백엔드 개발자

조서희

Java와 Spring Boot 기반의 백엔드 개발자로서, 대규모 트래픽을 처리하는 검색 시스템의 아키텍처 개선과 성능 최적화에 강점을 가지고 있으며, 검색 엔진 이관·색인 구조 개선·CI/CD 자동화를 통해 서비스 품질과 개발 문화를 함께 향상시켜왔습니다.

<ul><li>목적 검색 자동완성 기능에 서비스/상품/브랜드 바로가기 기능을 추가하여 사용자의 검색 편의성과 전환율 향상. 피크 트래픽에도 안정적인 성능을 제공하는 검색 API 구조 개선.</li><li>기술 스택 <code>Spring Boot</code>, <code>Java</code>, <code>MariaDB</code>, <code>OpenSearch</code>, <code>Redis</code>, <code>Kafka</code>, <code>Javascript/React</code>, <code>NGrinder</code></li><li>기여 및 성과<ul><li>자동완성 요청을 mSearchTemplate으로 통합하여 응답 속도 개선 </li><li>Redis 캐시를 활용한 유효 상품 데이터 관리로 응답 시간 단축 및 메모리 최적화</li><li>Kafka 기반 브랜드 Consumer를 통해 실시간 데이터 인덱싱 자동화</li><li>OpenSearch의 Collapse, SearchTemplate 기능 활용으로 검색 부하 최소화</li></ul></li></ul>

자동완성 고도화

<ul><li>목적 컬리 검색 시스템의 외부 의존도를 낮추고, 검색 인덱싱 구조를 개선하여 검색 성능과 운영 안정성 확보. 전체 색인 갱신 및 실시간 모니터링 기능 도입.</li><li>기술 스택 <code>Java</code>, <code>Spring Boot</code>, <code>MongoDB</code>, <code>Kafka</code>, <code>OpenSearch</code>, <code>Redis</code></li><li>기여 및 성과<ul><li>MongoDB 중간 DB 도입으로 외부 리소스 의존도 제거 및 데이터 접근 속도 향상</li><li>상품 메타 필드 인덱싱 및 Redis TTL 적용으로 검색 성능 및 메모리 사용 효율화</li><li>전체 색인 갱신 기능 및 SSE 기반 실시간 상태 모니터링 기능 구현</li><li>Kafka 메시지 처리 안정성을 위해 retry 메커니즘 적용</li><li>신규 기술(MongoDB, SSE 등) 적용을 통해 서비스 운영 효율 및 기술 역량 확대</li></ul></li></ul>

검색 색인 구조 개선

<ul><li>목적 대형 프로모션 전용 상품 검색 시 필터링 기능을 개선하여 빠르고 정확한 결과 제공 및 사용자 탐색 편의성 향상</li><li>기술 스택 <code>Java</code>, <code>Spring Boot</code>, <code>OpenSearch</code>, <code>Redis</code></li><li>기여 및 성과<ul><li>프로모션 필터 인덱싱 로직을 개선하여 검색 정확도 및 응답 성능 향상</li><li>Redis를 활용한 필터 값 캐싱 구조 도입으로 처리 속도 및 시스템 부하 개선</li><li>쿼리 최적화를 통해 대량 트래픽 상황에서도 안정적인 필터링 응답 속도 확보</li></ul></li></ul>

프로모션 필터 구현

<ul><li>목적 기존 Fusion 검색 엔진을 AWS OpenSearch로 전환하여 운영 비용을 절감하고, 검색 성능을 최적화</li><li>기술 스택 <code>Java</code>, <code>Spring Boot</code>, <code>OpenSearch</code>, <code>React</code>, <code>JavaScript</code>, <code>Kafka</code>, <code>Python</code>, <code>MariaDB</code></li><li>기여 및 성과<ul><li>점진적 전환 전략 적용으로 운영 중단 없이 안정적인 전환 수행</li><li>기존 대비 운영 비용 30% 절감, API 응답 성능 및 검색 정확도 개선</li><li>쿼리 룰 변경 시 즉시 반영되도록 AOP 구조 적용 → 운영 생산성 향상</li><li>nGrinder를 통한 성능 테스트로 품질 검증</li></ul></li></ul>

검색 엔진 이관

<ul><li>검색 엔진 이관 프로젝트를 주도하여 기존 Fusion 엔진을 AWS Opensearch로 전환, 운영 비용 30% 절감 및 성능 최적화</li><li>검색 색인 구조 개선을 통해 타 서비스 의존도를 감소시키고 데이터 접근성을 향상</li><li>GitHub Actions 기반 CI/CD 자동화 구축, 팀 내 테스트 및 릴리즈 프로세스 개선</li><li>Datadog을 활용한 API 성능 모니터링 및 최적화</li></ul>

<ul><li>프론트 친화적인 RESTful API 설계 및 구현</li><li>어드민 UI 개발 (React 활용)</li><li>PostgreSQL 기반 데이터베이스 설계</li></ul>