미리보기

AI EDU

• 회사 대표 AI 에듀테크 솔루션 개발

• 멀티모달 LLM 기반 지능형 학습 콘텐츠 생성 및 학습 플랫폼 개발 및 사내 런칭 (사용자 약 1,200명 확보)

• 직무별 특화 교재/문제집 학습, 유저별 학습 관리, 학습 로드맵 기반 체계적 학습 가능한 학습 플랫폼 제공

• LLM 기반 지능형 콘텐츠 생성 파이프라인 아키텍처 개선:

  • 콘텐츠 생성 비용 50% 절감

  • 무손실 데이터 처리

  • 운영 효율성 2배 증대

  • 유지보수성 50% 향상

  • 품질 및 안정성 99% 확보

  • 확장 가능한 아키텍처 구성

Beast AI Gateway

• kt ds CEO 표창 수상

• AI 가드레일 기능 개발

  • LLM, MCP 통신 프롬프트 내 유해성 차단, 민감정보 마스킹 기반 통신 안정성, 신뢰성 향상

  • AI + 인증 획득

• MCP 연동 기능 개발

  • AI Gateway - 3rd party MCP 서버 간 통신 로직 구현

• API 이상패턴알람 기능 개발

  • 은행 등 고객사 서비스 모니터링 및 안정적 운영 효율성 향상

KT 빅사이트, KT 마케팅코치 웹 서비스 개발/운영

• kt 품질혁신상 수상

• 총 5억 규모 이상의 3개 주요 ITO 프로젝트와 3개 업무 완수: 서비스 고도화, 운영 효율화, 운영비 절감, 매출 향상 기여

• KT 빅사이트

  • 빅사이트 관광분석솔루션 서비스 고도화: 유저 체감 성능 60%, 컨텐츠 35% 개선하고 팀 매출 3.74억 창출, KT의 지속적인 매출 창출 기반 마련 기여

  • KT 빅사이트 Open API 서비스 개발 및 관리시스템 구축: Open API 관리 업무 생산성 4배 향상, 팀 매출 약 1.5억 원 창출 기여

  • KT 빅사이트 비즈니스 메타데이터 DB 및 그라파나 실시간 시각화 모니터링 시스템 구축: DB 자원 최적화하고 약 5.1TB DB 용량 확보, 연간 1.05억 원의 서버 증설 비용 절감, 서비스 운영 업무 생산성 최소 20배 향상, KT 품질혁신상 수상

  • 파트 배포 보고 및 산출물 처리 프로세스 정립 및 효율화: 산출물 취합 업무 시간 90% 절감, 프로세스 자동화로 전체 업무 소요 시간 50% 절감, 이중 검토 프로세스 도입으로 산출물 작성 오류 50% 감소, 문서화된 프로세스와 워크스페이스 도입 통해 협업 체계와 정보 접근성 개선하여 운영 및 배포 프로세스 최적화

• KT 마케팅코치

  • 관리자 키워드분석 서비스 구현하여 업무 생산성 9배 향상

  • 서비스 보안 관제 영역 4배 확대하여 서비스 전체 보안 강화, 유저 활동 모니터링 시스템 구축

데이터 분석/AI 연구

• Kaggle 데이터 분석 통한 솔루션 도출 및 시각화

  • 분석 대상 : Walmart와 Amazone과 같은 글로벌 기업의 DB를 분석하여 솔루션을 도출하는 6개의 Kaggle competition

  • 성과 : 4개는 상위 40% 이내, 2개는 상위 5% 이내 랭크

  • 활용 스킬 : Python, Scikit-learn, tensorflow, pandas, Matplotlib

• MFE(Meta feature Extraction), AutoML 연구

  • 분석 대상 : OpenML, 구글 Cloud AutoML, 사이킷런 AutoML, Feature selection algorithm recommendation 논문

  • 성과 : 연구 결과를 발표하고 사장님으로부터 긍정적 피드백을 받아, 우수 인턴으로 선발되어 50만 원의 성과급을 받고 정규직 제의를 받았습니다.

[회사 소개 Link]

시큐레이어

[목표]

1. AI 가드레일 기능 개발

2. MCP 연동 기능 개발

3. API 이상패턴알람 기능 개발

[성과/결과]

1. AI 가드레일 기능 개발

   1. AI + 인증 획득

   2. Guardrail 엔진을 전략 패턴으로 모듈화(규칙 로딩·실행 분리) → 단일 책임 원칙, 개방-폐쇄 원칙 준수. 신규 정책 추가 시 공통 로직 재사용으로 코드 변경 최소화 및 편리한 확장 가능한 구조 확보

   3. 입력(프롬프트)·출력(LLM 스트리밍 응답) 양방향 Guardrail 도입으로 AI 통신 전 구간에서 보안·품질을 보장

      • 입력 단계: Azure Content Safety/LLM 기반 유해성 검사 + 정규식·키워드 기반 블랙/화이트리스트를 적용해 금지·고위험 프롬프트를 사전 차단

      • 출력 단계: AWS Bedrock의 Dynamic Buffer 아이디어를 적용한 토큰 단위 슬라이딩 윈도우 검사로 스트리밍 중 민감정보(PII) 및 유해 응답을 실시간 필터링·마스킹 → PII 자동 마스킹, 유해·금지 응답의 대외 노출률을 0 수준으로 억제

   4. Spring WebFlux 기반 Reactive 스트림 파이프라인 상에서 LLM 토큰 수신 → 동적 버퍼링(초기 30토큰·이후 60토큰 단위) → Azure Content Safety 출력 검사 → Azure PII 검사·마스킹 → SSE 전송

      1. 전체 단계를 비동기 파이프라인으로 병렬 처리하여, LLM과의 스트리밍 연결을 유지한 채로 실시간 가드레일을 적용하면서도 응답 지연을 최소화하고 사용자 체감 속도를 유지

   5. RAG 기반 정책 판단 : 규제/내부 정책 문서를 벡터 인덱싱(HNSW) 후 요청/응답 SAFE/HARMFUL 근거 판정 및 감사 로그 표시 → 규제 대응성 확보

2. MCP 연동 기능 개발

   1. MCP 연동 기반 확장성 확보: Spring WebFlux SSE 파이프라인 커스터마이즈로 3rd‑party MCP 서버와 안정적인 스트림 통신 구현

3. API 이상패턴알람 기능 개발

   1. 분·시·일 주기의 정책 기반 탐지/알림 배치, ShedLock 경합 제거 및 파티셔닝·인덱싱으로 대용량 기간 조회 성능 및 안정성 개선

[주요업무/상세역할]

1. AI 가드레일 기능 개발

   1. AI Guardrail 코어 설계·구현

      • Guardrail 엔진의 구조를 Factory / Processor / Contract 계층으로 표준화

        • Factory: DB 기반 가드레일 정책(차단·마스킹 규칙)을 주기적으로 로딩·캐싱하여 무중단 정책 갱신을 지원

        • Processor: 입력·출력 상황별로 적합한 Guardrail 작업(PII 마스킹, 유해성 검사, 금지 패턴 검증)을 선택·실행하는 단일 책임 모듈

        • Contract: 각 규칙을 단일 책임 클래스 단위로 분리하여 테스트 용이성과 유지보수성을 향상 (SRP/OCP 충족)

   2. 입출력 양방향 필터:

      • 입력(프롬프트) Guardrail – 사전 검증 레이어

        • 사용자 입력 프롬프트에 대해 다단계 필터링 적용

          • 전처리(Pre-processing): 정규식 기반 입력 정제 및 필수 문맥 보정

          • 유해성 검사(Azure Content Safety): 4개 카테고리(성적·폭력·증오·자해)의 유해성 점수를 기반으로 input-level 정책에 따라 차단/허용 결정

          • 금지 패턴 차단(Blacklist) + 허용 패턴(Whitelist): 정규식·키워드 기반 정책을 통해 공격성 입력, 탈옥 시도, 프롬프트 변형 공격을 선제적으로 차단

          • LLM 기반 유해성 검증: 5개 범주(불법 콘텐츠, 개인 민감정보, 프롬프트 인젝션, 정치적 설득/여론 조작, 미성년자 보호)로 LLM 세컨드 오피니언 검사를 수행해 고난도 악성 프롬프트

      • 출력(LLM 응답) Guardrail – 스트리밍 실시간 후처리 레이어:

        • 스트리밍 환경에 최적화된 출력 검사·마스킹 구조 구현

          • Dynamic Buffer 기반 스트리밍 처리

            • LLM 토큰 스트림을 초기 버퍼·이후 버퍼 단위로 동적 버퍼링

            • Reactive Flux 기반 비동기 처리로 버퍼링·검사·전송 단계 병렬 실행

            • 슬라이딩 윈도우 적용으로 청크 경계를 넘는 PII/유해 표현 누락을 최소화

          • 민감정보(PII) 마스킹(Azure PII)

            • 8개 PII 카테고리(이름, 주소, 계좌번호 등)를 minimumPrecision 기준으로 탐지

            • 스트리밍 중 실시간 토큰 단위 마스킹 처리로 위험 응답의 외부 노출 차단

          • 출력 유해성 검사(Azure Content Safety)

            • 출력 텍스트의 4개 유해성 카테고리를 output-level 정책에 따라 차단/경고/허용 처리

      • 스트리밍 파이프라인·동시성 처리

        • LLM 토큰 스트림 → 버퍼링 → 가드레일(ACS+PII) → SSE 응답 변환까지 Reactive 비동기 병렬 파이프라인 구축

          • LLM 연결 유지 + 데이터 청크 재구성 구조

          • 토큰 기반 Dynamic Buffer 전략 → PII 누락 방지 + 지연 최소화

          • Reactor Backpressure 기반 과부하 자동 조절 → 안정적 실시간 처리

   3. 정책 RAG:

      • HNSW 인덱스 기반 유사도 검색으로 정책 준수 판정

      • 정책 업데이트 시 시스템 재배포 불필요 (검색 엔진만 갱신)

      • 모든 차단/허용에 근거 로그 첨부

      • RAG 검색 알고리즘 튜닝 (Top-K 제한, 컨텍스트 토큰 제한)

      • HNSW 알고리즘 기반 고성능 벡터 검색 : 대규모 벡터 검색 성능 최적화

   4. 운영·확장 측면 고려한 인프라 및 품질 관리

      • Spring Boot 기반 API Gateway 상에서 MCP ↔ 내부 서비스 간 안전 통신 계층 구축

      • Guardrail 정책 DB 관리 및 @Scheduled 로딩 → 실시간 정책 갱신 지원

   5. 프롬프트 엔지니어링 고도화 :

      • 페르소나 부여

      • Chain of Thought (단계별 사고)

      • Few-shot Learning (예시 학습)

2. MCP 연동 기능 개발

   1. 핵심 컴포넌트 개발: Spring AI의 WebFluxSseServerTransportProvider를 커스터마이징하여, 외부 필터에서 SSE 연결 및 메시지 처리를 직접 제어할 수 있는 CustomWebFluxSseServerTransportProvider 개발

   2. 비동기 스트림 워크플로우 설계: Spring WebFlux 환경에서 MCP/SSE 통신을 위한 비동기 데이터 스트림(Mono, Flux) 처리 전체 워크플로우 설계 및 구현

3. API 이상패턴알람 기능 개발

   1. 요구사항 정의(주기·에러코드·실패건수), 정책 CRUD·검색, 통계테이블 기반 오류 패턴 탐지

   2. 스케줄링: 분/시/일 배치, ShedLock 잠금 시간 조정으로 경합 제거·누락 방지

   3. 파티셔닝/인덱싱으로 대용량 기간 조회 성능 개선, 보관 주기 자동화

[기술]

• Backend: Java, Spring Boot, Spring WebFlux, Spring Cloud Gateway, Python, FastAPI

• AI/검색: LLM, Prompt Engineering, RAG, Vector DB(Chroma), Azure OpenAI, Azure AI Search, MCP

• Data/Infra: PostgreSQL, Docker, Azure Kubernetes Service, SSE, ShedLock, Gradle, Git/Jenkins

[목표]

임직원의 역량 강화 및 학습 편의성을 높이기 위한 학습 콘텐츠 자동 생성 서비스 및 학습 플랫폼 구축하여 회사 대표 에듀테크 솔루션 개발

[성과/결과]

• 멀티모달 LLM 기반 지능형 학습 콘텐츠 생성, 공유, 학습 플랫폼 개발 및 사내 런칭 (사용자 약 1,200명 확보)

• LLM 기반 지능형 콘텐츠 생성 파이프라인 아키텍처 개선 통한 핵심 비즈니스 지표 혁신:

  • 콘텐츠 생성 비용 50% 절감: '데이터 자산화' 파이프라인을 구축하여, 전체 콘텐츠 생성 비용 절감

  • 무손실 데이터 처리: 원천 데이터에서 폐기되던 시각 정보를 100% 자산화

  • 운영 효율성 2배 증대: 2단계 분리형 LLM 생성 프로세스 기반 콘텐츠 초기 품질 향상시켜, 수동 검수 및 수정 소요 시간 50% 이상 단축

  • 유지보수성 50% 향상: 콘텐츠 생성 위한 데이터 처리/제공 단일 표준 모듈로 통합하여 코드 유지보수성 50% 향상

  • 개발 시간 30% 단축: 핵심 로직 재사용하여 신규 기능 개발 시간 30% 이상 단축

  • 품질 및 안정성 99% 확보: LLM이 정보를 편식하는 '게으른 전문가' 문제를 해결하기 위한 강력한 프롬프트를 설계, Pydantic 기반 출력 검증 및 폴백 로직을 도입하여 파이프라인 안정성 99% 이상 확보

  • 확장 가능한 아키텍처 기반 마련: 신규 콘텐츠 기능 추가 시 손쉽게 확장 가능한 아키텍처 구축

[주요업무/상세역할]

• 백엔드 파트 PM 역할 수행

  • 6주 내 서비스 기획·개발 병행하며 핵심 로직 설계, DB 모델링, 기능 개발, CI/CD 파이프라인 구축 통한 초기 서비스 구현 완료

• LLM 기반 지능형 콘텐츠 생성 파이프라인 설계 및 개발

  • 1. 비정형 PDF의 '지능형 데이터 자산화' 파이프라인 설계:

    • Vision LLM(GPT-4V)을 활용하여 PDF 내 이미지/텍스트의 구조적 관계와 교육적 가치를 심층 분석, 재사용 가능한 '지능형 데이터 자산'으로 변환하여 벡터 DB에 저장

  • 2. '설계자-저자' 2-Phase LLM 아키텍처 도입:

    • '자산화된 데이터'를 기반으로, '설계자' LLM이 콘텐츠 청사진을 만들고, '저자' LLM이 청사진에 따라 섹션별 내용을 정교하게 집필하는 방식으로 고품질 교재 생성의 일관성 확보

  • 3. 중앙 데이터 처리 계층 기반 '콘텐츠 팩토리' 구축:

    • 데이터 정제, 지능형 필터링(고품질 이미지 선별 등)을 중앙화하여, 교재/문제집 등 각 생성 모듈의 재사용성과 확장성을 극대화(느슨한 결합 아키텍처)하고 일관된 품질의 콘텐츠 생성

• 유저/직무별 학습 관리 서비스 구현

  • 개인 학습 진행률 저장, 최근 학습 콘텐츠 기록, 유저 접속 시 개인화 데이터 로드 구조 설계

  • 학습 로드맵 및 직무/과목 기반 학습 콘텐츠 분류 기능 개발

• 개발 및 운영 효율화

  • 전략적 임베딩 모델(text-embedding-3-small) 도입: 이전 세대 대비 5배 저렴한 비용으로 최상위권 성능을 유지하여, 운영 비용 절감 및 벡터 DB 검색 품질 확보

  • Cursor 기반 AI 코드 어시스턴트 활용 및 코드 리팩토링 → 개인 생산성 10배 향상

  • 도커, AKS 기반 CI/CD 배포 파이프라인 설계 및 자동화 구축

• 사용성 향상

  • 벡터DB(Chroma) 기반 문서 검색 기능 및 LLM 응답 미리보기/커스텀 프롬프트 기능 도입

• 기술 실험

  • PP-Structure 등 OCR 기술을 활용, 복잡한 문서 내 표/이미지 인식 신뢰도 개선 실험 주도

[기술]

Python / FastAPI / SQLAlchemy / PostgreSQL / Cursor / Azure Kubernetes Service / Docker / Chroma Vector DB

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : BE 2명, FE 3명, UI/UX 개발자 3명 (총 8명)

• 본인 역할 : BE PM (기여도 50%)

[프로젝트 Link]

• 포트폴리오 - 1. AI EDU

[목표]

고객의 관광정보분석 효율성 향상, KT의 지속적인 매출 창출 기반 제공

[성과/결과]

• 관광분석 솔루션 고도화로 유저 체감 성능 60%, 컨텐츠 35% 개선하고 팀 매출 3.74억 창출

[주요업무/상세역할]

• 화면정의서 기준 365개 변경사항 중 64%인 234개의 개발을 리드하고 35%인 127개를 협업 개발하여 총 89개 토픽의 신규 기능 추가 및 기존 기능 개선

• 쿼리 튜닝과 자바스크립트의 async,await를 활용한 로직 개선으로 차트 NULL값 표출 이슈 해결 및 웹의 로딩 시간 60% 단축 및 CPU 자원 활용 20% 개선하여 유저 체감 성능 개선

• 개발팀 데일리 스크럼 주도하여 개발 업무 목록을 작성하고 업무별 우선순위와 마감일을 설정하고 개발자별 개발 기능 할당. 데일리 스크럼 미팅을 통해 진행 내역을 공유하고 이슈를 함께 해결, 공통 코드 즉각 공유

• 개발 또는 수정했던 기능은 코드 리팩터링 또는 상세 주석 생성하여 코드 가독성 및 성능 향상

• KT DS 측 개발 대표로 협력사 측과의 효율적 의사소통 매개

• 추가/변경 기능 빅사이트 공지 사항 통해 고객에게 공지하여 유저 수 증진 기여

[기술]

Java / SpringBoot / MyBatis / Maven / PostgreSQL / SVN / Jenkins / IntelliJ / HTML / CSS / AngularJS / Agile / Scrum

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : 웹 개발자 3명, SQL 개발자 4명, DBA 1명 (총 8명)

• 본인 역할 : 웹 개발자, 스크럼 리더, PM 보조 (기여도 15%)

[프로젝트 Link]

• 포트폴리오 - 4. KT 빅사이트 관광 고도화 프로젝트

[배경]

KT가 빅데이터를 Open API 형태로 판매하는 사업을 확장하며 Open API의 카테고리와 개수를 늘리고 Open API 서비스, 계약 지역을 세분화하여 결제하는 시스템을 도입함에 따라, 다수 Open API 개발 및 Open API 관리 시스템 개발 필요

[성과/결과]

• 100개 이상의 Open API 서비스 제공하여 사용자 경험 개선

• Open API 서비스 개발/관리 시스템 구축하여 관리 업무 생산성 4배 향상과 매출 1.5억 창출 기여

[주요업무/상세역할]

• 100개 이상의 KT 유동인구, 관광 Open API 개발을 통한 제공 컨텐츠 증대

• Open API 개발/관리 비즈니스 로직 설계 및 구현하여 프로세스 정립 및 효율화

• 관련 엔티티 간 관계성 ERD로 공유하여 관계자 간 원활한 커뮤니케이션 증대

• Open API 관련 DB 파악 후 필요 데이터 테이블과 속성 추가하여 보완

• Open API 대시보드 개발을 통해 Open API 관리 업무 소요 시간을 기존 20분에서 5분으로 75% 단축시켜 API 관리 업무 생산성 4배 향상

[기술]

Java / SpringBoot / MyBatis / Maven / PostgreSQL / SVN / Jenkins / STS

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : BE 1명, FE 1명, PM 1명 (총 3명)

• 본인 역할 : BE(API 및 서버 개발자) (기여도 70%)

[프로젝트 Link]

• 포트폴리오 - 3. KT 빅사이트 실시간 Open API 서비스 개발 및 관리시스템 구축 프로젝트

[목표]

마케팅코치 서비스 개선을 통한 사용자 경험 개선

[성과/결과]

• 관리자 키워드분석 서비스 구현하여 업무 생산성 9배 향상

• 서비스 보안 관제 영역 4배로 확대하여 서비스 전체 보안 강화 및 모니터링

[주요업무/상세역할]

• 키워드 추출 기능 개발을 통해 관리자 키워드분석 업무 소요 시간을 기존 10분에서 1분으로 90% 단축하여 관리자 키워드분석 업무 생산성 9배 향상

• POI, XMLBeans 라이브러리 기반 엑셀 업로드/다운로드 기능, 분석가능 키워드 목록 상세 조건 하 조회 기능, 검색어 자동완성 기능 구현하여 기술적 도전 과제 극복

• 서비스 보안관제 영역을 기존 개인정보처리 관련 40개 API에서 서비스 전체의 160개 API로 늘려 서비스 보안 측면 강화 및 사용자 활동 모니터링

• 스프링 AOP, Servlet Interceptor 등 기술 활용, 도커 컨테이너, 쿠버네티스 기반 웹 운영

• 젠킨스 기반 CI/CD 배포 프로세스 확립 및 GitLab 기반 형상관리를 통한 협업 효율성 및 서비스 가용성, 신뢰성 증대

[기술]

Java / SpringBoot / MyBatis / Maven / PostgreSQL / Kubernetes / Docker / GitLab / Jenkins / IntelliJ

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : BE 및 웹 운영자 1명, FE 1명, DBA 1명 (총 3명)

• 본인 역할 : BE 및 웹 운영자 (기여도 : 50%)

[프로젝트 Link]

• 포트폴리오 - 5. KT 마케팅코치 웹 서비스 개발/운영

[목표]

빅사이트 서비스 개선을 통한 사용자 경험 개선

[성과/결과]

• 관광분석 솔루션 서비스의 성능 및 코드 품질 향상과 컨텐츠 다양화

[주요업무/상세역할]

• 2개 차트에 월별 다른 일자수를 적용하여 사용자 경험 개선

• 5개 히트맵 차트에 5구간 범례 적용하여 사용자 피드백 적용

• 13개 기능에 강원도 코드 변경에 따른 매핑 적용하여 컨텐츠 업데이트

• 1개 차트에서 주차별 마감일까지 데이터 출력하도록 개선하여 사용자 피드백 적용

• 3개 요약정보 쿼리 최적화하여 웹 로딩 속도 개선

• Q/A로서 83개 서비스 이슈 해결하여 서비스 품질 개선

[기술]

Java / SpringBoot / MyBatis / Maven / PostgreSQL / SVN / Jenkins / IntelliJ / HTML / CSS / AngularJS

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : 웹 개발자 3명, SQL 개발자 4명, DBA 1명 (총 8명)

• 본인 역할 : 웹 개발자 (기여도 15%)

[성과/결과]

• KT 품질혁신상 수상

• 비즈니스 메타데이터 기반 서비스 운영 최적화

  • 메타데이터 기준 확립: 웹 운영자, SQL 개발자, DBA 간 협업 체계 개선

  • DB 오브젝트 실사용 파악 시간: 20분에서 1분으로 단축, 생산성 20배 향상

  • 서비스 메타데이터 파악 시간: 20분에서 1분으로 단축, 생산성 20배 향상

• DB 자원 최적화

  • 미사용 테이블 23%, SP 29% 삭제: 약 5.1TB DB 용량 확보, 연간 1.05억 원의 서버 증설 비용 절감

  • 공동 모니터링 시스템 구축 통한 서비스 장애 예방

[주요업무/상세역할]

• 메타데이터 DB 테이블 구성 및 최적화: 실사용 중인 유니크한 시스템 구성요소(Table, SP, Shell) 메타데이터 DB 테이블 구성 및 미사용 테이블, SP 조사 및 삭제

• 메타데이터 구분 기준 확립 및 공유

• 그라파나 기반 실시간 시각화 모니터링 대시보드 및 공동 모니터링 환경 구축

[기술]

SQL / Postgresql / Grafana

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : 웹 운영자 3명, SQL 개발자 4명, DBA 2명 (총 9명)

• 본인 역할 : 웹 운영자 (기여도 35%)

[성과/결과]

• 업무 시간 단축: 산출물 취합 업무 시간 90% 절감(10분 -> 1분), 프로세스 자동화 통한 전체 업무 소요 시간 50% 절감

• 산출물 작성 오류 50% 감소: 이중 검토 프로세스 도입

• 협업 체계 개선 및 정보 접근성 향상: 문서화된 프로세스와 워크스페이스 도입으로 협업 체계와 정보 접근성 향상

[주요업무/상세역할]

• 산출물 템플릿 정립 및 프로세스 자동화 구현: 산출물 취합 및 보고 절차에서 수작업 제거

• 산출물 이중 검토 프로세스 도입: 개발 담당자와 운영 담당자가 이중 검토를 통해 문서 작성 오류 방지

• 배포 보고 및 산출물 처리 프로세스 문서화: 각 단계의 마감 기한과 담당자를 명시하여 책임감을 명확히 하고, 프로세스 표준화

• 워크스페이스 구축 및 관리: 개발자와 운영자 간 실시간 문서 공유 및 협업이 가능하도록 환경을 개선

• 지속적인 피드백: 담당자들이 템플릿을 정확히 작성하도록 피드백 제공

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : 웹 개발자 2명, SQL 개발자 4명, 운영자 3명 (총 9명)

• 본인 역할 : 운영 관리 및 배포 프로세스 최적화 담당 (기여도 100%)

[목표]

SNS 고객의 니즈에 부응해 기존 서비스에서는 제공하지 않는 사진 인식 텍스트 추출, 글귀 토픽별 분류, 글귀 원문 링크 연결 기능을 제공하는 글귀 공유 플랫폼 개발

[성과/결과]

• 커뮤니티 서비스 핵심 기능 및 AWS 기반 무중단배포 서버 개발 완료

• 동아리 발표에서 기존에 없는 글귀 분류 기능을 제공하여 SNS 유저의 니즈를 충족한다는 긍정적 평가를 받으며 상용화 가능성 확인

[주요업무/상세역할]

• 게시판/댓글/토픽/글귀 토픽별 분류 기능과 오프셋 기반 페이지네이션 구현하고 기능 구현 속도 20% 향상

• MySQL 기반 RDB 데이터 모델링하여 성능/확장성/유지보수성 20% 향상

• Github Actions, AWS EC2/S3/CodeDeploy, Nginx 활용 무중단 배포 CI/CD 파이프라인, 서버 구축하여 서비스 안정성 50% 및 가용성 향상

• Service, Repository, Controller Junit 단위 테스트 구현하여 버그 수정 시간 15% 감소 및 SW 전체 오류율 40% 감소

• Gradle, IntelliJ 환경 기반 자바/스프링 백엔드 구현하여 개발 효율성 30% 향상

• 도메인 모듈별 분리된 프로젝트 구조 설정하여 모듈 간 결합도 최소화, 응집도 최대화, 작업의 병렬화로 협업 효율성 및 유지보수성 25% 향상

• 무중단 배포 CI/CD 파이프라인 및 서버 관련 FE 설정을 돕기 위해 관련 기술 스택과 아키텍쳐, 코드 상세 설명을 노션에 정리하여 효율적 기술 공유

[기술]

Java / SpringBoot / JPA / Gradle / MySQL / Junit / Github / AWS EC2 / AWS S3 / AWS CodeDeploy / IntelliJ / JPQL / QueryDSL / Github Actions / Nginx

[인력구성/기여도]

• 팀 구성 : BE 2명, FE 1명, 디자이너 2명 (총 5명)

• 본인 역할 : BE(서버 개발자), 팀장, 기획/설계/배포/발표자 (기여도 30%)

[프로젝트 Link]

• 포트폴리오 - 2. 글한조각

• "KT SkyLife 상품추천시스템, 구매통계시각화 서비스" 개발

• 추천순, 가격순 상품 정렬 기능 및 고객 유형과 취향 바탕의 상품추천 알고리즘 활용하여 상품 추천/구매

  로직 설계/구현하여 유저 편의성 증진

• 상품 구매 통계를 막대 그래프, 파이 차트로 시각화하여 효율적 관리 가능한 관리자용 대시보드 서비스

  구현하여 운영 효율성 증진

• 5주 간 8명의 팀에서 팀장, 백엔드 개발자, 기획/설계/배포/발표자로서 기여

• 언콘택트 시대 초등교육 플랫폼을 보완하는 “WE:BOARD” 웹서비스 구현

• 클론 코딩으로 로그인, 실시간 단체 대화방, 공지, 달력, 화상 채팅 기능 구현

• 3개월 간 2명의 팀에서 팀장, 백엔드 개발자로서 기여

• 유럽 내에서 최대 규모의 IT 교육 기관 중 하나인 에피테크 파리에서 SW 장학 교환학생 과정 수료

• 외국인과 6개월 간 각기 다른 팀을 이뤄 영어로 소통하며

  AI, 데브옵스, 웹, 앱, 게임 개발, 정보 보안, 알고리즘 등 최신 SW 기술을 적용한 18개의 프로젝트들을 리눅스 기반으로 외국인들과 팀을 꾸려 수행 및 완수