AI 업무 자동화 프리랜서를 모집합니다

• 반복 업무 흐름을 분석하고 자동화 가능한 지점을 식별
• AI API(챗봇, 문서 생성 등)와 업무 도구를 연동하는 스크립트 개발
• 이메일·메신저·스프레드시트 간 데이터 자동 연동 구축
• 정기 보고서나 알림을 자동 생성·발송하는 프로그램 제작
• 자동화 결과를 검증하는 테스트 시나리오 작성
• 오류 발생 시 알림을 받을 수 있는 모니터링 설정
• 사용 매뉴얼과 유지보수 가이드 작성
• 완성된 자동화 프로그램의 배포 및 초기 운영 지원

자주 쓰는 도구와 기술

• Python
• Zapier/Make 등 노코드 자동화 도구
• OpenAI/Claude 등 AI API
• Google Apps Script
• Slack/카카오워크 API
• 구글 스프레드시트 API
• Docker
• Git

작업 흐름

1. 1

   의뢰인이 자동화하고 싶은 업무를 구체적으로 청취합니다.

2. 2

   현재 사용 중인 도구와 데이터 형식을 확인합니다.

3. 3

   자동화 범위와 예외 상황 처리 방식을 설계안으로 정리합니다.

4. 4

   프로그램을 개발하고 테스트 데이터로 검증합니다.

5. 5

   실제 업무 환경에 배포하고 초기 결과를 함께 점검합니다.

6. 6

   필요 시 유지보수 계약으로 전환합니다.

• 연동해야 하는 시스템·도구 개수로 나눕니다.
• AI API 호출량과 데이터 처리 규모로 구분합니다.
• 예외 처리와 오류 알림 기능 포함 여부로 나눕니다.
• 수정 횟수와 테스트 범위를 명확히 정합니다.
• 유지보수 포함 여부에 따라 구분합니다.
• 저작권과 코드 소유권 범위를 명시합니다.

패키지 구성 예시

• 자동화 전후 업무 시간이 어떻게 줄었는지 사례 중심으로 포트폴리오를 구성합니다.
• 사용한 도구와 연동 구조를 다이어그램으로 보여주면 신뢰도가 올라갑니다.
• 제목에 자동화 대상 업무를 구체적으로 명시합니다.
• 첫 답장에서 의뢰인이 지금 어떤 방식으로 작업하는지 먼저 질문합니다.
• 간단한 데모 자동화 영상이나 스크린샷을 제공하면 설득력이 높아집니다.
• 특정 산업(이커머스, 병원 예약 등)에 특화된 자동화 사례를 강조합니다.
• 오류 발생 시 대응 방식을 미리 설명해 안심시킵니다.

AI 응답 오류로 잘못된 정보가 고객에게 전달되는 경우

AI가 생성한 응답을 사람이 최종 확인하는 단계나 신뢰도 낮은 답변을 걸러내는 로직을 넣습니다.

API 키나 계정 정보가 유출되는 경우

민감 정보는 환경변수로 관리하고 코드에 직접 노출하지 않습니다.

자동화 이후 업무 방식이 바뀌어 재작업이 필요한 경우

계약 시 변경 요청은 별도 견적임을 명시합니다.

테스트 없이 실서비스에 배포해 오류가 발생하는 경우

실제 배포 전 테스트 환경에서 충분히 검증하는 단계를 계약에 포함합니다.

유지보수 없이 방치되어 API 정책 변경으로 갑자기 멈추는 경우

유지보수 계약 여부와 책임 범위를 사전에 명확히 합니다.

• 머신러닝 모델 개발
• AI 챗봇·에이전트 개발