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역량검사 서비스 개발 및 운영 https://www.jobda.im/acca/introduce

마이다스인은 채용 솔루션, 성과평가 솔루션을 제공하는 회사입니다.
그 중 역량 기반 성과 측정 및 채용을 목표로 하는 '역량 검사' 서비스를 제공하는 NCC 부서의 팀원으로 근무했습니다.
자사 내 채용, 성과평과 제품과 연계되는 복잡한 검사 도메인의 서비스 운용 및 개선, 신규 기능 개발 업무를 진행하였습니다.
또한 서비스 운영 DB 부 책임자로서 장애 대응 및 고객사, 응시자 CS 지원 업무도 진행하였습니다.

역량검사는 결과표를 채용 과정 중 사용할 수 있도록 pdf 형태로 제공하는 파일함 기능을 제공합니다.

기존 아키텍처에서는 파일 생성 요청 발생시 ECS fargate로 띄워진 파일 생성 서버에서 웹 자동화 도구를 통해 결과표를 띄워 PDF로 변환하는 형태로 기능을 수행했습니다. fargate의 Auto Scale Out에 수 분 이상 소요되기에 동시에 여러 고객사에서 파일 생성 요청을 보내는 공채 기간에는 정상적으로 요청 처리가 되지 않으며, 한 번에 요청 가능한 파일 개수도 100개가 최대인 아쉬운 성능을 보였습니다.

이를 해결하기 위해 하단 업무를 진행했습니다.

• 즉각적인 스케일 아웃 병렬 파일 생성을 위한 AWS Lambda 도입 및 AWS StepFunction 기반 아키텍처 설계 및 개발

• Lambda 인스턴스 성능 추적을 통한 최적의 Lambda 메모리 용량 설정 및 Python Coroutine을 이용한 개별 Lambda 인스턴스 내에서 PDF 생성 속도 상승

또한 개선한 아키텍쳐로 PDF 대규모 병렬처리시에 Playwright(웹 자동화 도구)를 통해 결과표 페이지에 부하가 가해져 Lambda 동시성을 잘 살리지 못하는 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 하단 업무를 추가로 진행했습니다.

• 결과표 서버 API 부하 해결을 위해 관련 서버(ECS Fargate) 배포시점에 Lambda로 같은 이미지를 추가로 배포할 수 있도록 종속 구성, DockerFile 정의 및 배포 파이프라인 구성

• Lambda 기반 대용량 API 수행시 RDS 부하 및 pool 관리를 위한 RDS proxy 도입

• PDF 랜더링시 접근하는 CSR 기반 page 부하 감소를 위한 Lambda layer 기반 프론트 빌드, SpringBoot App 배포시점 사용하도록 구성

해당 업무를 통해 다음과 같은 성과를 만들었습니다.

• 인프라 비용 약 80% 감소, 대용량 파일 생성 속도 최대 100배 개선
  (10,000건 기준 약 10시간 -> 6분 내외)

• 사내 Lambda 아키텍처 도입을 위한 기반 경험 마련

• PDF 생성 Lambda StepFunction 사내 공용화
  (2개의 타 부서에서 동일 구조로 사용)

면접 담당자가 보다 편하게 면접에 임할 수 있도록 지원자의 지원서/자기소개서, 역량검사 결과, 모집공고, 인재상 등을 참조해 GPT를 활용한 면접 가이드, 맞춤형 질문을 제공하는 서비스입니다.
BE 개발자로서 아래와 같은 업무를 담당하였습니다.

• API Spec 일부 설계 및 구현 (파일 업로드, 전처리)

• 면접 가이드 생성 전 지원자 파일 및 커스텀 질문 자료 전처리 아키텍처 설계 및 구현

• 전처리 과정 병렬 구조를 위한 Lambda 활용

• pdf, pptx, docx, elsx 등 각 파일 확장자에 따른 파일 내 텍스트 추출 구조 설계 및 구현

• OpenAI API 활용 텍스트 문맥 및 분량 검증 (전처리) 로직 설계 및 구현

GitHub 저장소의 소스코드를 기반으로 MCP(Model Context Protocol) 에이전트를 구축하는 프로젝트입니다. LangChain을 활용하여 소스코드를 분석하고 이를 기반으로 RAG 구축하여 LLM이 코드베이스를 이해하고 활용할 수 있도록 합니다.