고, 글로벌 소비자 제품을 3억+ 사용자까지 확장한 경험
Consumer Growth Loop
마케팅보다 제품 경험으로 다시 쓰고, 공유하고, 성장하게 만들기
카메라 앱의 오가닉 성장과 셀프 포토부스의 오프라인 반복 경험을 제품 구조로 만든 경험
Partner → Product → Scale
고객·파트너 제약을 제품과 운영 기준으로 바꾸고 끝까지 실행하기
미국 병원 AI 스캐너 배포에서 보안, 설치, 운영 요구를 조율하고 계약 가능한 플랫폼으로 만든 경험
AI-native Execution
작은 팀이 빠르게 가설을 만들고 실행·검증하는 운영 루프 설계
AI coding agent, RAG, Slack/Discord/Notion 자동화, QA/E2E, fleet admin tool을 업무 루프에 통합한 경험
Experience
Nuvilab — Scanner Platform Lead / Squad Lead
2024–present · Seoul
제품·하드웨어
  • B2B/B2G 공공기관, 글로벌 케이터링사, 병원 고객을 위한 AI vision food scanner를 하드웨어 선정, 보드·외부 카메라·바코드/OCR 스캐너·온도 센서 연동, Android native app, 현장 설치까지 0→1로 제품화
  • Intel RealSense D400-series 3D depth camera 기반 거리·부피 추정 알고리즘과 잔반량 계산 로직을 실제 tray 환경에 맞게 포팅·캘리브레이션
  • On-premise Jetson + Android 이중 장비 구조를 단일 Android edge device로 통합해 설치 복잡도와 유지보수 부담을 줄임
Edge AI·데이터
  • YOLO 계열 object detection, segmentation, classification 모델을 TFLite/RKNN 기반 Android native runtime으로 이전하고 pre/post-processing, label mapping, NMS, JNI bridge, GPU/NPU acceleration을 제품 환경에 맞게 최적화
  • ObjectBox 기반 on-device Vector DB, embedding index, 원격 OTA snapshot sync를 구축해 scanner fleet의 매칭 데이터를 버전 단위로 업데이트
  • RGB camera preview와 thermal sensor 데이터를 좌표계·시간축 기준으로 정합해 tray/food 영역별 온도 판정과 warning UX를 안정화
운영·보안
  • HIPAA-compliant 제품 요구에 맞춰 PHI/PII masking, secure data handling, Android kiosk mode, MDM, OTA/remote update, device provisioning, fleet diagnostics를 구축
  • 인터넷 제한 병원 설치 환경을 위해 카메라·바코드/OCR·온도 센서·MDM·모델/DB·네트워크 상태를 오프라인 진단하고 QR code 기반 리포트 전송 흐름을 구축
AX·내부 도구
  • Slack/Discord 기반 mobile-to-desktop AI agent controller를 제작·배포해 모바일에서 workstation의 Claude Code/Codex 실행, 작업 지시, 결과 확인을 원격 제어
  • AI-assisted development, Slack/Notion automation, RAG knowledge search, QA/E2E workflow를 기획, 테스트, 장애 대응, 배포 리포트, 운영 문서화 루프에 정착
0→1 edge AI hardware RealSense 3D depth Android on-device inference RGB + thermal calibration MDM / OTA / fleet ops $1M 미국 병원 계약
Studio SJ / Self-service Photo Studio — CTO
2021–2023 · Seoul
  • 셀프 포토부스 / self-service photo kiosk를 0→1로 구축 — 촬영 UX, 프린트/출력, 결제/운영, 설치, 매장 운영까지 설계
  • 포토부스 브랜드를 오프라인 소비자 제품으로 구축하고 청담·연남·건대·노원 4개 지점 운영까지 연결
  • On-device real-time GAN beauty filter 개발·배포 — OpenGL ES/GLSL 기반 mobile GPU 최적화로 low-latency inference 개선
  • Ethereum/Polygon EVM과 Solana 기반 wallet, smart contract deployment, token issuance, NFT/UGC, multi-chain architecture PoC 구현
JP Brothers, Inc. — Founder & CEO / CSO
2011–2021 · Seoul
  • 글로벌 카메라 앱을 0→1로 만들고 3억+ 사용자, Google Play App of the Year, Google Play·App Store 35개국+ #1, Samsung/LG OEM partnership, Meta(구 Facebook) 공식 파트너십, 100억+ / $10M+ revenue 규모로 성장
  • 오가닉 성장 중심으로 글로벌 사용자를 확보하고 selfie/beauty camera 시장의 product-market fit 검증
  • Product vision, technical strategy, hiring, roadmap, global expansion, monetization, partner execution 주도
  • InstaMini(9M+), Silent Camera W(5M+), Pictail Series(2M+), Filcam, Babygram, Noah Camera, Pineapple 등 다수 앱 출시
App Insight & Co. — Mobile Engineer
2009–2011 · Seoul
  • QR-code 기반 양방향 디지털 명함 교환 서비스를 concept, architecture, UI/UX, Android production deployment, QA, maintenance까지 개발
문제를 제품으로 바꾸는 방식
Pain → Reframe → Productize
새 기능을 많이 넣기보다, 고객이 비용을 지불할 만큼 명확한 불편을 먼저 찾습니다. 그 불편을 문제 정의로 좁히고, 가장 작은 검증 단위로 확인한 뒤 제품화합니다.
01
기술 과제가 아니라 고객이 느끼는 불편으로 정의
모바일 카메라 앱의 실시간 피부 보정에서 face recognition 기반 접근은 당시 모바일 성능 제약으로 안정적이지 않았습니다. 문제를 "정교한 얼굴 인식"이 아니라 "촬영 순간 마음에 드는 얼굴이 나오지 않는 불편"으로 재정의했고, skin-color 기반 얼굴 영역 추정과 보정 pipeline으로 real-time beauty UX를 구현했습니다.
02
구매 의사가 생기는 순간을 찾아 화면 밖 제품으로 확장
모바일 카메라 앱 이후 사용자는 단순 보정보다 친구와 함께 찍고, 바로 출력하고, 장소 경험으로 남기는 소비에 반응했습니다. 셀프 포토부스 / self-service photo booth를 촬영 UX, kiosk hardware, 출력, 결제, 설치, 매장 운영까지 이어지는 오프라인 제품으로 설계했습니다.
03
오프라인 병원 설치를 자가 진단 workflow로 전환
미국 병원 현장에서는 설치 순간 인터넷이 막히면 원격 확인 자체가 불가능했습니다. 네트워크, MDM, 카메라, 바코드/OCR, 온도 센서, AI 모델/DB 상태를 오프라인에서 점검하고 QR code로 압축된 진단 리포트를 생성해, 현지 설치기사가 스캔하면 자동 전송되도록 설계했습니다.
04
개발 티켓보다 먼저 문제 정의를 좁힘
계약 직전 CEO demo 30분 전 scanner가 다운된 상황에서 새 build부터 만들지 않고 전원, 하드웨어, 앱, 모델 가설을 분리했습니다. 원인을 Jetson 전원 승압 문제로 좁혀 시연 5분 전 복구했고, "음식이 너무 차갑거나 뜨거우면 안 된다"는 VOC도 기능 요청이 아니라 serving-temperature 판단 문제로 재정의해 RGB preview와 thermal data 정합, warning UX로 최소 비용 해결안을 검증했습니다.
Technical Systems
Product Strategy & Execution — product strategy, AX strategy, zero-to-one product development, rapid validation, hardware-software productization, roadmap planning, hiring, partner execution, operational workflow design, customer pain-point discovery
Mobile / Camera / Edge Systems — Android/Kotlin, CameraX, C++/JNI, OpenGL ES/GLSL, image processing, real-time beauty pipeline, RK3588, external camera integration, barcode/OCR scanner integration, kiosk/offline operation
AI Vision / Web / AX — TensorFlow Lite, RKNN runtime, YOLO, object detection, image segmentation, image classification, depth sensing, thermal imaging, calibration, NMS, embedding search, ObjectBox vector DB, OTA model/data sync, RAG, GPU/NPU acceleration, Next.js/TypeScript, React, FastAPI, AWS, Firebase, Supabase, Vercel, Slack/Discord/Notion automation, WebRTC, MDM/OTA, offline diagnostics, QR report workflow, QA/E2E automation, AI agent 기반 planning/debugging/documentation/release support
Links
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Press (동아사이언스) — dongascience.com/news/23422
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