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Alex | Problem Solver & Full-Stack Engineer

10년 차 • 헬스케어·제약·보험 도메인 전문 × AI 에이전트 리드
"Production Multi-Agent System과 High-Performance Backend를 아우르는 End-to-End Problem Solver"

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💡 Core Strengths & Value Proposition

🧠 Agent Orchestration & Tech Management

PM으로서 복잡한 프로젝트를 단위 Task로 분류하고 효과적으로 배분하는 경험이 풍부합니다. 이러한 매니징 설계 능력은 AI 에이전트 개발로 이어져, 작업 단위(Skill)를 정의하고 이를 워크플로우 상에서 빈틈없이 오케스트레이션하는 기반이 됩니다.

⚡ High-Performance Architecture

Go (Fiber + Asynq) 및 분산 처리 워커 오토스케일링을 주도적으로 설계하여, 크롤링 지연시간을 7.5시간 → 5분 이내로 단축시키는 등 인프라 최적화를 성공적으로 이끌어낸 경험이 있습니다.

💰 Cost & Process Optimization

불필요한 클라우드 리소스 및 수작업 프로세스를 최적화하여 유지 비용과 업무 소요 시간을 85% 이상 절감하여 비즈니스 ROI를 개선하는 일에 집중합니다.

🧬 Healthcare & Domain Expertise

의료·제약·보험 마이데이터 등 엄격한 규제가 적용되는 민감 도메인의 대용량 데이터 파이프라인 설계 및 글로벌 수준의 보안 감사에 대응할 수 있는 전문성을 갖추고 있습니다.

🎯 Tech Stack (Production Ready)

AI / ML

LangChainOpenAIGeminiClaudevLLMlocal-llmOCRRAGTorchHuggingFaceWeaviateChroma

Full-Stack

TypescriptReactNextjsNuxtjsExpressJSNestJSDartFlutterGoFiberGinAsynqPythonFastAPIDjangoCeleryRedisPostgreSQLMSSQL

DevOps / Data

AWSAzureGCPCloudFlareK8sTerraformGitlab CIGithub ActionsArgoCDAirflowDatabricksPowerBISpotfireKeycloak

Introduce.

초기 스타트업의 개발자에서 시작해 누적 투자 300억 이상의 핀테크/인슈어테크 사의 핵심 멤버로 Tech Lead로서 기여했고, 현재는 글로벌 헬스케어 데이터 플랫폼의 데이터 파이프라인을 주도하는 IT Architect입니다. 기술적 완성도를 넘어, "이 아키텍처가 비즈니스 타겟을 충족하고 팀 프로세스를 얼마나 효율적으로 개선하는가?"를 늘 고민합니다.

👑 Hands-on Tech Leadership & E2E Ownership (실무형 리더십과 매니징)

마이그레이션 전략 구성이나 보안 아키텍처 설계와 같은 복잡한 기술적 난제를 직접 핸즈온(Hands-on)으로 돌파하는 실무형 리더입니다. 동시에 프로젝트 매니저(PM)로서 리소스를 효율적으로 분배하고, 타 부서와 원활하게 소통하여 팀 전체의 생산성을 높이는 차세대 업무 문화를 정착시키는 것에 가치를 두고 있습니다.

🤖 AI Task Management & Workflow Orchestration (AI 자율화 설계)

요구사항을 마이크로 단위의 스킬 및 태스크(Skill & Task)로 명확히 나누어 정의하는 데 강점이 있습니다. 이러한 매니징 스킬을 AI 영역으로 확장해, 각 에이전트의 역할을 분리하고 하나의 워크플로우에 조화롭게 결합시킴으로써(LangGraph 등) 생산적이고 실무 활용도가 높은 업무 파이프라인(Autonomous Data Pipeline) 환경을 구축합니다.

🔧 Problem Solving & DevSecOps (과제 해결과 자동화)

비효율적인 병목 구간이나 휴먼 에러가 발생하기 쉬운 지점을 적극적으로 개선합니다. 기존 단순 반복 업무에 데이터 파이프라인을 구성해 소요 시간을 85% 이상 감축시켰으며, 더 나아가 전사급의 Zero-Trust 기반 DevSecOps 아키텍처 수립을 리드하여 한 차원 높은 보안 내재화 배포 환경을 이끌어 냈습니다.

🏆 Key Business Impacts

프로젝트 분야	Legacy (기존)	Modernized (개선 후)	Business Impact (성과)
의료·특허 데이터 파이프라인	단일 스레드 크롤러 체계 (17시간 소요)	Go + Asynq 기반 분산 스케줄링	처리시간 99.5% 단축 (< 5분 내 완료)
B2B SaaS 플랫폼 전환	고객사별 단독 구축 (건당 5개월 소요)	Data Driven Frontend 기반 자동화 SaaS 환경 구축	신규 도입 시간 대폭 단축 (1일 이내 배포)
보험 운영 데이터 가공/검증	데이터 연구원 수작업 (2명 2주 이상 소요)	데이터 자동화 파이프라인	운영 비용 85% 대폭 감축
보험 AI 엔진 추천 속도	레거시 조합 알고리즘 O(N^3)	조건부 필터 + ML 다중 파라미터 적용	응답 속도 향상으로 서비스 질 개선

🚀 Highlighted Projects

전사 DevSecOps 파이프라인 및 제로-트러스트(Zero-Trust) 보안 아키텍처 고도화

🗓 2026.01 ~ 2026.05

💼 Cloud Architect & DevSecOps Manager

#GitLab CI/CD #DevSecOps #Azure #Terraform #Policy&Network Configuration #Zero-Trust #Security Audit #Vulnerability #Scan&Pen Test

⭐ 프로젝트 요약

[Problem & Challenge]
글로벌 보안 감사 요건 충족을 위해 기존 다수의 프로덕션 환경의 보안 취약점 스캔 및 침투테스트(Pen-Test)를 주도했으며, 실시간 대용량 트래픽을 처리하는 레거시 클라우드 인프라의 위험 요소를 서비스 중단 없이 안정적으로 개선해야 하는 과제를 수행했습니다.
[Strategy]
네트워크 엔드포인트와 전체 배포 사이클에 '제로-트러스트(Zero Trust)' 원칙을 확립했습니다. 트래픽 폭증 시의 아키텍처 가용성을 확보하는 동시에, Terraform 기반의 자동화된 고속 보안 스캐닝 파이프라인(SAST/DAST/IaC)이 조화롭게 동작하는 전사 수준의 DevSecOps 환경을 설계 및 완수했습니다.

🔧 주요 기여 & 성과

Zero-Trust Cloud Architecture & 대용량 트래픽 가용성 확보

• 고가용성 Hub & Spoke 아키텍처: 중앙 집중식 트래픽 필터링(Azure Firewall) 구조를 채택하되, 대용량 트래픽 집중 시 발생할 수 있는 SNAT 포트 고갈(SNAT Exhaustion) 리스크를 방지하기 위해 다중 공인 IP 및 Auto-scaling 정책 최적화
• 무중단 제로-트러스트 전환: No Public IP 규칙 하에 Azure Application Gateway와 Private Endpoint를 도입하고, 실시간 운영 트래픽의 영향도를 최소화하기 위해 단계별 DNS 가중치 라우팅 및 롤링 마이그레이션 전개
• WAF(Web Application Firewall) 세부 룰셋 튜닝을 통해 오탐(False Positive)율을 낮추고 악의적 트래픽 방어 계층 구축
• 보안 격리 및 자격 증명: Azure Key Vault 도입으로 애플리케이션 시크릿과 코드베이스를 완벽히 분리하고, 내부 통신 노출을 근본적으로 차단하는 프라이빗 GitLab Runner 생태계 폐쇄망 내 구축
• Terraform (IaC) 도입으로 인프라 휴먼 에러를 원천 차단하고, 스테이징/운영 환경의 아키텍처 동기화 및 버저닝 관리 체계화

DevSecOps 파이프라인 최적화 및 고속 배포 전략

• CI/CD 병목 해결: 코드 Push 시 DS, SAST, IAC-SAST, DAST 등 포괄적 스캐닝을 강제하되, 긴급 패치 및 배포 속도 저하를 막기 위해 변경분만 검사하는 Incremental Scan(증분 스캔) 및 의존성 캐싱 레이어를 도입하여 파이프라인 소요 시간 대폭 단축
• 게이트키퍼 정책 수립: 취약점 중증도(Severity) 기반의 배포 차단 정책을 자동화하여 보안 미달 코드의 운영 환경 진입을 사전에 차단
• 3-Tier 배포 투명성: QA 워크플로우를 위한 테스트망 지속적 배포(CI) 단일화 및 기술 승인(TDC/TDA) 후 담당자 수동 배포 프로세스로 프로덕션 신뢰성 확보
• 침투 테스트(Pen-Test) 기반으로 도출된 취약점들을 전사 개발팀과 협업하여 운영 장애 없이 100% 리포트 조치 완료

Legacy Modernization & 고성능 분산 스케줄링 전환

• CoffeeScript(Angular) 레거시 코드를 고성능 구조의 TypeScript React로 선제적 리팩토링을 진행하여 프론트엔드 렌더링 최적화 및 유지보수성 향상
• NuxtJS 및 Scala PlayFramework 라이브러리의 메이저 보안 버전업 처리를 통한 종속성 취약점 해결 및 상위 호환성 유지 작업 수행
• 분산 데이터 정합성 확보: 기존 PlayFramework AKKA 기반 스케줄링 ETL을 Go Fiber Async 기반의 분산 아키텍처로 마이그레이션; 분산 워커 환경에서 발생할 수 있는 대용량 데이터 중복 처리 및 유실 리스크를 방지하기 위해 Redis Distributed Lock(분산 락) 및 멱등성(Idempotency) 보장 로직을 설계하여 데이터 정합성 100% 실현

🚀 프로젝트 팩트 성과

• 엔터프라이즈급 아키텍처 신뢰성: 글로벌 감사 요건을 완벽히 충족하는 보안 컴플라이언스를 달성함과 동시에, 트래픽 부하 분산 설계를 통해 인프라 가용성 99.99% 유지
• 생산성과 보안의 양립: DevSecOps 자동화 파이프라인의 효율화(캐싱/증분 스캔)를 통해 보안 통제를 유지하면서도 평균 개발-배포 효율성 증대
• 대용량 데이터 처리 성능 혁신: Go Fiber 분산 스케줄링 인프라 전환 및 멱등성 아키텍처 도입으로, 기존 레거시 대비 ETL 데이터 처리 스루풋(Throughput) 대폭 향상 및 리소스 비용 효율화 달성

💡 회고

"보안과 가용성은 트레이드오프 관계가 아니라, 고도화된 아키텍처를 통해 동시 달성해야 할 인프라의 근간"임을 증명한 프로젝트입니다. 대용량 트래픽 환경에서의 복잡한 네트워크 재설계, 무중단 마이그레이션, 그리고 고성능 분산 시스템 구축까지 주도하며 전사 개발 문화를 글로벌 스탠다드 수준으로 끌어올린 의미 깊은 과정이었습니다.

의료/제약 CRM 플랫폼 SaaS 아키텍처 전환 프로젝트

🗓 2025.10 ~ 2026.04

💼 PM & Full-Stack Tech Lead

#React #NextJS #ExpressJS #PostgreSQL #SaaS #Multi-Tenant #HighAvailability #Redis #RLS

⭐ 프로젝트 요약

[Problem & Challenge]
이전 구조에서는 신규 고객사 유입 시마다 별도의 CRM 웹 앱을 구축해야 했기에 평균 5개월 가량의 오랜 셋업 기간이 소모되었습니다. 또한, 단일 인프라로 통합하는 과정에서 대형 테넌트의 트래픽 집중에 대응할 수 있는 고가용성(HA) 아키텍처 확보와 엄격한 의료 데이터 격리가 핵심 과제였습니다.
[Strategy]
이러한 병목과 무중단 운영 리스크를 공통 컴포넌트의 Backend Driven 방식 및 고가용성 인프라 스케일링 전략으로 해결하고자 했습니다. 클릭 몇 번으로 고성능 보안 환경과 UI 템플릿이 구성되는 Multi-Tenant SaaS 플랫폼을 제안하고 그 구축을 이끌었습니다.

🔧 주요 기여 & 성과

System Architecture (고가용성 멀티테넌트 및 대용량 트래픽 설계)

• 트래픽 증가에 유연하게 대응할 수 있도록 ExpressJS 인스턴스를 무상태(Stateless)로 구조화하고, 로드 밸런서 기반의 수평적 확장(Scale-out) 아키텍처 설계
• PostgreSQL의 내부 부하를 분산하기 위해 주/부(Primary/Replica) 복제 구조를 도입하여 읽기/쓰기 트래픽을 분리하고, PgBouncer를 통한 커넥션 풀링 최적화로 DB 병목 해소
• Backend-Driven 설정값(Config) 조회 최적화를 위해 Redis 캐싱 레이어를 상위에 배치하여 DB I/O 부하를 85% 이상 감소
• 의료 민감 데이터 보호를 위해 PostgreSQL RLS(Row-Level Security)를 인프라 레벨에서 강제하여 테넌트 간 데이터 노출 리스크 원천 차단

Implementation (트래픽 제어 및 테넌트 프로비저닝 자동화)

• 고가용성 환경 내에서 시스템 자원을 보호하기 위해, 특정 테넌트의 비정상적 폭증을 차단하는 Express 미들웨어 기반의 테넌트별 처리율 제한(Rate Limiting) 구축
• 관리자 웹 앱에서 조직 생성 즉시 필요한 데이터 스키마 격리, 권한 체계, 맞춤 UI를 개별적으로 자동 배치하는 프로비저닝 생성기 구현
• 영업 및 운영을 담당하는 비개발 직군도 설정 클릭 한두 번으로 데모 환경을 구성할 수 있도록 Zero-Code 기반 UX 적용

🚀 프로젝트 팩트 성과

• CRM 셋업 기간 단축: 기존 평균 5개월 → 하루 수준으로 자동 최적화 및 간소화
• 고가용성 가동률: 인프라 수평 확장 및 DB 분산 설계를 통해 대규모 동시 요청 환경에서도 가용성 및 무장애 발생하도록 설계
• 안정적인 유지보수: 여러 플랫폼으로 산재되던 인프라, 코드를 단일로 통합하여 운영 및 리소스 유지비용 절감
• 업무 유연성 확보: 대부분의 경우 개발 부서를 거치지 않고 직접 라이브 데모를 생성 & 운영함으로써 영업 협업 효율 향상

💡 회고

기존 파편화 된 솔루션을 고가용성 SaaS 형태로 이관하여 개발 공수를 절감하는 것을 넘어, 멀티테넌트 환경의 아키텍처적 한계를 시스템 스케일아웃 및 데이터 보안 설계로 극복하고 실제 비지니스 효율성을 극대화한 경험이었습니다.

헬스케어 데이터 포털 및 데이터 엔지니어링 통합 플랫폼 구축

🗓 2025.10 ~ 2026.05

💼 Data Engineering & Full-Stack Lead

#Go #Fiber #Asynq #Python #Databricks #Airflow #Celery #ETL Pipeline

⭐ 프로젝트 요약

[Problem & Challenge]
산재된 의료 및 제약 공공 데이터를 일일이 수동 방식으로 가공하고 수합하여 관리 체계가 복잡하였고, 대용량 트래픽 인입 시 큐 서버의 가용성 저하 및 인적 실수의 가능성이 존재했습니다.
[Strategy]
분리된 프로세스를 하나로 통합하기 위해 Go 언어를 접목한 고성능 크롤러와 Airflow를 활용한 중앙집중적 데이터 파이프라인을 구축하고, 분산 큐 아키텍처 최적화를 통해 시스템 안정성을 극대화했습니다.

🔧 주요 기여 & 성과

고성능 분산 병렬 크롤러 구축

• 자바스크립트 등 동적 화면 파싱이 필요한 곳은 Python(Selenium/Celery), 속도가 최우선인 핵심 라인에는 Go(Fiber) + Asynq 워커를 투입하여 수집 효율성 증대
• Failover 무중단 자동화: Redis 컨테이너 마스터-슬레이브 전환 장애 극복을 위해 Redis Sentinel 및 asynq.RedisFailoverClientOption을 도입하여 토폴로지 변경에 따른 커넥션 풀 자동 갱신 아키텍처 구축
• Downtime 최소화 (Local Buffering): Sentinel이 새로운 마스터를 승격하는 5~10초의 전환 타임아웃 동안 발생하는 쓰기 에러를 방어하기 위해, Go 애플리케이션 내부에 In-Memory Ring Buffer 기반의 로컬 임시 큐 및 지수 백오프(Exponential Backoff) 재시도 메커니즘을 구현하여 크롤링 데이터 드롭 최소화
• 스플릿 브레인 및 데이터 유실 방지: Redis의 비동기 복제(Async Replication)로 인한 데이터 유실 리스크를 제어하고자, 마스터 노드에 min-replicas-to-write 1 및 min-replicas-max-lag 임계치를 설정하여 인프라 정합성 확보
• 멱등성(Idempotency) 설계: 중단 시점의 재시도로 인해 발생할 수 있는 데이터 중복 적재를 방지하고자, 수집 URL과 타겟 날짜 기반의 결정론적 해시를 이용한 Task 고유 식별자(Task ID) 지정을 통해 워커 레벨의 멱등 처리 보장
• Poison Pill 차단: 데이터 포맷 버그 등으로 인한 특정 Task의 무한 재시도 현상을 방지하기 위해 Panic Recovery 미들웨어 및 Dead Letter Queue(DLQ) 전역 한도 설정 내재화

Airflow 통제 및 Databricks 연계 파이프라인 확장

• 데이터 수집 현황에서부터 정제, 로드, 그리고 검증에 이르는 전체 라이프사이클을 Airflow DAG로 오케스트레이션하여 투명성 보장
• 고객사 내부의 Databricks 연계 클렌징 파이프라인을 통해 메타데이터 정책 기준점 부합 및 데이터 품질 확보

운영 편의를 위한 데이터 관리 웹 앱 구축

• 클렌징된 데이터를 사내외 관계자들이 직접 검색, 추출할 수 있도록 API 기반의 자체 데이터 관리 웹 앱 구축

🚀 프로젝트 팩트 성과

• 기존의 수작업 데이터 수집 및 가공 과정을 완전 자동화 체계로 갱신
• 분산 큐 및 고가용성 Redis 아키텍처 최적화를 통해 대용량 데이터 파이프라인 가용성(Uptime) 증대 및 데이터 유실률 최소화
• 개별 부서 도메인에 방치되던 자료 공간을 단일 데이터 레이크 카탈로그 솔루션으로 통합

💡 회고

초기 데이터 소스를 수급하는 백엔드 아키텍처부터 빅데이터 ETL 레이어, 그리고 실사용자를 위한 프론트엔드 포털 융합까지 거대한 라이프사이클을 엔드투엔드로 구현했습니다. 특히 대규모 트래픽 환경에서 분산 큐(Asynq/Redis) 아키텍처가 가질 수 있는 Failover 가용성 공백과 비동기 복제 환경에서의 데이터 유실 리스크를 인프라 옵션 튜닝 및 Go 내부의 로컬 버퍼링, 멱등성 설계를 통해 근본적으로 해결해서 시야를 넓힐 수 있었습니다.

📊 Professional Work History

한국아이큐비아솔루션스 (IQVIA Korea)

IQVIA는 전세계 의료, 제약, 바이오 분야에서 선도적인 AI 기반 헬스케어 데이터와 연구 솔루션을 제공하는 글로벌 1위 기업입니다.
기술 파트에서 Full-Stack 플랫폼 개발 및 프로젝트 관리, AI/Data Engineering 인프라 업무를 다루고 있습니다.

Architecture, IT Design & Development (차장) / Tech Lead

Global IT Audit & DevOps 보안 정책 규정화

Cloud Infra & Security Ops

2026.01 ~ 2026.05

• Azure 기반 사내 인프라 및 네트워크 CI/CD(Gitlab)를 글로벌 보안 규격에 맞추어 정책 정비 자동화
• 트래픽 서지(Surge)에 따른 비용 폭주 방지를 위해 동적 동시성 제한 및 서버리스 구조 클라우드 비용 효율 방어선 구축
• Zero-Trust Cloud Architecture 구현 및 IaC 기반 글로벌 인프라 통제력 확보
• DevSecOps 프로세스 구축 및 글로벌 보안 감사(Audit) 승인 기간 단축
• Legacy Code Modernization을 통한 시스템 취약점 개선 및 보안 규정 준수

[리드] 글로벌 의료/제약 CRM 플랫폼 SaaS화 아키텍처 전환

PM & Full-Stack

2025.10 ~ 2026.04

• 고객사별 독립 환경을 Multi-Tenant 구조 SaaS 시스템으로 이관하여 설정 기반 독립 플랫폼 구축 리딩
• 특정 테넌트의 자원 독점(Noisy Neighbor) 문제를 방지하기 위한 테넌트별 Rate Limiting 및 Redis 분산 캐싱 도입
• Zero-Code 방식의 어드민 UI 적용으로 동적 렌더링 최적화 및 CRM 프로비저닝 기간 단축 주도
• 데이터 격리성(Data Isolation) 확보를 위한 멀티 테넌시 아키텍처 설계 및 구현

[리드] 공공 데이터 워크플로우 통합 플랫폼 및 API 포털 개발

Data Engineering & Full-Stack Lead

2025.10 ~ 2026.05

• Go, Python을 활용하여 크롤링부터 자동 수집에 이르는 대형 데이터 파이프라인 설계 및 적재 최적화
• 타깃 사이트 차단(IP Ban) 및 데이터 급증 시 OOM 방지를 위한 역압(Backpressure) 제어 메커니즘 적용
• Airflow & Databricks 기반의 전 주기 품질 체크 적용 및 분산 락(Distributed Lock) 기반의 실시간 API 포털 구축 리드
• 고성능 분산 병렬 크롤러 구축을 통한 데이터 수집 처리량 향상 및 포털 안정성 확보

데이터 카탈로그 RAG 솔루션 런칭 및 운영

AI Engineering & Data Ops

2025.01 ~ 2026.04

• 사내 데이터/서비스 카탈로그 활용을 위한 PgVector, OpenAI/Langchain 기반 RAG 인프라 도입
• 사용자 급증 시 LLM API Rate Limit 레이턴시 극복을 위한 시맨틱 캐싱(Semantic Caching) 체계 구축 및 FastAPI 인퍼런스 서버화
• PgVector 대용량 조회 성능 유지를 위한 인덱싱 및 연결 풀(Connection Pool) 최적화
• Spotfire/PowerBI 클라우드 대시보드 구조 연결 관리 및 실시간 모니터링 파이프라인 연동

분산 스케줄러 백엔드 시스템 교체 및 최적화

Full-Stack Developer

2024.07 ~ 2025.08

• 사내 핵심 파이프라인의 구동 문제점을 Go(Fiber+Asynq) 기반의 비동기 큐 환경으로 교체 개발하여 성능 향상 견인
• 태스크 폭주 시 큐 병목 현상 제어를 위한 워커 풀(Worker Pool) 튜닝 및 데드 레터 큐(DLQ) 기반 장애 복구 메커니즘 확보
• Nginx, Jenkins, KT Cloud를 통한 로컬 / 개발 / 운영 서버의 자체 인프라 관리 및 무중단 배포 환경 구축

아이지넷 (Aijinet)

유지율 99%, 누적 보험 중개액 3000억 원 이상을 돌파하며 Series C 투자를 이끌어낸 국내 대표적인 인슈어테크 B2C/B2B 플랫폼 기업입니다.

Tech Lead (프로) / 데이터플랫폼 셀

B2B 금융권(증권사) 맞춤형 보험 분석/추천 엔진 v4 개발

Backend Engineer

2022.07 ~ 2022.09

• 증권사의 보안 규정 및 인프라 환경(폐쇄망/On-Premise) 배포 제약을 충족하기 위해, PKG를 활용하여 ExpressJS 백엔드를 단일 실행 바이너리로 패키징하는 독립형 배포 아키텍처 수립
• 정부 표준 마이데이터(MyData)의 이기종 금융 데이터 포맷과 사내 메타데이터 간의 스키마 정규화(Normalization) 파이프라인을 Pandas로 설계하여 데이터 무결성 확보
• Keras 기반의 다중 분류(Multi-class) 딥러닝 모델을 도입하고, Pandas를 통한 도메인 연구 데이터 가공으로 증권사 고객용 진단 점수 알고리즘을 고도로 세분화하여 추천 신뢰도 극대화
• 데이터 구조 변경에 유연하게 대응할 수 있는 가변형 메타데이터 관리 시스템을 ExpressJS로 구축하여 금융사별 커스텀 요구사항 반영 리드타임 단축

담보 단위 정밀 분석 및 API SaaS 기반 보험 엔진 v3 개발

PM & Full-Stack Engineer

2022.04 ~ 2022.08

• 기존 상품 중심 분석에서 담보 단위(Massive Granularity)의 고밀도 대용량 세부 분석으로 전환하기 위해, 연산 레이어를 Golang 기반 병렬 처리 구조로 전환하여 인프라 확장성(Scalability) 확보
• Python(Keras, Pandas) 기반 딥러닝 엔진의 연산 결과와 대용량 메타데이터를 효율적으로 서빙하기 위한 ExpressJS 기반 데이터 파이프라인 및 백오피스 재구축
• B2B API Service(SaaS) 비즈니스 모델 전환을 지원하기 위해 멀티테넌시 관리가 가능한 통합 어드민 플랫폼을 NestJS 및 NextJS 인프라셋으로 신규 구축

B2B 보험 간편 청구 자동화 솔루션 런칭

Backend Engineer

2022.02 ~ 2022.05

• 외주 API 의존도 최소화를 목표로 Go 기반 PNG 좌표 매핑형 자체 PDF 문서 엔진 설계 및 개발
• 대용량 문서 변환 시의 메모리 OOM 리스크를 방지하기 위해 스트리밍 처리 및 Worker Pool 기반 동시성 제어 도입
• 청구망 파이프라인을 팩스/메일 시스템에서 독립시키고 메시지 큐 기반의 비동기 처리 및 멱등성(Idempotency)을 보장하여 유지비용 절감 및 트래픽 유연성 확보

보닥 엔진 코어 모듈 - 보험 진단 조합 및 상품 추천 (v2)

PM & Full-Stack Engineer

2020.11 ~ 2021.01

• 타 팀에서 이관에 실패한 고위험 기술 부채(독자 라이브러리 의존성 및 강결합 구조) 상태의 레거시 솔루션을 단독 구동 및 커스텀 납품이 가능한 모듈형 독립 엔진 아키텍처로 전면 재설계
• 다중 상품 최적가 조합 연산 시 발생한 초거대 경우의 수(2^216 조합 폭발) 및 서버 다운 문제를 도메인 연구원과의 협업을 통한 필수 보장 사전 필터링(Pruning) 전략으로 해결 (유효 후보군을 42,738개로 압축하여 실시간 연산 안정성 확보)
• ExpressJS 및 Python 백엔드 간의 데이터 구조화(Parsing) 파이프라인을 구축하고, Sklearn 기반 3-Class 다중 로지스틱 회귀 모델을 프로덕션에 직접 빌드 및 수식 파라미터 서빙 최적화 이행
• Core DB 통신 최소화 및 트랜잭션/로그 데이터 적재 레이어 분리를 통해 엔진 핵심 로직의 평균 연산 속도를 기존 대비 40배 향상
• React 및 ExpressJS 기반의 데이터 검증/가공 전용 고도화 어드민 플랫폼을 신규 구축하여 도메인 연구원의 수동 수집 프로세스를 자동화하고 업무 소요 시간을 85% 절감

하이브리드 앱 고객 모니터링 / CRM 프로젝트

Full-Stack Engineer

2019.11 ~ 2020.03

• 대규모 타겟 마케팅 푸시(Push)로 인한 순간적 대용량 트래픽 폭발(Thundering Herd)에 대응 가능한 딥링크 라우팅 체계 및 유연한 비즈니스 코드 개발
• 하이브리드 앱 웹뷰의 메모리 누수 방지 및 사용자 경험 최적화를 위해 React 아키텍처 리팩토링 및 에셋 최적화(Code Splitting) 리드
• 클라이언트 에러 바운더리(Error Boundary) 구축을 통해 비정상적인 진입 경로 및 예외 상황에서의 앱 크래시율 최소화

비링크헬스케어 & 텍스토리

의료 및 AI 채팅 비즈니스 기반의 초기 스타트업에서 데이터 인프라 초기 빌딩과 서비스 아키텍처 고도화를 수행했습니다.

Backend / Data Engineer

의료기기 및 건강검진 결과 데이터 검증 및 운영 파이프라인 구축

PM & Full-Stack Engineer

2019.08 ~ 2019.10

• 물리 의료기기에서 파싱된 OCR 텍스트의 불완전한 비정형 데이터를 정제하고, 데이터 신뢰도를 검수하기 위한 자체 규칙 기반 알고리즘 및 통합 관리 플랫폼 개발
• 초기 헬스케어 서비스의 빠른 시장 검증(MVP)을 위해 '병원용 관리 시스템 ➡️ 자체 ETL 파이프라인 ➡️ 고객향 모바일 웹 앱'으로 이어지는 엔드투엔드 데이터 아키텍처 설계 및 런칭 리드

사내 코어 서비스 구조 분석 및 레거시 마이그레이션 안정화 설계

Backend Developer

2018.12 ~ 2019.07

• 기존 복잡도가 높은 레거시 스택의 장애 리스크를 최소화하기 위해 ReactJS 및 ExpressJS 도입을 골자로 하는 점진적 아키텍처 전환 전략 수립 및 인프라 병목 분석
• 신규 비즈니스 모델 발굴을 위한 대량 메시징 연동 앱 등 소규모 핵심 프로토타입 서비스를 단기간에 안정적으로 설계 및 프로덕션 릴리즈

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🚀 Freelancer & Side Projects

여덟시도배 (B2C & B2B Match Platform)

Lead Freelancer

고객-작업자 매칭 플랫폼 최신화 및 고가용성 배포 파이프라인 구축

PM & Full-Stack Architect

2025.08 ~ 2025.10

• 실시간 견적 요청 및 매칭 트래픽 집중 시의 병목을 방지하기 위해 NextJS 및 NestJS 기반의 비동기 이벤트 핸들링 구조를 반영한 차세대 플랫폼 백본 설계
• 지속 가능한 프로덕션 배포 안정성 확보를 위해 AWS 인프라 환경 위에 Docker 컨테이너 오케스트레이션을 도입하고, 배포 프로세스 자동화를 통해 휴먼 에러 차단 및 인프라 격리성 향상

오후 (Senior Healthcare App)

Mobile Application Lead

시니어 건강 모니터링 앱 코어 로직 및 센서 데이터 처리엔진 최적화

App Developer

2025.07 ~ 2025.09

• Flutter 백그라운드 스레드 제어를 통해 시니어 사용자의 헬스케어 데이터 유실을 방지하는 로컬-원격 가용성 동기화 모바일 애플리케이션 아키텍처 수립
• 디바이스 배터리 소모 최적화 및 메인 UI 스레드 병목 방지를 위해, 가속도 센서의 원시 데이터(Raw Data) 스트림을 전처리하고 활동 점수로 계량화하는 고성능 연산 알고리즘 파이프라인 구현

Grablo (No-code IoT Controller Builder)

Lead Architect Freelancer

글로벌 타겟 노코드 IoT 플랫폼 클라우드 인프라 무중단 안정화 자문

Lead Architect

2023.12 ~ 2026.01

• 글로벌 라이브 서비스의 가용성을 유지하며 Google Cloud Platform(GCP) 내 GKE(Google Kubernetes Engine) 환경으로 시스템을 전환하는 고위험 무중단 마이그레이션 전략 수립 및 기술 지원
• 대규모 IoT 기기 커넥션 및 글로벌 유저 요청 처리를 감당하기 위해 백엔드 API 레이어 레이턴시 개선, 로드밸런싱 최적화 및 수평적 확장(HPA) 아키텍처 어드바이징 수행

Dabinsa (Mobile App)

Full-Stack Developer

B2C 선물/답례품 릴리즈 서비스 프로토타이핑 및 인프라 구축

PM & Full-Stack Engineer

2022.05 ~ 2023.05

• 아이디에이션 단계부터 참여하여 크로스 플랫폼(Flutter/SvelteJS) 모바일 구현체 릴리즈까지 전체 제품 생애주기(Product Lifecycle) 구조 설계 총괄
• 트랜잭션 안전성을 고려한 Oracle 데이터베이스 스키마 설계 및 백엔드 연동, 클라우드 서버 환경 환경 배포를 전담하여 제품의 성공적인 시장 안착 지원

Vectorspace (SNS App)

Full-Stack Engineer

레거시 백엔드 API 아키텍처 최적화 및 내부 운영 시스템 통합

PM & Full-Stack Engineer

2022.08 ~ 2022.12

• 비구조화된 구버전 레거시 소스코드의 예외 처리 레이어를 리팩토링하고, NestJS API 아키텍처의 안정성을 고도화하여 런타임 크래시율 감소 및 Swagger 기반 API 명세 자동화 체계 정립
• 내부 운영 공수를 최소화하고 데이터 정합성을 유지하기 위해 로우코드 툴(Retool) 기반의 사내 데이터 운영 대시보드를 연동하여 백오피스 업무 효율성 개선

리얼리티매직 (Gaming Studio)

Frontend Engineer

글로벌 게임 공급 및 퍼블리셔 운영 어드민 웹 플랫폼 개발 지원

Frontend Engineer

2021.08 ~ 2021.12

• 대규모 게임 퍼블리셔 가시성을 확보하기 위해 대용량 로우(Row) 데이터 적재 시에도 브라우저 렌더링 저하가 없는 가상화 기술 및 고성능 React 어드민 컴포넌트 아키텍처 개발 구현
• 사내 프론트엔드 생산성 향상을 위해 UI 일관성을 보장하는 재사용 가능한 핵심 컴포넌트 라이브러리 설계

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🛠️ Skills & Tools (Production Proven)

실제 서비스 운영 환경에서 배포 및 리드 경험이 있는 기술 스택 및 아키텍처 위주로 기재했습니다.

AI / LLM Engineering

LangGraph • LangChain • OpenAI/Gemini/Claude • Ollama • LlamaIndex • Torch • HuggingFace • Transformers • QLoRA • vLLM

Backend & Distributed Systems

Go (Fiber, Asynq) • NodeJS (NestJS, Express, BullMQ) • Python (FastAPI, Django, Celery)

Frontend & App

TypeScript (NextJS, Nuxtjs, React, TailwindCSS, Shadcn/UI, React Native) • Dart (Flutter)

Data & MLOps

Airflow • Databricks • Spark • Pandas • Spotfire • PowerBI • PostgreSQL • Weaviate • Chroma • Redis • Elasticsearch

Cloud & DevOps

GCP • AWS • Azure • Kubernetes • Terraform

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Summary & Next Step

"아키텍처의 최적화 효율과 인프라 신뢰성이 비즈니스의 초격차 성장 가치로 이어지도록 시스템을 설계하는 시니어 풀스택 아키텍트입니다."

풀기 어려운 고위험 기술 부채를 B2B 납품 및 SaaS 전환이 가능한 독립형 엔진으로 전면 재설계해 왔으며, 초거대 경우의 수(2^216)로 인한 계산 불가능 영역을 휴리스틱 필터링 전략으로 돌파하는 등 알고리즘 최적화를 주도했습니다. 금융(인슈어테크·마이데이터) 및 헬스케어의 엄격한 규제 환경과 온프레미스(On-Premise) 폐쇄망 배포 제약 속에서도 엔진 연산 속도 40배 향상, 내부 운영 공수 85% 자동화 등 아키텍처 설계가 비즈니스 성과에 직결됨을 정량적으로 증명해 왔습니다.

단일 책임 원칙(SRP) 기반의 모듈화, 데이터 무결성을 보장하는 파이프라인, 그리고 탄탄한 컨테이너 오케스트레이션 문화를 선도하며 대용량 트래픽 서지 상황에서도 무너지지 않는 시스템 가용성을 존중합니다.

이제 LLM 시대의 자율적 워크플로우(Agentic Workflow)라는 새로운 도전 과제를 아키텍처 레벨에서 함께 고민하고 싶습니다. 조직의 생산성을 높이고 묵묵히 문제를 해결해 나가는 기술 리더로서, 팀과 함께 비즈니스의 가시적인 성장을 이뤄내고 싶습니다.