현실에서 풀어온 문제와,
개인적인 관심사를 정리하고 기록합니다.

서울에 기반을 두고 일하고 있는 Jacob Shin입니다.

저는 한 분야에만 머무르기보다, 일을 하며 만난 문제와 오래 붙잡아 온 질문을 연결해 생각하는 편입니다. 그중 가장 깊게 파고드는 축은 Agent Engineering과 Enterprise AX입니다. 투자와 초기 기업 분석은 꾸준히 관심을 두는 주제이고, 통계·확률·최적화 같은 수학은 새롭게 배울 때마다 여전히 즐거운 분야입니다.

The Archive는 그 과정에서 쌓인 판단과 질문을 다시 꺼내 볼 수 있게 남기는 개인 아카이브입니다. 글을 더 자주 올리기 위한 피드라기보다, 당시 무엇을 봤고 어떤 가설을 세웠으며 무엇이 달라지면 생각을 바꿀지를 기록해 두는 곳에 가깝습니다. 그 이유를 더 길게 적은 글은 왜 리서치를 피드가 아니라 아카이브로 남기는가에 있습니다.

무엇을 기록하나요

Agent Engineering에는 업무에서 막혔던 문제를 풀며 Notion에 남겨 둔 사례를 하나씩 꺼내 정리합니다. 설계가 왜 복잡해졌는지, 어떤 선택이 실제로 도움이 됐는지, 운영하면서 무엇을 다시 고쳤는지를 가능한 한 구체적으로 남깁니다.

Enterprise AX에는 회사에서 내부 고객과 함께 문제를 풀어 가는 과정에서 얻은 인사이트와 아이디어를 담습니다. 기술 자체보다도 조직 안에서 변화가 어떻게 받아들여지고, 업무 흐름에 어떻게 자리 잡는지에 관심이 많습니다.

상장주 투자는 제가 실제로 관심을 두거나 보유한 포지션에서 출발합니다. 가설은 직접 세우고, 자료 확인과 반례 탐색, 검증 과정은 AI와 함께 반복합니다. 매수나 매도를 권하기보다, 판단이 어떤 근거와 불확실성 위에 서 있는지를 분명히 적으려 합니다.

초기·성장 단계의 스타트업과 기업은 개인적인 관심과 호기심에서 들여다봅니다. 사업이 무엇으로 성장하고, 어떤 제약 속에서 전략을 바꾸는지 살펴보는 일이 좋습니다.

수학에서는 통계, 확률, 최적화를 중심으로, 실생활의 문제를 수학적 관점과 연결해 보는 생각을 적습니다. 수학을 잘 안다고 말할 수는 없지만, 데이터 사이언스를 처음 배울 때부터 배운 개념이 일상과 일에 닿는 순간이 즐거웠습니다. 새로운 아이디어가 떠오를 때마다 제가 이해한 방식으로 차분히 정리합니다.

어떻게 쓰나요

글을 쓸 때는 AI의 도움을 적극적으로 받습니다. 다만 문제를 고르고 가설을 세우는 일은 제가 맡고, AI는 자료를 확인하고 반례를 찾으며 구조와 표현을 다듬는 동료에 가깝습니다. 질문을 먼저 두고, 설명하고, 사례나 모형으로 시험한 뒤, 말할 수 있는 범위만 적으려 합니다.

한국어가 원문입니다. 영어판은 같은 주장과 근거를 영어 독자가 자연스럽게 읽도록 다시 쓴 편집본입니다. 틀린 부분은 덮지 않고, 생각이 바뀌면 그 이유도 글 안에 남깁니다.

이야기 나누기

글에 대한 다른 해석, 반박, 질문, 혹은 더 나은 자료가 있다면 yunchae.cfa@gmail.com으로 보내주세요. 함께 생각해 볼 만한 대화를 환영합니다.