코드를 모르는 기획자의 Product Engineer 도전 : 준비와 소통으로 서버부터 앱까지

요기요의 서비스 기획자가 **Product Engineer(PE)**로 활동하며 코드를 한 줄도 모르는 상태에서 서버, 어드민, Android, iOS 앱까지 직접 개발해 기능을 출시한 경험을 공유한다. 이 프로젝트는 주문 추적 화면의 지도 마커를 광고 소재로 활용하는 기능으로, 2026년 6월 17일 출시 후 첫 외부 광고에서 목표 대비 노출수와 클릭수 200% 이상을 달성했다.

준비와 소통 중심의 개발 프로세스

개발자 출신이 아닌 기획자가 개발을 완수할 수 있었던 핵심은 코드 기술이 아닌 '준비'와 '소통'이었다. 먼저 백엔드 개발자가 작성한 가이드 문서를 통해 개발 환경을 세팅했으며, Claude Code를 활용해 기획 초안으로 영향 범위를 분석했다. 이를 통해 개발자에게 막연한 문의 대신 구체적인 확인 질문을 던질 수 있었다.

프로젝트의 핵심 도구는 마크다운으로 작성된 설계 계획서였다. AI가 읽기 좋게 컨텍스트를 정리한 이 문서에 영향 범위, 변경 내용, 확정된 정책을 모두 모아 여러 영역을 오가며 작업할 때도 일관된 맥락을 유지했다. 스펙 변경 시에도 터미널에서 Claude Code를 통해 문서를 즉시 업데이트하고 검증했다.

비개발자 PE의 성공 조건

AI를 100% 활용하되, 기존 서비스 담당자와의 소통을 최우선으로 했다. 개발 전 설계 리뷰를 통해 놓칠 수 있는 부분을 걸러냈고, 기존 코드 컨벤션을 따르도록 AI에 요청해 유지보수성을 확보했다. 완성된 코드는 반드시 담당 개발자의 코드 리뷰를 받았으며, QA팀의 전체 테스트를 거쳐 안정성을 확보했다.

비개발자가 PE로 성공하기 위해서는 다음과 같은 조건이 필요하다.

• 도메인 지식: AI는 코드 작성은 가능하지만, 주문 취소 여부 등 비즈니스 정책 판단은 못 하므로 기획자의 도메인 이해가 필수적이다.
• 사전 소통: 변경 이유와 사후 관리 계획을 명확히 설명해 기존 운영자의 우려를 해소해야 한다.
• 검증 습관: AI의 답변을 맹신하지 않고, 다른 방식으로 재질문하거나 직접 테스트하는 습관이 필요하다.
• 오류 해석 환경: 서버 로그 모니터링 도구(Datadog 등)를 숙지하거나 AI가 로그를 해석해 주는 환경이 갖춰져야 한다.

결국 AI는 기획자와 개발자의 경계를 완전히 지우지는 못하지만, 서로의 언어를 이해하는 다리 역할을 한다. 개인은 질문할 수 있을 만큼 준비하고 AI의 답을 검증해야 하며, 조직은 비개발자도 따라 할 수 있는 가이드와 오류 해석 환경을 마련해야 한다.