박현진

단순히 동작하는 코드에 만족하지 않고, "왜 이렇게 설계했는가"를 끊임없이 고민하는 백엔드 개발자입니다. 현업에서 마주친 문제들을 깊이 분석하고, 더 나은 해결 방법을 찾기 위해 노력해왔습니다. 새로운 기술이나 어려움 앞에서도 두려워하지 않고, 빠르게 이해하고 적용하며 스스로를 성장시킵니다. 기록을 통해 배움을 체계화하고 공유하는 것을 소중히 여기며, 함께 일하는 동료들과 시너지를 만드는 개발자가 되고자 합니다.

성실함

책임감

협업 지향

유연함

목표 지향적

SQLD

정보처리기사

<ul><li>Cafe24 쇼핑몰 연동 기반의 Webhook 기반 실시간 처리<ul><li>Cafe24 Webhook과 연동하여 주문 생성/취소 등 이벤트를 실시간으로 수신 및 처리하는 시스템을 설계</li></ul></li><li>Redis 기반 주문 상태 Lock 처리로 Webhook 중복 이벤트 충돌 방지<ul><li>Cafe24의 하나의 주문 취소 동작에 대해 다단계 Webhook 이벤트(취소 요청 → 취소 완료 → 환불 완료)가 순차적으로 발생하는 구조로 인해, SCM의 단일 상태 흐름(<code>결제 완료 → 환불 완료</code>)과 충돌 발생</li><li>Cafe24 Webhook의 다중 이벤트(취소 요청/완료/환불 완료)로 인한 중복 상태 변경을 방지하기 위해 주문번호 기준 Lock 처리 후 결제 수단/취소 유형별 로직 분기, 최종 환불 완료 시점에 Lock 해제</li></ul></li><li>전략 패턴 적용으로 결제 수단별 주문 상태 처리 로직 모듈화<ul><li>Cafe24 주문 상태 변경 로직에서 결제 수단(카드, 무통장 등)에 따라 처리 방식이 상이하여 전략 패턴을 적용해 주문 상태 흐름을 모듈화</li><li>공통 처리 영역(손망실 처리, 재고 전환)은 추상 계층에서 공유하도록 설계하여 중복 코드 제거 및 유지보수성 향상</li></ul></li><li>배치 기반 주문 수집 상태 모니터링 및 Slack 알림 자동화 시스템 구축<ul><li><code>@Scheduled</code> 기반 배치로 생성 10분 이상 ‘진행중’ 상태인 주문을 탐지하고, <code>Slack Webhook</code> 연동으로 실시간 알림 전송 및 장애 조기 대응 체계 구축</li><li>주문 누락률 100% 감소, 기존 평균 10분 → 3분 이내 대응</li></ul></li><li>외부 차량 정보 API 연동 및 중복 요청 최적화 시스템 설계<ul><li>외부(데이터허브) API 연동을 통해 차량 번호 기반 실시간 조회 기능 구현</li><li>차대번호(VIN)를 기준으로 불변 데이터 히스토리를 DB에 저장, 이후 동일 요청 시 외부 호출 없이 DB 응답 처리 → API 호출량 40% 감소, 응답 속도 35% 향상, 요금 과금 구조 최적화</li><li><code>MySQL</code> 기반 차량 정보 테이블 설계 및 VIN 인덱싱 적용</li></ul></li><li>외부 회원사(CLM&amp;S) 연동을 위한 API 명세 설계 및 데이터 동기화 시스템 구축<ul><li>외부 업체가 보유한 회원사 데이터를 내부 시스템에서 관리하기 위해 API 명세를 직접 설계 및 정의<ul><li>사전 정의된 예외 처리로 연동 오류 0건 유지, 신뢰성 높은 데이터 통신 기반 마련</li></ul></li><li>초기에는 엑셀로 수신한 회원사 데이터를 DB에 저장 후 캐싱 조회 구조 구성, 이후 변경 가능성을 고려하여 정기적 API 조회 → 기존 DB와 비교 후 동기화 처리 배치 시스템 설계<ul><li>조회 성능 최적화 + 데이터 정합성 확보</li></ul></li><li>외부 API를 통해 회원사 정보 수정 기능까지 자체 시스템에서 처리 가능하도록 연동 확장<ul><li>정적+동적 데이터에 대한 통합 관리 체계 구축, 운영 대응 시간 단축 및 수동 작업 최소화</li></ul></li></ul></li><li>정산 상태별 분기 처리 기반 월별 정산 시스템 구축<ul><li>입력 금액과 시스템 정산 금액의 관계에 따라 동적 분기 처리되는 금액 계산 로직 구현</li><li>금액 상태, 계산 기준, 누적 값에 따라 결과를 다르게 처리해야 하는 복잡한 조건 분기 흐름을 명확하게 구조화</li><li><code>BigDecimal</code> 기반 금액 연산을 통해 정밀도 높은 금액 계산 처리 설계</li><li>정산 상태에 따라 금액/잔액/상태 값이 유기적으로 연동되도록 설계하여 비즈니스 로직의 정확성과 예외 복원성 확보</li><li>정산 취소, 일부 지급, 유효성 검증 등 실무 시나리오를 기반으로 한 비즈니스 로직 중심 설계 및 예외 설계 적용</li><li>수작업 기반이던 정산 프로세스를 실시간 시스템화하여 업무 처리 시간 대폭 단축, 정산 오류 0건 유지 중</li></ul></li><li>API 문서 자동화 및 테스트 주도 개발 실천<ul><li><code>Spring REST Docs</code>를 활용하여 개발된 API에 대해 문서 자동화를 적용하고, 컨트롤러/서비스/레포지토리 계층에 대한 JUnit 기반 유닛 테스트를 주도적으로 작성</li><li><code>Mockito</code>를 사용하여 외부 API 및 DB 의존성을 분리하고, 독립적 테스트 환경 구성</li><li>주요 핵심 로직에 대한 테스트 커버리지 확보를 목표로 테스트 코드 유지 및 보강을 주도→ API 문서 품질 향상 및 테스트 커버리지 확보를 통해 기능 안정성과 협업 효율 향상</li></ul></li><li>네이버 연동 기반 멀티채널 주문/상품 동기화 로직 설계<ul><li>네이버 연동을 추가하며 기존 카페24와는 다른 주문/상품 구조, API 제약, 상태 전이 정책 등을 반영해 판매처별 주문/상품 동기화 흐름을 분리 설계</li><li>특히 주문 취소, 상품 노출/비노출 처리 방식 등 정책 차이를 직접 조사 및 테스트하여 분석, 기획 부재 상황에서도 정확한 로직을 정의하고 안정적인 연동 구조 구현</li><li>구조 설계 외에도 네이버 API 테스트 환경 구축 및 제약 사항 파악을 주도적으로 수행</li><li>판매처가 확장되더라도 공통 흐름과 개별 흐름을 유연하게 관리할 수 있는 구조로 구성 → 복수 채널 간 정합성 유지, 구조적 확장성 확보</li></ul></li><li>Aftermarket 상품 도입에 따른 신규 상품 분류 및 판매처 확장 설계<ul><li>기존 SCM 시스템에 새로운 상품 유형(신품/중고)을 다루는 aftermarket 비즈니스 로직을 통합 설계</li><li><code>AFTERMARKET</code> 권한 유저가 상품 등록 시, 기존 중고 부품 카테고리 구조를 유지하면서도 상품명, 설명, 입력 항목을 전용 포맷으로 커스터마이징하여 등록하도록 처리</li><li>기존 주문·매출 로직은 변경 없이 유지하면서도, 신규 판매처와 상품 유형이 유기적으로 연동되도록 구조적으로 통합</li><li>기획자가 없는 상황에서 운영팀 요청 사항을 직접 수집 및 정리하여 설계 방향을 도출, 비즈니스 흐름과 UX를 함께 고려→ 단일 시스템 내에서 상품 유형 확장성과 유지보수성 동시 확보, 신규 도입 상품 대응 시간 단축</li></ul></li></ul>

SCM 재고 관리 시스템 및 쇼핑몰 연계

<ul><li>이벤트 수집 기반 데이터 동기화 트리거 구성<ul><li>판매 채널별 상품 등록/수정/삭제/발주 요청 등 이벤트 발생 시, 이벤트 리스너를 통해 SCM DB에 이벤트 로그를 저장하고 동기화 대상 항목을 추적</li><li>확장 가능한 이벤트 핸들링 구조를 설계하여 채널 확장 시에도 유지보수 용이</li></ul></li><li>전략 패턴 기반 외부 API 연동 및 정합성 검증 로직 설계<ul><li>5분 주기 배치 작업을 통해 이벤트 대상 데이터를 수집하고, 판매 채널별 전략 구현체를 통해 외부 API 호출 및 데이터 비교 처리</li><li>가격, 상태, 재고 정보 등의 차이를 감지하면 상품 상태 모니터링 페이지에 자동으로 노출되도록 구성</li><li>불일치 항목에 대해 각 채널에 업데이트를 수행할 수 있는 API도 연동하여 관리자 수동 처리 없이 자동 동기화 가능</li></ul></li><li>운영 효율화 및 수작업 최소화<ul><li>운영자들이 기존처럼 개발팀에 직접 수정 요청하지 않아도 백오피스에서 직접 검증 및 수정을 할 수 있도록 기능 구현</li><li>반복적이고 수동적인 대응을 줄이고, 장애 상황에 대한 가시성과 대응력을 확보</li></ul></li></ul>

SCM back-office

<ul><li>Cafe24 기반 OAuth 인증 및 자동 회원 연동 시스템 구축<ul><li>파츠핏몰(Cafe24) 사용자 인증을 위해 OAuth 2.0 인증 구조를 설계하고, Cafe24 Open API 기반 사용자 상태(회원/비회원) 판별 및 자동 회원가입 처리 구현</li><li>Cafe24에서 제공한 토큰 및 리소스 요청 흐름을 분석하여 Spring Security + JWT 기반 인증 시스템 구현<ul><li>Refresh Token은 Redis에 저장하여 만료 관리, Access Token은 RSA256 비대칭 키로 검증 처리</li><li>파츠핏몰 유저 여부를 확인한 후, 해당 유저일 경우 맞춤부품찾기 페이지에 자동 가입 및 토큰 발급 처리</li><li>Cross-Origin 환경에서 보안 문제를 고려해 Refresh Token은 응답 헤더로 전달, 클라이언트에서 보안 저장소로 관리</li><li>OAuth 자동화 + 인증 시스템 분리 구조 설계로 사용자 접근성 및 보안 강화</li></ul></li></ul></li></ul><ul><li>부품 추천 및 상품 노출 연계 흐름 설계<ul><li>데이터허브 → DE API로 차량별 부품번호 수집 후, 해당 부품번호로 파츠핏몰 상품과 연결되는 매칭 시스템 설계</li><li>파츠핏몰 내 실제로 판매 중인 상품만 필터링하여 맞춤부품 페이지에 노출되도록 구성</li><li>부품 상세 페이지에서 찜 기능, 장바구니 이동 등 기존 쇼핑몰과 연계되는 유저 인터랙션 흐름 구현</li><li>정확한 차량-부품-상품 연계 흐름 구현을 통해 사용자 만족도 및 전환율 증가</li></ul></li><li>전략 패턴 기반 차량 등록 로직 설계 및 구현<ul><li>차량 등록 시 입력 방식에 따라 전략 패턴을 도입하여 차량 등록 흐름을 입력 조건별로 명확히 분리하고 확장 가능하게 구성</li></ul></li><li>각 전략 내에서 공통 유효성 검증(차대번호/차량번호/소유자명 등)을 통합 처리하여 일관된 검증 보장</li><li>입력 조건 확장 시에도 유연하게 대응 가능한 구조로 설계되어, 코드 유지보수성 향상</li></ul>

내 차에 맞는 부품 찾기(Find Part)

<h3>Cafe24/네이버 멀티채널 연동 및 통합 동기화 로직 설계</h3><ul><li>네이버/Cafe24 주문 및 상품 동기화 로직 분리 설계 → 판매처별 API 정책 차이 대응, 안정적 구조 구성</li><li>주문 상태 전이 테스트 기반 Webhook/수동 처리 분리 → 예: 네이버 주문 반품 시 상태 전이 흐름 분석하여 대응 로직 설계</li><li>상품 상태/가격 동기화 모니터링 페이지 및 자동 수정 시스템 개발 → 운영자 수동 대응 없이 시스템에서 자동 정합성 확보</li></ul><h3>SCM Back-Office 개발 및 연동 시스템 설계</h3><ul><li>Cafe24 Webhook 기반 실시간 주문 처리 시스템 설계 및 개발 → Redis Lock 기반 이벤트 충돌 방지, 중복 상태 전이 이슈 해결</li><li>결제 수단별 상태 처리 전략 패턴 적용 → 카드/무통장 등 분기 처리 구조화</li><li>주문 상태 배치 모니터링 및 Slack 알림 자동화 → 평균 대응 시간 10분 → 3분으로 단축</li><li>외부 차량 정보 API 연동 및 중복 요청 방지 캐싱 시스템 구축 → DB 히스토리 기반 응답 처리, API 호출 40% 감소</li><li>외부 회원사(CLMS) 연동 API 명세 설계 및 동기화 시스템 개발 → 초기 엑셀 수신 → API 자동화 전환, 데이터 정합성 확보</li><li>월별 정산 시스템 고도화 → BigDecimal 연산 기반 동적 금액 분기 처리, 수작업 프로세스 → 실시간 자동화</li><li>Spring REST Docs 기반 API 문서 자동화 및 Mockito 기반 테스트 코드 작성 → 협업 품질 및 안정성 향상</li></ul><h3>맞춤 부품 추천 서비스(Find Part) 설계 및 구현</h3><ul><li>Cafe24 OAuth2 인증 연동 → JWT + Redis 기반 인증 시스템 구축 → 자동 회원 연동 및 맞춤 페이지 접근 제어 구현</li><li>차량 번호/차대번호 기반 부품 추천 → 파츠핏몰 상품 매칭 로직 구현 → 예: VIN 기준 부품번호 추출 → 판매 가능 상품 필터링 후 노출</li><li>전략 패턴 기반 차량 등록 흐름 구성 → 입력 방식(차량번호/차대번호) 별 처리 로직 모듈화</li></ul>