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LLM 업무 목록과 역할·책임

이 문서는 A2A를 제외한 제품 LLM 업무를 87개 관리 단위로 정리한 목록이다. 각 항목은 단순한 세부 작업이 아니라 한 명의 최종 책임자가 산출물과 완료 기준을 판정할 수 있는 업무 묶음이다. 구현 단계에서는 필요에 따라 하위 개발·시험 항목으로 나눌 수 있지만, 계획과 보고는 이 목록의 단위로 관리한다.

각 표에는 수행 책임, 최종 책임, 산출물·완료 기준을 표시했다. 역할별 상세 협업 구조는 LLM 업무 역할·책임 문서에서 확인할 수 있다.

그림은 11개 업무군을 요구·데이터·학습·평가·통합·출시·관찰의 한 생애주기로 연결한다. 파트너 PoC와 해외 적용도 별도 시연이 아니라 같은 품질·비용·보안·운영 판정 흐름 안에서 관리한다.

1. 업무를 나누고 합친 기준

순번은 문서 안에서만 사용하는 1~87 인덱스이며 도메인, 우선순위, 조직 소유권을 뜻하지 않는다. 설명은 한글을 우선하되 AudioRecord, Binder, QNN, WER/CER, SK_xx처럼 코드·규격·지표와 직접 대응하는 고유 명칭은 원문을 유지한다.

2. 제품·기능 개발 생애주기

사용자 문제를 제품 기능으로 정의하고, 지원 범위부터 오류·종료 정책과 출시 기준까지 합의하는 업무다. 기능별 세부 사양은 이 단계에서 먼저 고정한 뒤 프롬프트, 앱, 기기 제어와 시험 업무로 전달한다.

3. 온디바이스 에이전트 핵심 실행부

사용자 음성이 입력된 뒤 STT, 로컬·클라우드 LLM, 기기 API와 TTS로 이어지는 Android 실행 경로를 관리한다. 세부 메서드보다 음성 세션, 실행 상태, 오류 복구와 앱 생애주기가 하나의 안정적인 흐름으로 끝나는지를 기준으로 묶었다.

4. 기기 기능군 유지보수

기존 기기 기능을 음성 명령과 연결하고 제품 변경 뒤에도 정상 동작하도록 관리한다. 기능별 메서드를 각각 별도 업무로 세지 않고, 같은 담당자와 회귀 기준을 공유하는 기능군 단위로 묶었다.

FunctionCallHandler의 SK_xx 분기는 기능 호출 진입점이다. 기능 변경 시에는 토큰만 확인하지 않고 상태, 오류, TTS, 화면, 다국어와 실기기 동작을 하나의 회귀 묶음으로 검증한다.

5. 데이터 생애주기

학습과 평가에 사용하는 음성, 문장, 정답과 기기 실행 결과를 수집부터 폐기까지 관리한다. 라벨 하나를 만드는 절차보다 데이터 묶음의 목적·품질·분할·버전을 다시 재현할 수 있는지가 완료 기준이다.

6. 모델 개발·학습

제품 요구에 맞는 STT, LLM, 화자 인식과 TTS 모델을 선정하고 학습·변환·최적화한다. 정확도만이 아니라 기기 실행 가능성, 지연, 메모리, 전력과 실행 환경 호환성을 함께 판정한다.

현재 저장소에서는 SenseVoice·화자·TTS 모델 산출물, 로컬 프롬프트, 사전과 평가 도구를 확인할 수 있다. 학습 작업과 공통 실험·모델 관리 시스템의 실제 소유 조직은 별도로 확정해야 한다.

7. 모델·제품 평가

모델 정확도와 실제 제품 동작을 같은 기준으로 검증한다. 자동 지표만으로 종료하지 않고 기기 API 실행, TTS, 지연, 자원, 장시간 복구와 사람 검수를 연결해 출시 가능 여부를 판정한다.

Prompt Auto Evaluation은 A/B 응답과 자동 판정 결과를 저장하는 도구 이름이므로 원문을 유지한다. 자동 판정은 제품 정답, 실기기 실행 결과와 사람 검수를 대체하지 않고 함께 사용한다.

8. 클라우드·프롬프트·검색 증강

클라우드 LLM이 어떤 입력과 근거를 받고 어떤 형식으로 답할지 관리한다. 프롬프트, 검색 증강(RAG), 인증·복구, 호출 비용과 변경 영향까지 하나의 서비스 운영 범위로 본다.

9. 배포·모델 운영

검증된 모델, 프롬프트, 사전과 앱을 재현 가능한 조합으로 배포하고 운영한다. 여기서 모델 운영은 일반적으로 MLOps라고 부르는 모델·데이터·배포 이력 관리 범위를 뜻한다.

10. QA·운영·유지보수

개발이 끝난 기능을 시험하고 출시 후 문제를 재현·분석·관리한다. 한 증상에 대해 STT, LLM, 기기 API, TTS와 Android 실행 상태를 같은 추적으로 연결하는 것이 핵심이다.

11. 보안·개인정보·거버넌스

음성·문장·사용자 정보와 모델 운영 과정의 보안 기준을 관리한다. 키 보관, 개인정보, 외부 자료의 권리, AI 응답과 기기 실행 권한, 변경 감사는 다른 개발 업무에 포함시키지 않고 독립 승인 대상으로 유지한다.

12. 파트너 개념검증(PoC)·해외 적용

외부 기술을 도입할지, 내부 기술로 대체할지, 해외 제품에 어떤 구조로 적용할지를 검증하는 업무다. PoC는 시연 성공만으로 끝내지 않고 기존 기준선과의 비교, 제품 통합, 운영 비용, 개인정보, 사업 가치와 종료 판단까지 포함한다.

PoC 공통 판정 질문

1. 현재 내부 기준선보다 품질·지연·비용·운영성 중 무엇이 실제로 개선되는가?
2. 데모가 아니라 앱·클라우드·기기 실행 경로에 통합 가능한가?
3. 데이터 반출, 개인정보, 라이선스와 장기 운영 비용을 감당할 수 있는가?
4. 도입, 추가 검증, 내부 개발, 종료 중 어느 결론을 어떤 근거로 내리는가?

13. 업무군 요약

14. 역할 약어

수행 책임은 실제 작업을 수행하는 역할이고, 최종 책임은 결과를 승인하거나 보류할 권한이 있는 단일 책임 역할이다.

15. 보강이 필요한 관리 항목

현재 코드와 문서에서 기능 구현 및 평가 자료를 확인했다. 다음 항목은 담당 조직과 관리 도구를 추가로 정리할 필요가 있다.

16. 업무 등록 최소 형식

새 업무는 최소한 아래 내용을 가져야 한다.

순번 / 업무군
사용자 시나리오와 대표 발화
지원·비지원 범위
수행 책임 / 최종 책임 / 협업 역할
입력·출력·상태·오류 계약
모델·프롬프트·사전·기기 API 영향
자동·종단 간·실기기 인수 기준
산출물·버전·소스 변경·검증 근거
배포·관찰·되돌리기 계획

이 형식은 “모델 평가”, “기능 유지보수”, “말레이시아 지원”처럼 범위가 넓은 요청을 실제 수행 가능한 업무 묶음과 책임자로 구체화할 때 사용한다.

17. 근거와 해석 범위

이 목록은 제품 LLM 조직이 직접 수행하거나 다른 조직과 책임을 나눠야 하는 업무를 포함한다. 모델 학습 코드가 앱 저장소에 없더라도 모델 학습·데이터·평가 책임은 별도 업무로 관리한다.