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기본 정보

이름
김만재
직업
백엔드 개발자
이메일
ei1111@naver.com
간단 소개

끊임 없이 발전하는 것을 좋아하고, 내가 만든 서비스가 이용되는것이 보람 되어 개발자로 진로를 결정했습니다. Java & Spring Boot 기반의 4년차 백엔드 개발자로서 서비스를 개발하고 유지보수 하였으며 서비스가 커지면서 발생하는 문제들을 해결하며 서버를 안정적으로 관리했습니다. 어려운 문제에 직면했을 때 적극적으로 해결책을 찾아내는 문제 해결력 보유하였으며 새로운 기술에 대한 이해와 습득 능력으로 프로젝트에 필요한 기술을 빠르게 습득하여 적용하여 실력을 키웠습니다. 책임감을 가지고 진행한 프로젝트에서 스스로 목표를 설정하고, 업무에 적극적으로 참여하여 성과를 이끌어 냈으며 서버 아키텍처 설계 및 개발을 수행하며 안정적인 서비스 제공에 기여하였습니다. 데이터베이스 모델링, 최적화 및 관리를 통해 데이터 성능을 향상시키고 서버와 클라이언트 간에 데이터를 주고받을 수 있는 API를 개발 하였습니다. 회사에서 웹사이트를 구축하고 사용자가 증가하면서 API에서 느려지는 현상이 발생하였고 문제를 해결하기 위해 성능 튜닝 강의를 듣고 배운 부분을 바로 실습에 적용시켜 서비스를 안정화 시켰습니다.

기술 스택

기술 스택

Spring Boot, Spring, Spring Security, JWT, MySQL, mybatis, spring-jpa, querydsl, swagger, Oracle

경력

회사명

지비소프트

직급 | 부서 | 근무 유형

Junior Backend Developer | 개발팀

근무 기간

2023.11. ~ 2024.12. (1년 2개월)

담당 업무

[생체 인증을 통한 정보를 키오스크로 보여주는 서비스 개발 및 유지보수]

  • 기존에 문제가 있었던 스케줄러 신규로 만들어서 서버에 반영

  • 웹 서비스 트래픽 증가로 인한 서버 관리

회사명

인터페이스정보기술

직급 | 부서 | 근무 유형

Junior Backend Developer | 개발팀

근무 기간

2020.08. ~ 2022.09. (2년 2개월)

담당 업무

[제약회사의 문서화 작업을 온라인 서비스 설계 및 개발]

  • 스케줄러 시스템을 도입하여 정해진 시간에 외부 병원 업체와의 API 연동 작업 수행

  • 서비스가 발전하여 데이터가 많아짐에 따른 성능 이슈로 인한 기존 쿼리의 문제점 수정

회사명

아이엠애드리퍼블릭

직급 | 부서 | 근무 유형

Junior Backend Developer | 개발팀

근무 기간

2018.04. ~ 2019.05. (1년 2개월)

담당 업무

[온라인 신문사 광고 웹서비스 계발 및 유지보수]

  • 저장된 고객 정보를 회사내에 사업 부서와 연결 시켜주는 웹 서비스 개발 및 유지보수

  • 웹 서버 관리

포트폴리오

URL

link

쇼핑몰 개인 프로젝트(상품 구매, 결제, 취소)

깃허브

교육

소속/기관명

압구정고등학교

종류 | 전공

고등학교 | 문과

재학 기간 | 재학 상태

2008.03. ~ 2012.03. | 졸업

소속/기관명

방송통신대학교

종류 | 전공

대학교(학사) | 컴퓨터과학과

재학 기간 | 재학 상태

2018.03. ~ 2023.02. | 졸업

자격증

자격증명

SQLD

점수 | 발급기관

통과 | 한국데이터산업진흥원

취득연월

2022.12.

자기소개

자기소개

[안녕하세요. 개발자 김만재 입니다]

  • Spring Boot, Java 기반 웹 서비스 백엔드 개발 4년 차 경력

  • 실무 중 발생하는 기술 문제를 능동적으로 해결하고, 공식 문서·강의·사내 네트워크를 활용해 학습하는 역량

  • Caffeine cache 등 성능 개선과 관련된 실무 경험 보유

  • 자기 주도 학습을 지속하며, 업무 외 시간에도 강의 및 대학 학업을 통해 역량을 꾸준히 확장 중

[성능 튜닝 예시]

  • Caffeine cache을 적용하여 464ms 걸리는 공지사항 API 192ms로 단축

  • 2ms 이상 걸리던 공사자 조회 쿼리를 조건절 수정으로 0.1ms로 성능개선

  • 사진 등록된 정보를 가져오는 count 쿼리에 인덱스를 생성하여 44ms에서 32ms로 단축

  • 하루 기기 장비 2만건 조회 쿼리에 인덱스 생성하여 936ms에서 582ms로 단축

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