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마이다스인은 채용 솔루션, 성과평가 솔루션을 제공하는 회사로,
역량 기반 성과 측정 및 채용을 목표로 하는 '역량 검사' 서비스를 제공하는 NCC의 팀원으로 근무하며 사내 채용 솔루션, 성과평과 솔루션과 연계되는 복잡한 검사 도메인 내에서 서비스 운용 및 개선, 신규 기능 개발 업무를 진행하였습니다.
서비스 운영 DB 부 책임자로서 장애 대응 및 고객사, 응시자 CS 지원 업무도 진행하였습니다.

역량검사는 결과표를 채용 과정 중 사용할 수 있도록 파일함 기능을 제공합니다.
기존 아키텍처에서 좋지 않은 성능으로 인해 발생하던 문제를 해결하기 위해 아래와 같은 업무를 담당했습니다.

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

• Python Coroutine을 이용한 Lambda 인스턴스 내 PDF 생성 시 동시성 관리

• PDF 대량 생성시 API 부하 해결 +

  공통 로직 관리를 위한 SpringBoot API Server ECS 로 배포시 Lambda 로 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