DAY 1–2 · 16H01
가이드와 함께 완주
고객 문의가 쌓이는 B2B SaaS
“고객 문의에 AI가 전부 답해주면 좋겠어요.”
문의 이력·도움말·요금제 정책을 살펴 실제 병목을 찾습니다. 조회 도구와 답변 초안, 담당자 승인, 실패 평가를 연결해 첫 업무 흐름을 완성합니다.
남기는 결과
문제 정의서 → 조회·검토 Workflow → 평가 코드 → 운영 인계
FDE Camp · 스타트업 개발자
모호한 요청을,
작동하는 해결책으로.
스타트업의 문제를 발견하고, 적정 기술을 골라
구현·검증·운영 인계까지 책임지는 개발자.
4일 동안 세 번의 프로젝트로 그 과정을 훈련합니다.
- 집중 과정
- 4일 / 32시간
- 프로젝트
- 3회 / 전체 사이클 반복
- 학습 구성
- 실습 중심 / 실습·피드백 약 70%
- 참여 대상
- 스타트업 / 중·고급 개발자
01 / THE ROLE
작은 팀일수록,
문제와 결과를 연결하는 사람이 필요합니다.
“이 기능 만들어 주세요”라는 요청 뒤에는 고객의 불편, 운영의 병목, 아직 확인하지 못한 가정이 섞여 있습니다. 개발자가 직접 질문하고 범위를 정해야 할 순간입니다.
FDE(Forward Deployed Engineer)는 고객과 업무의 현장에서 문제를 정의하고, 기술로 해결하며, 실제 사용과 운영까지 이어가는 엔지니어입니다.
FDE Camp에서는 작은 팀의 시간·비용·데이터·인력 제약 안에서 무엇을 만들지 판단합니다. 자동화가 맞는지, 검색이나 규칙만으로 충분한지, Agent가 필요한지 직접 비교하고 결과로 설명합니다.
- 01
Discover
진짜 문제 찾기
고객의 요청을 질문과 데이터로 확인하고, 해결 범위와 성공 기준을 정합니다.
- 02
Design
해법 판단하기
규칙·자동화·검색·Agent를 비교하고, 시간과 비용에 맞는 접근을 고릅니다.
- 03
Build
작동하게 만들기
AI에 맥락과 작업을 맡기고, API와 데이터를 연결해 핵심 흐름을 구현합니다.
- 04
Validate
효과 검증하기
정상·경계·실패 사례를 시험하고, 처음 정한 기준과 결과를 비교합니다.
- 05
Integrate
운영으로 잇기
실행 환경, 담당자, 실패 시 대응과 인계 문서까지 준비합니다.
새로운 사실이나 실패가 드러나면 문제 정의·설계·구현으로 돌아갑니다. 매 프로젝트에서 다섯 단계를 모두 경험합니다.
02 / THREE PROJECTS
반복할수록 가이드는 줄고,
내 판단과 책임은 커집니다.
첫 과제는 함께 완주하고, 다음 과제는 다른 문제에 적용하고, 마지막 과제는 독립적으로 해결합니다.
DAY 3 · 8H02
힌트를 줄이고 새 문제에 적용
온보딩이 자꾸 멈추는 스타트업
“가입 고객을 자동으로 활성화해 주세요.”
가입·설정·사용 이벤트와 CS 기록에서 이탈 지점을 찾습니다. 중간에 요금제 정책과 API 제약이 바뀌면, 선택한 해법을 조정하고 다시 검증합니다.
남기는 결과
새 문제 정의 → 기술 선택 → 최소 해결책 → 변경 대응 기록
DAY 4 · 8H03
처음 보는 과제를 독립 수행
새로운 스타트업의 현장 과제
무엇을 풀지, 어떤 기술을 쓸지 직접 결정합니다.
당일 공개하는 고객·운영 사례를 분석하고 질문합니다. 스스로 범위를 정해 구현·검증한 뒤, 동작하는 결과와 판단 근거를 시연하고 피드백받습니다.
남기는 결과
독립 구현 저장소 → 검증 결과 → 인계안 → 데모·개인 피드백
모든 사례는 실습을 위해 구성한 가상 시나리오입니다. 합성 데이터와 Mock API를 사용하며, 실제 고객사의 프로젝트·성과를 뜻하지 않습니다.
03 / THE CURRICULUM
4일의 흐름, 32시간의 실행.
이론·시연 약 30%, 실습·피드백 약 70%. 질문과 기술 선택, 구현과 검증이 한 결과물로 이어집니다.
DAY 01PROJECT 1 · 8H요청을 문제로, 문제를 첫 구현으로
B2B SaaS의 고객지원 요청을 분석하고, 적정 해법을 선택해 첫 프로토타입을 만듭니다.
- 1H
FDE 역할과 문제 해결 흐름
스타트업 현장 사례, 기술 선택 미니 실습, 가상 고객 킥오프
- 2H
Discover · 문제와 범위 정의
CS·제품·개발 역할 인터뷰, 문의 이력 분석, 기준선과 성공 기준 합의
- 2H
Design · 해법 비교와 설계
규칙·검색·Workflow·Agent 비교, 데이터·권한·API 흐름 설계
- 2H
Build · 최소 기능 구현
Claude Code에 맥락·작업 위임, 문의 조회·정책 확인·답변 초안 구현
- 1H
첫 시연과 리뷰
핵심 동작과 예외 검증, 선택 근거 설명, 다음 날 개선 목록 정리
이날의 확인 기준
병목의 근거, 두 가지 이상 해법의 비교, 최소 기능의 동작과 예외 검증이 서로 이어지는가?
산출물 Problem Brief · 기술 선택 기록 · 프로토타입 · 검증 로그
DAY 02PROJECT 1 · 8H프로토타입을 운영 가능한 흐름으로
같은 과제에 도구 연동·Agent·사람 승인·평가를 더해 첫 번째 전체 사이클을 완주합니다.
- 1H
업무 모델과 데이터 계약
고객·문의·요금제·승인 조건 모델링, Pydantic과 계약 테스트
- 1.5H
API·MCP 연동
CRM·고객지원 Mock API 연결, 권한·타임아웃·연동 오류 처리
- 1.5H
Workflow와 Agent
규칙과 LLM 판단의 경계, 도구 선택·재시도·상태 흐름 구현
- 1H
사람 승인과 기록
환불·계정 변경·외부 발신의 승인 분기, 거절·타임아웃·처리 로그
- 1H
실패부터 평가하기
정상·경계·예외 Golden Set, 잘못된 근거와 도구 실패 분석·회귀 평가
- 1H
실행 환경과 운영 인계
제공된 FastAPI·Docker 환경에 패키징, 비용·중단·수동 대체 절차
- 1H
전체 시연과 성과 리뷰
End-to-End 동작·초기 기준선 비교·남은 위험·담당자 인계 설명
이날의 확인 기준
핵심 흐름과 승인 통제가 동작하고, 실패를 재현·수정했으며, 다음 운영자가 이어받을 수 있는가?
산출물 업무 Agent·MCP 모듈 · 승인 흐름 · Eval Suite · Runbook
DAY 03PROJECT 2 · 8H새 문제에 적용하고, 바뀐 조건에 적응하기
고객 온보딩이라는 다른 문제에서 질문·기술 선택·구현·검증을 주도합니다.
- 0.5H
새 고객 자료 공개
온보딩 이벤트·CS 이력·제약 확인, 기존 템플릿 재사용 여부 결정
- 1H
Discover
요청과 이탈 원인 구분, 질문·범위·성공 지표 재정의
- 1H
Design
규칙 기반 안내·데이터 분석·Workflow·Agent 비교, 비용·권한 고려
- 2.5H
Build
선택한 해법으로 온보딩 검토·안내 지원의 최소 기능 구현
- 1H
Validate
직접 정한 기준으로 정상·애매한 사례·실패 경로 시험과 결함 수정
- 0.75H
Integrate
제공 환경 실행, 담당자·권한·수동 대체 절차 정리
- 1.25H
변수 대응과 리뷰
요금제 정책·외부 API 제약 변경 카드 공개, 설계 조정·재검증·시연
이날의 확인 기준
앞선 해법을 복제하지 않고 새 문제에 맞게 판단했는가? 제약 변경에 해법과 검증 기준을 함께 수정했는가?
산출물 문제 정의 v2 · 구현 결과 · 변경 판단 기록 · 검증·인계 문서
DAY 04PROJECT 3 · 8H혼자 판단하고, 결과로 설명하기
당일 공개되는 스타트업 사례를 독립적으로 해결하고, 기술 판단과 기대 효과를 발표합니다.
- 0.25H
과제와 평가 기준 공개
새 고객 자료·제약·질의 절차·제출 방법 확인
- 1H
독립 Discover
추가 질문, 문제·범위·기준선·성공 기준 정의
- 0.75H
독립 Design
기술 대안 비교, 비용·권한·운영 고려, 통과 기준 작성
- 2.5H
독립 Build
최소 핵심 기능 구현·디버깅, AI 도구와 기술 자율 선택
- 1H
독립 Validate
정상·경계·예외 테스트, 실패 교정, 미검증 항목 명시
- 0.75H
통합과 인계 계획
제공 환경 실행, 운영 제약·고객 인계·효과 추정 정리
- 1.75H
데모와 피드백
결과 시연·판단 근거 설명·고객 역할 질문·평가·개인 개선 계획
이날의 확인 기준
올바른 문제를 선택했고, 해법이 실제로 동작하며, 검증 결과와 운영 한계를 고객에게 설명할 수 있는가?
산출물 독립 솔루션 저장소 · 평가 보고서 · 인계안 · 데모 · 개인 피드백
시간은 운영 기준이며 숙련도와 실습 진행에 따라 조정할 수 있습니다. Day 4의 세부 문제·코드·해법은 당일 공개합니다.
04 / TAKE IT BACK TO WORK
다음 문제를 만났을 때,
다시 꺼내 쓸 수 있도록.
세 프로젝트의 코드와 판단·검증 기록, 직접 사용하고 수정한 네 가지 실무 툴킷을 가져갑니다.
문제 발견과 기술 판단
인터뷰 질문지, 이해관계자 지도, 문제 정의서, 기준선·범위, 기술 비교표와 의사결정 기록.
AI와 함께 구현하는 방식
CLAUDE.md, 맥락·작업 위임 체크리스트, 데이터 계약, Mock API·MCP·Agent·승인 흐름 예제.
검증과 실패 분석
Golden Set, 자동 테스트·회귀 평가 코드, 실패 분류, 효과 추정표와 리뷰 체크리스트.
작은 팀을 위한 운영 인계
배포·헬스체크 예제, 비용·권한 점검표, 중단·수동 대체 절차, Runbook과 재사용 Skill.
마지막 평가는 “왜 그렇게 풀었는가”까지 봅니다.
문제 발견·정의 25% · 솔루션 설계·구현 25% · 품질·가치 검증 20% · 제약 대응 15% · 성과 설명·운영 인계 15%
동작하는 데모, 선택의 근거, 실패를 고친 기록으로 평가하고 개인별 개선 방향을 정리합니다. 교육 데이터로 계산한 효과는 추정치로 구분합니다.
05 / WHO IT IS FOR
구현 경험 위에,
현장의 판단력을 더하고 싶은 개발자.
이런 상황에 있다면
- 고객 요청을 어디까지 개발해야 할지 스스로 정해야 합니다.
- AI로 만든 프로토타입을 실제 업무 흐름에 연결하고 싶습니다.
- 속도뿐 아니라 품질·비용·운영까지 설명해야 합니다.
참여 전 준비
Python 기본 개발, HTTP API 연동·디버깅, Git, LLM API 사용 경험이 필요합니다. Agent 프레임워크 경험은 필수가 아닙니다.
Claude Code·Python·Pydantic·FastAPI·MCP·pytest·Docker 등을 과제의 목적에 맞게 사용합니다. 설치와 계정·API 준비는 사전 안내에서 확인합니다.
함께 진행하는 사람
황경찬 · BOAZ
LINE의 글로벌 핀테크 서비스 개발, AIoT 로봇 회사 CTO, 개발자 캠프와 기업 AX 프로그램 운영 경험을 바탕으로 진행합니다.
06 / GOOD TO KNOW
참여 전에 확인해 주세요.
누가 참여하면 좋나요?
API 연동과 디버깅을 독립적으로 수행하는 스타트업의 중·고급 개발자, 개발 리더에게 적합합니다. 고객과 직접 문제를 정의해야 하는 B2B SaaS·AI 솔루션 엔지니어도 참여할 수 있습니다. Python 기본 개발, HTTP API, Git, LLM API 사용 경험을 전제로 합니다.
우리 회사의 실제 데이터가 필요한가요?
기본 실습은 교육용 합성 문서·이력과 Mock API로 진행합니다. 회사의 실제 고객 정보나 운영 계정 없이 참여할 수 있습니다. 팀의 실제 과제를 적용하고 싶다면 데이터와 연동 범위를 먼저 협의합니다.
Agent를 세 번 만드는 과정인가요?
첫 프로젝트에서 Agent·MCP·사람 승인·평가를 함께 다룹니다. 다음 프로젝트에서는 규칙, 스크립트, 검색, Workflow, Agent 중 문제에 맞는 해법을 직접 고릅니다. 기술 선택의 이유와 검증 증거도 결과물입니다.
4일은 어떻게 진행되나요? 비용은 얼마인가요?
하루 8시간, 총 32시간의 과정입니다. 연속 진행 여부, 일정·장소·참여 인원·비용과 AI 도구·API 사용료 부담은 상담에서 확인합니다. 개인 참가와 팀 단위 진행에 대한 문의를 받습니다.
기존 제품팀 AX 프로그램과 어떻게 다른가요?
FDE Camp는 교육용 사례 3개로 문제 정의부터 운영 인계까지 반복 훈련하는 4일 과정입니다. 제품팀 AX는 팀의 실제 저장소와 업무를 바꾸는 4~8주 프로그램입니다. 팀의 상황과 목적에 맞춰 선택할 수 있습니다.
수료하면 어디까지 할 수 있나요?
FDE의 판단·구현·검증 흐름을 반복하고, 마지막 독립 과제로 현재 수행 수준과 보완점을 확인합니다. 실습 결과는 교육 환경에서 검증한 최소 해결책이며, 실제 서비스 적용에는 추가 검증과 운영 준비가 필요합니다.
LET’S SOLVE THE NEXT PROBLEM
다음 문제를 푸는 방식,
함께 준비해 볼까요?
참여 목적과 개발 경험, 희망 인원·일정을 알려주세요. 스타트업 팀 교육과 개인 참가에 대해 상담합니다.
일정·장소·인원·비용은 상담 후 안내합니다.
support@boaz.page ↗