백엔드 개발자

송지우

안정성과 효율성을 생각하며 서비스를 개발하는 신입 백엔드 개발자입니다.

성실함

책임감

협업 지향

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<h5>일정을 쉽게 시작할 수 있도록 LLM을 이용하여 일정을 작게 나눠주는 투두 매니징 앱</h5><blockquote><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/SWM-OneStep/backend">Github Link[Backend] </a>| <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/SWM-OneStep/frontend">Github Link[Frontend]</a>Django REST framework, OpenAI, MySQL, Sentry, React Native역할: 아키텍처 및 DB 설계, 백엔드 리더</blockquote><hr><ul><li>LexoRank 알고리즘을 활용한 투두 순서 변경 성능 최적화<ul><li>잦은 투두 순서 변경에 따른 DB 성능 저하가 예상되는 상황</li><li>문자열 기반 정렬인 LexoRank 알고리즘을 사용하여 순서 변경 성능 최적화</li><li>10개 이상의 LexoRank 오픈소스를 비교 및 테스트하여 최적의 성능을 제공하는 방식 선택</li><li>최적의 오픈소스를 사용하여 3일 만에 기능 구현 완료</li></ul></li><li>사용자별 LLM 서비스 성능을 개선하기 위해 프롬프트 설계 및 프롬프트 테스트 코드 작성<ul><li>데이터가 충분하지 않았기에 최대한 프롬프트 결과에 의존할 수 밖에 없는 상황</li><li>OpenAI 및 Anthropic의 LLM 프롬프트 가이드라인을 참고하여 프롬프트 결과 품질 향상</li><li>결과를 빠르게 도출하고자 비동기 처리로 개발하였으나, 비동기 처리만으로는 유의미한 결과 개선이 불가능함을 발견</li><li>OpenAI와 커넥션 과정이 가장 시간이 많이 소요됨을 확인</li><li>API 요청을 줄 때마다 연결을 요청하는 것이 아닌 연결을 유지하도록 HTTP 클라이언트(httpx)를 활용한 Keep-alive 적용 및 타임아웃을 설정</li><li>결과적으로 LLM 결과 도출 시간을 6초에서 3초로 50% 개선하여 사용자로부터 좋은 피드백 받음</li></ul></li><li>API 테스트 및 문서화 작업<ul><li>API 문서화를 위해 Swagger를 활용하여 모든 API에 문서 작성, 팀원들과의 원활한 소통 지원</li><li>Pytest 를 활용하여 유닛 테스트를 작성하여 유닛 테스트 커버리지 85%를 유지</li></ul></li><li>Fat Model, Skinny View 패턴 적용으로 유지보수성 향상<ul><li>mvp 개발(3주) 이후, 개선 사항과 디버깅 시 가독성이 떨어지는 문제 발견</li><li>비지니스 로직을 모델에 집중하고 view에서 간단한 요청/응답을 처리하는 Django의 패턴 중에 하나인 fat model, skinny view 전략으로 리팩토링</li><li>리팩토링 결과 중복 코드 24% 감소, 코드 복잡도 17% 개선</li></ul></li><li>Sentry를 이용하여 실시간 모니터링 환경과 로깅 시스템 구축<ul><li>Sentry의 Trace 기능을 활용하여 성능 저하 및 개선이 필요한 부분을 실시간 분석</li></ul></li><li>React Native를 통한 컴포넌트 개발</li></ul>

LLM을 사용한 투두 매니징 앱, OneStep

<h5>GAN 모델을 사용하여 네컷 사진 변환 후 저장 및 꾸밀 수 있는 웹 서비스</h5><blockquote><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/2023SB-TeamJ/2023SB-Team-J">Github Link</a>DRF, MySQL, Docker, Grafana, Prometheus, K6, AWS (S3, EC2)역할 : 백엔드 API 개발, 모니터링</blockquote><hr><ul><li>Promethues와 Grafana 를 사용해 주요 성능 지표 모니터링 환경 구축<ul><li>주요 성능 지표(응답 속도, CPU 사용량, 메모리 사용량 등) 실시간 모니터링</li></ul></li><li>부하 테스트(K6) 진행 및 서버 안정성 개선<ul><li>K6를 사용하여 부하테스트를 진행한 후 목표했던 사용자 수보다 적은 요청에서 서버 다운 문제 발견</li><li>단일 쓰레드를 사용하여 많은 요청이 들어오는 경우 CPU 연산량이 급증하여 서버 다운되는 상황</li><li>네컷 사진에 맞춰 4개의 쓰레드를 활용한 비동기 처리를 통해 cpu 연산량을 줄이고자 시도</li><li>멀티 쓰레드 및 비동기 처리 적용 후, 4개의 이미지 변환 시간을 1분에서 30초로 50% 감소 및 서버 다운 문제 해결</li></ul></li></ul>

6주 단기간, 네컷 사진 앨범 웹 서비스

<h4>문서 및 캔버스 오픈소스 AFFINE, UI 개선 기여</h4><blockquote><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/toeverything/blocksuite/pull/5453">PRLINK</a></blockquote><hr><ul><li>문서 프로그램을 사용하고자 AFFINE을 사용하던 중, 툴바가 화면을 벗어나는 UI 버그 발견</li><li>해당 문제를 오픈소스 이슈에 등록 후 코드 분석<ul><li>툴바 위치를 연산하는 과정에서 오류가 있음을 확인 후 수정하여 PR 업로드</li></ul></li><li>메인테이너와 소통하며 코드 컨벤션에 맞춰 수정</li><li>최종적으로 PR이 Merge되어 AFFINE 프로젝트에 기여 완료</li></ul>

AFFINE

<blockquote>Java | <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/alpakaka0o0/CompilerProject">github</a>Tiny Python 코드를 Java ByteCode(Jasmin 문법)으로 변환하는 컴파일러 제작</blockquote><hr>구문분석과 의미분석에 대해서 학습하여 컴파일에 대한 기본 지식 습득Tiny Python의 조건문, 반복문, 함수 등의 기본적인 문법을 Java ByteCode로 컴파일할 수 있도록 parser 구현파싱된 소스 코드를 기반으로 Jasmin 문법에 맞는 Java ByteCode를 생성하여 실제 자바 가상머신에서 실행 가능한 코드 생성