|| NOL QA, 한계를 넘다 — 24시간 일하는 신입사원 ‘Q-pid’ 채용 스토리이 이미지는 생성형 AI를 활용해 제작하였습니다.
안녕하세요, NOL QA팀입니다!
지난번 포스트맨에서 젠킨스까지: QA 팀의 API 테스트 자동화, 파란만장 성장기에서 Postman과 Jenkins로 API 테스트 자동화를 구축하며 겪었던 파란만장한 여정, 다들 기억하시나요? 
오늘은 바로 그 후속편! QA팀의 업무 방식을 또 한 번 혁신한 아주 특별한 ‘신입사원’ 이야기를 들려드리려고 해요. 24시간 지치지 않고, 모든 질문에 ‘칼답’하며, 업무 효율을 극대화하는 역대급 인재랍니다! 바로 QA팀이 직접 개발한 리소스 관리 AI 비서, ‘Q-pid(이하 큐피드)’입니다.
● Q-pid: QA팀의 모든 질문(Question)에 큐피드의 화살처럼 빠른(Quick) 피드백(Feedback)을 제공한다는 의미를 담고 있습니다.
단순하고 반복되는 문의에 더 이상 시간을 낭비할 수 없다! 이 업무를 전담할 AI 동료를 ‘채용’하기로 한 QA팀의 고민과 그 기술적인 해결 과정을 생생하게 들려드릴게요. 자, 그럼 저희의 ‘신입사원 큐피드 채용기’ 속으로 또 한 번 풍덩 빠져볼까요?
1. 왜 큐피드를 ‘채용’할 수밖에 없었나?
API 테스트 자동화로 기술적인 효율은 얻었지만, QA 팀에겐 또 다른 ‘시간 도둑’이 기다리고 있었어요. 바로 PM, 개발팀 등 다양한 협업 부서로부터 쏟아지는 ‘QA 리소스 및 일정’ 관련 문의였죠. 이 문제를 해결해 줄 전문가, 즉 AI 비서의 채용이 시급했답니다.
“혹시 QA 리소스 투입이 가능할까요?”의 굴레
쉴 새 없이 울리는 문의 알람 : “~~기능 개발 프로젝트를, ~~일자에 QA 시작할 수 있나요?” PM과 개발팀에서 수시로 들어오는 이 질문, 단순해 보이지만 리더 입장에서는 즉답하기가 정말 어려웠어요. 왜냐하면 이 한마디에 답하려면, QA 리더는 팀원 개개인의 현재 업무 현황, 예정된 다른 프로젝트의 QA 일정, 휴가 계획, 그리고 예상치 못한 긴급 이슈까지 모두 파악하고 있어야 했거든요. 단순 문의 하나가 리더의 집중력을 흩트리고, 결국 복잡한 상황 분석이 필요한 고된 업무로 바뀌는 순간이었죠.
흩어진 정보, 느려지는 의사결정 : QA 리소스 현황은 Jira, 팀 공유 캘린더, 개인별 업무 현황표 등 여러 곳에 흩어져 있었어요. 실시간 변동 사항까지 완벽하게 동기화되지 않는 경우가 많아, 정확한 가용 리소스를 파악하는 데 시간이 꽤 걸렸죠. 결국 요청부서에서는 답변을 기다리며 다음 계획을 세우지 못하고, QA 리더는 정확한 답변을 위해 여러 채널을 오가며 시간을 허비해야 하는 비효율이 반복됐답니다.
‘운영’에 발목 잡히는 리더십 : 이런 즉흥적인 문의 응대는 QA팀이 주도적으로 테스트 계획을 수립하고 리스크를 관리하는 ‘Proactive’한 업무가 아닌, 들어오는 요청을 처리하기에 급급한 ‘Reactive’한 조직으로 만들었어요. 장기적인 품질 전략이나 프로세스 개선보다, 당장의 ‘일정 조율’이라는 운영 업무에 매몰될 수밖에 없었죠.
이런 문제들을 겪으면서, 모든 상황을 즉시 파악하고 답변해 줄 수 있는 존재가 필요하다는 결론에 이르렀어요. 그래서 매번 여러 시스템을 뒤져 조율해야 했던 리소스 문의 업무를 전담할 AI 동료, 큐피드를 ‘채용’하기로 결심했답니다!
2. 기술로 빚어낸 새로운 동료: 코드에 ‘판단력’을 불어넣었어요!
QA 팀의 고충을 해결하기 위한 여정은 ‘어떻게 하면 가장 빠르고 정확하게 리소스 현황을 파악할 수 있을까?’라는 질문에서 시작됐어요. 복잡한 시스템을 덕지덕지 붙이는 대신, Jira와 OpenAI API라는 단순하고 강력한 조합을 선택해서, 팀의 작업 방식을 실질적으로 혁신하는 데 집중했죠.
2.1. 큐피드, 이렇게 생겼어요. (LLM 중심의 2-Step 프로세스)
큐피드는 여러 모듈을 복잡하게 엮는 대신, 똑똑한 LLM(대규모 언어 모델)의 능력을 극대화하는 간결한 2단계 파이프라인 구조를 채택했어요.
(수습 큐피드의 첫 화면)
● 사용자 인터페이
오늘은 바로 그 후속편! QA팀의 업무 방식을 또 한 번 혁신한 아주 특별한 ‘신입사원’ 이야기를 들려드리려고 해요. 24시간 지치지 않고, 모든 질문에 ‘칼답’하며, 업무 효율을 극대화하는 역대급 인재랍니다! 바로 QA팀이 직접 개발한 리소스 관리 AI 비서, ‘Q-pid(이하 큐피드)’입니다.
● Q-pid: QA팀의 모든 질문(Question)에 큐피드의 화살처럼 빠른(Quick) 피드백(Feedback)을 제공한다는 의미를 담고 있습니다.
단순하고 반복되는 문의에 더 이상 시간을 낭비할 수 없다! 이 업무를 전담할 AI 동료를 ‘채용’하기로 한 QA팀의 고민과 그 기술적인 해결 과정을 생생하게 들려드릴게요. 자, 그럼 저희의 ‘신입사원 큐피드 채용기’ 속으로 또 한 번 풍덩 빠져볼까요?
1. 왜 큐피드를 ‘채용’할 수밖에 없었나?
API 테스트 자동화로 기술적인 효율은 얻었지만, QA 팀에겐 또 다른 ‘시간 도둑’이 기다리고 있었어요. 바로 PM, 개발팀 등 다양한 협업 부서로부터 쏟아지는 ‘QA 리소스 및 일정’ 관련 문의였죠. 이 문제를 해결해 줄 전문가, 즉 AI 비서의 채용이 시급했답니다.
“혹시 QA 리소스 투입이 가능할까요?”의 굴레
쉴 새 없이 울리는 문의 알람 : “~~기능 개발 프로젝트를, ~~일자에 QA 시작할 수 있나요?” PM과 개발팀에서 수시로 들어오는 이 질문, 단순해 보이지만 리더 입장에서는 즉답하기가 정말 어려웠어요. 왜냐하면 이 한마디에 답하려면, QA 리더는 팀원 개개인의 현재 업무 현황, 예정된 다른 프로젝트의 QA 일정, 휴가 계획, 그리고 예상치 못한 긴급 이슈까지 모두 파악하고 있어야 했거든요. 단순 문의 하나가 리더의 집중력을 흩트리고, 결국 복잡한 상황 분석이 필요한 고된 업무로 바뀌는 순간이었죠.
흩어진 정보, 느려지는 의사결정 : QA 리소스 현황은 Jira, 팀 공유 캘린더, 개인별 업무 현황표 등 여러 곳에 흩어져 있었어요. 실시간 변동 사항까지 완벽하게 동기화되지 않는 경우가 많아, 정확한 가용 리소스를 파악하는 데 시간이 꽤 걸렸죠. 결국 요청부서에서는 답변을 기다리며 다음 계획을 세우지 못하고, QA 리더는 정확한 답변을 위해 여러 채널을 오가며 시간을 허비해야 하는 비효율이 반복됐답니다.
‘운영’에 발목 잡히는 리더십 : 이런 즉흥적인 문의 응대는 QA팀이 주도적으로 테스트 계획을 수립하고 리스크를 관리하는 ‘Proactive’한 업무가 아닌, 들어오는 요청을 처리하기에 급급한 ‘Reactive’한 조직으로 만들었어요. 장기적인 품질 전략이나 프로세스 개선보다, 당장의 ‘일정 조율’이라는 운영 업무에 매몰될 수밖에 없었죠.
이런 문제들을 겪으면서, 모든 상황을 즉시 파악하고 답변해 줄 수 있는 존재가 필요하다는 결론에 이르렀어요. 그래서 매번 여러 시스템을 뒤져 조율해야 했던 리소스 문의 업무를 전담할 AI 동료, 큐피드를 ‘채용’하기로 결심했답니다!
2. 기술로 빚어낸 새로운 동료: 코드에 ‘판단력’을 불어넣었어요!
QA 팀의 고충을 해결하기 위한 여정은 ‘어떻게 하면 가장 빠르고 정확하게 리소스 현황을 파악할 수 있을까?’라는 질문에서 시작됐어요. 복잡한 시스템을 덕지덕지 붙이는 대신, Jira와 OpenAI API라는 단순하고 강력한 조합을 선택해서, 팀의 작업 방식을 실질적으로 혁신하는 데 집중했죠.
2.1. 큐피드, 이렇게 생겼어요. (LLM 중심의 2-Step 프로세스)
큐피드는 여러 모듈을 복잡하게 엮는 대신, 똑똑한 LLM(대규모 언어 모델)의 능력을 극대화하는 간결한 2단계 파이프라인 구조를 채택했어요.
(수습 큐피드의 첫 화면)
● 사용자 인터페이