미리보기

자란다는 육아 공백 해소를 위해 부모님에게 대학생 선생님의 가정 방문을 중개해주는 스타트업입니다.

• 핵심 비즈니스인 중개 서비스의 신규 기능 개발 및 서비스 고도화 담당

• 추천 시스템과 중개 서비스 간 연계를 통한 선생님 추천 서비스 개발 담당

• 쿼리 튜닝과 비즈니스 로직 개선으로 API 응답을 평균 2000ms 에서 3~400ms로 80%의 응답 속도 향상

• Python 2.7 기반 자체 제작 프레임워크를 Spring boot 2.7로 마이그레이션하는 레거시 청산 프로젝트에서 중개 서비스 관련 이관 작업 담당

• Elasticsearch를 활용해 지역 단위 추천 선생님 검색 서비스 개발 및 고도화 작업 진행 담당

• 기획팀과 협업하여 더이상 유효하지 않은 비즈니스 정리 후 서비스 요구사항 문서화 및 코드 정리 작업 주도

• 안정적 배포를 위한 롤백 플랜 설계 및 사내 도그 푸딩 주도

• 동시성 이슈로 부모님에게 제안을 보낸 선생님이 소실되는 문제 발견 및 수정

• MySQL에서 핵심 비즈니스 테이블의 더이상 사용하지 않는 컬럼 40% 코드 레벨에서 제거 (100개 → 60개)

• 한 컬럼에 구분자로 여러 데이터가 들어있는 케이스 정규화로 변경 작업 주도,
  비즈니스에서 여러가지 검색 조건 추가 가능한 기반 마련 및 전문 텍스트 탐색에서 range, equals 탐색으로 조회 속도 개선

• 추천시스템에서 사용하는 plaintext 형식의 json 데이터 내부 값을 별도 테이블로 분리해 정규화 작업 주도

• 추가 금액 시스템 버그 발견 및 정상화 후 사내 공유

• GCP에서 Python 2.7 지원 중단으로 Python 2.7 기반 자체 제작 프레임워크를 Spring boot 2.7로 이관 작업 진행
  인프라 비용 절감 및 관리 포인트 감소를 위해 여러 서버 프로젝트를 모놀리식 아키텍처로 전환

  • 중개 서비스 관련 도메인 이관 담당

  • 지역 기반 추천 선생님 조회 서비스 이관 담당

  • 쿼리 튜닝과 비즈니스 로직 개선으로 API 응답을 평균 2000ms 에서 300ms로 85%의 응답 속도 향상

  • 쿼리 튜닝을 통한 중개 요청서 조회 성능 96% 개선 (6s → 200ms)

  • 트랜잭션 롤백 케이스에서 외부 솔루션 요청 성공으로 발생한 장애 개선을 위해 Spring event 도입 주도

  • 이관 작업 중 변경된 정책 공유 문화 주도

  • 기획팀과 비효율적인 비즈니스 개선 미팅 적극 주도로 API 응답 평균 2000ms에서 300ms로 80% 개선

• Python decorator를 활용해 API 호출 메서드별 속도 분석 후 비즈니스 로직 개선으로 API 성능 85% 개선 (200개 조회시 : 11370ms → 1936ms / 10개 조회시 : 1264ms -> 320ms)

• 데이터팀 협업으로 Elasticsearch 기반 추천 선생님 조회 서비스 고도화로 API 속도 200ms 대로 개선 및 랭킹 시스템 기반 마련

• Spring data elasticsearch 도입 및 Spring boot 3 버전 업그레이드시 호환 작업 진행

• 사용자 프로필 이미지 인코딩을 base64에서 png로 일괄 마이그레이션 진행해 비효율적 이미지 조회 프로세스 개선

• 부모님 지명 요청을 선생님이 수락한 경우 부모님 선결제 단계 자동화 서비스 개발, 동시성 이슈 0건 발생

• KPI달성을 위한 적극적인 기획 참여로 중개 성사율 15% 증가 프로젝트 제안 및 개발

• FE와 BE에 산재되어 있던 비즈니스 핵심 데이터 생성 및 가공을 BE로 통합하는 작업 주도

• 1천만건 데이터 무중단 마이그레이션 주도 후 사내 무중단 마이그레이션 가이드 문서 배포 

• 추천 시스템과 서버간 비동기 메세징 서비스 도입으로 API 응답 성능 개선 및 에러 핸들링 기반 마련