Bio
Professional Summary
11년차 Python 백엔드 엔지니어이자 엔지니어링 리더로서, 서비스 아키텍처 설계와 MLOps/LLMOps 플랫폼 구축, Kubernetes 기반 인프라 운영 경험을 바탕으로 제품 안정성과 개발 효율성 모두를 높여온 전문가입니다.
핵심 역량
- 제품 개발 전 과정: Django 기반 대규모 서비스 개발부터 MLOps·LLMOps 플랫폼 구축, 데이터 파이프라인 설계, Kubernetes 기반 인프라 운영까지 제품 개발 전 과정에 참여
- Python 전문성: Python을 주력으로 다양한 제품 개발에 참여하여 10년 이상의 실무 경험 보유
- 코드 품질: 좋은 코드를 능숙하게 작성하기 위해 지속적으로 노력하며, Clean Code 원칙 준수
- 테스트 주도 개발: TDD와 지속적인 리팩토링으로 안정적인 서비스를 구축하며, 팀 내 테스트 문화와 개발 프로세스 개선을 주도
- AI Native Engineering: AI Agent와 개발 워크플로우를 결합한 AI Native Engineering 환경을 구축하여 개발 생산성과 제품 품질을 함께 향상
- Product Mindset: 단순 이슈 해결이 아닌 비즈니스 요구사항을 이해하고, 다양한 직군과 협업하며 실제 사용자 가치를 만드는 제품 개발을 지향
Work Experience
총 경력
데이터메이커 (2024.01 - 재직중, 2년 6개월)
Synapse DevOps (2026.01 - 2026.06, 인프라 관리)
- Synapse 개발 및 운영을 위한 Kubernetes(K8S) 환경 운영 및 관리
- CloudNativePG(CNPG) 환경 지속 개선
Synapse 백엔드 서버 개발 (2024.01 - 2026.06)
- Django 기반 백엔드 서버 피처 개발
- Django app/model 기반 권한 시스템으로 사용자 권한을 행 단위로 제어 가능하도록 개선
- Django View + Alpine JS + Tailwind CSS 를 통합한 백오피스 구현
- Django Channels 통합으로 Synapse Agent Job Log 스트리밍 기능 구현
- Django model relation 기반 RBAC로 리소스 단위 권한 기능 구현
- 사내 Synapse 관리자용 MCP 서버 구현 및 제공
#Django #Channels #AlpineJS
Synapse Plugin System 개발 (2025.01 - 2026.06)
- Ray 기반 에이전트에서 작동하는 플러그인 시스템 피처 개발
- 플러그인 시스템의 공통 기능을 제공하는 Synapse SDK 개발
- 100,000건 이상의 Ground Truth 데이터 임포트를 분산처리하여 소요시간 60% 이상 단축
- Dataset Import/Export 플러그인 설계 및 개발
#SDK #Pydantic
팀 내 TDD 문화 도입 (2024.01 - 2024.12)
- Synapse Django 백엔드 서버, SDK 등 전반에 걸쳐 TDD 문화 도입
- Clean Code, Continuous Integration 등 서적 소개를 통해 테스트케이스 필요성 전파
- Unit Test 부터 Integration Test 까지 기존 프로젝트에 테스트케이스 도입
- Feature 추가 시 지속적으로 발생하던 side effects 극적 감소
- 도입 6개월 후 커버리지 88% 달성
#TDD #DjangoUnitTest #Pytest
AI Native 전환 (2025.01 - 2025.10, 백엔드 파트장)
- Kent Beck의 CLAUDE.md를 참고하여 AI Agent가 TDD를 수행하도록 유도
- Notion 리뷰 DB 바탕으로 단계별 룰 파일 작성 및 코드 리뷰 활용 (코드 리뷰 소요시간 90% 이상 단축)
- SDD(Spec-Driven Development) 개발 문화 도입 및 Jira 통합
- 다양한 설계, 디자인 패턴 적용 결과를 빠르게 확인하여 최적의 선택이 가능해짐
- 팀 내 Harness Engineering 문화 도입
#ClaudeCode #Codex
Docs as Code 전환 (2025.01 - 2025.10, 백엔드 파트장)
- Notion에서 산발적으로 관리되던 개발 문서 통합
- Docusaurus를 백엔드 코드베이스에 통합하여 피처 개발 시 문서도 함께 업데이트할 수 있도록 함
- 문서 작성 접근성 개선을 통해 엔지니어가 활발하게 문서에 기여할 수 있게 됨
#Docusaurus
딥네츄럴 (2020.09 - 2024.01, 3년 5개월)
- LLMOps 서비스 Lave(lave.ai) 백엔드 서버 개발
- 레이블러 플랫폼 성과측정 데이터 파이프라인 개발 (Terraform / AWS Firehose / SQS / Athena)
- 레이블러 엔터프라이즈(B2B) 백엔드 서버 개발
- 레이블러 플랫폼 백엔드 성능 개선 — AWS RDS Performance Insight 분석, Serverless 마이그레이션, SQS, read/write 라우팅으로 일 100만 건 트래픽 대응 (
#MSA #SQS #CQRS)
- 레이블러 플랫폼 백엔드 서버 피처 개발
플랜아이 (2015.04 - 2020.09, 5년 6개월)
- TechValue Jade 서비스(외주) 백엔드 서버 개발
- AIVORY 추천시스템 백엔드 서버 개발 (Bert 모델 연동)
- AIVORY 검색 솔루션 백엔드 개발 (ElasticSearch 기반)
Education
충남대학교 — 국제무역과 석사 (수료)
2013.09 - 2015.08
충남대학교 — 국제무역과 학사 (졸업)
2004.03 - 2013.08
Technical Skills
🐍 Programming Languages & Frameworks
| Level |
Technology |
| Primary |
Python, Django, Django Channels, FastAPI, DRF (Django REST Framework) |
| Secondary |
JavaScript, Alpine JS, Tailwind CSS, Java |
| Learning |
Go, Rust |
💾 Databases & Caching
| Technology |
Type |
| MySQL, PostgreSQL |
Relational Database |
| Redis |
In-Memory Cache |
| Elasticsearch |
Search Engine |
☁️ Cloud & Infrastructure
| Service |
Technologies |
| AWS |
EC2, ECS, RDS, S3, SQS, Athena, Lambda, Firehose |
| IaC |
Terraform |
| Container & Orchestration |
Docker, Kubernetes (K8S), CloudNativePG (CNPG) |
| Tool |
Purpose |
| Git, GitHub |
Version Control |
| CI/CD |
Continuous Integration/Deployment |
| Linux |
Operating System |
| Technology |
Description |
| Ray |
Distributed Computing Framework |
| Pydantic |
Data Validation |
| BERT |
NLP Model |
| MLOps, LLMOps |
AI Platform Operations |
| AI Model Serving |
Model Deployment |
📐 Development Practices
| Practice |
Description |
| TDD |
Test-Driven Development |
| Clean Code |
Code Quality Standards |
| CQRS |
Command Query Responsibility Segregation |
| MSA |
Microservices Architecture |
| SDD |
Spec-Driven Development |
| RBAC |
Role-Based Access Control |
| API Design |
RESTful API, OpenAPI |
| Tool |
Purpose |
| Claude Code |
AI-Powered IDE |
| Codex |
AI Coding Agent |
| MCP |
Model Context Protocol (Server) |
| Harness Engineering |
AI Native Engineering Workflow |
| AI Pair Programming |
AI-Assisted Development |
📝 Documentation
| Tool |
Purpose |
| Docusaurus |
Documentation Site Generator |
| Docs as Code |
Documentation Methodology |
| Markdown |
Markup Language |
Key Achievements Summary
- ✅ 테스트 커버리지 88% 달성 - TDD 문화 도입 6개월 만에 달성
- ✅ 데이터 처리 성능 60% 개선 - Ray 기반 분산처리 시스템 구축으로 100,000건 이상 데이터 처리 시간 단축
- ✅ 코드 리뷰 소요시간 90% 단축 - AI Coding Assistant 활용 및 자동화 도입
- ✅ 일 100만 건 트래픽 처리 - MSA, CQRS, Message Queue 등을 활용한 성능 최적화
- ✅ Docs as Code 문화 정착 - Docusaurus 통합을 통한 문서화 활성화 및 접근성 개선
- ✅ MLOps/LLMOps 플랫폼 구축 - 엔터프라이즈급 AI 플랫폼 백엔드 설계 및 구현 경험
- ✅ Kubernetes 기반 인프라 운영 - Synapse 운영을 위한 K8S/CNPG 환경 구축 및 지속 개선
- ✅ AI Native Engineering 도입 - AI Agent 기반 TDD·코드 리뷰 자동화 및 팀 내 Harness Engineering 문화 정착
