제품맥락까지책임지는백엔드시스템엔지니어.

문제와 배경

헬스케어 SaaS 코어 백엔드에서 접수·예약·수납·디지털 차트·환자 조회·병원 설정 등 레거시 진료 업무를 일관된 Kotlin Spring Boot API로 전환했습니다.

기술 선택과 판단

• 처방·증상·상병·과거 차트·템플릿·동의서·편집 잠금·삭제 로그 등 임상 차트와 진료 참조 흐름을 Kotlin Spring Boot API로 표준화하고, OpenAPI 및 예외를 문서화했습니다.
• 예약·자동접수 연동에서 과도한 조회를 막는 검증, 연계 예약, 진료실/담당의/일자별 집계, 장비 설정 조회, 접수 생성, 환자 앱 대기 알림까지 연결했습니다.

근거와 결과

• 수납·시술실 운영 흐름에서는 결제 승인/취소/환불/포인트 사용을 트랜잭션 경계 내에서 처리하고, 카드 단말기 이력, 미수금 확인, 대기화면 소켓 푸시, 음성 안내, 배정/통계/롤백 경로를 안정화했습니다.

문제와 배경

헬스케어 SaaS 서비스군을 개별 서비스 배포에서 Kubernetes와 ArgoCD 기반의 애플리케이션 릴리스 구조로 옮기는 작업에 참여했습니다.

기술 선택과 판단

• 환자용 API, 병원 관리자 API, 자동접수, 수납, 대기 화면, 시술 배정, 차트, 스케줄링, 의료 데이터 연동, 공통 Spring Boot 서비스 템플릿을 Helm chart로 관리했습니다.
• Deployment, Service, Ingress, SecurityGroup, HPA, PDB, KEDA ScaledObject, Istio VirtualService, ServiceMonitor를 서비스별 YAML이 아니라 재사용 가능한 템플릿으로 표준화했습니다.

근거와 결과

• kube-prometheus, Grafana, Alertmanager, node-exporter, kube-state-metrics, Datadog agent, Jaeger, Kafka/Debezium, Karpenter, ArgoCD release 운영 매니페스트를 함께 다뤘습니다.

문제와 배경

Databento OHLCV/MBP 데이터를 기반으로 MES/ES 인트라데이 기회 탐색을 연구한 퀀트 파이프라인입니다. 원천 시장 데이터를 피처, 레이블, deterministic baseline, model-ready 검증 게이트로 정리했습니다.

기술 선택과 판단

• Databento 원천 파일을 bronze/silver Parquet dataset, strict training matrix, chronological split, manifest, reproducible research report로 정리했습니다.

근거와 결과

• feature information coefficient, strategy-family benchmark, horizon/roll-rule sensitivity, lookahead audit, MBP microstructure diagnostic, latency/fill/cost stress, candidate failure attribution까지 하나의 research gate로 묶었습니다.

문제와 배경

Borg에서 영감을 받은 워크로드 trace와 실시간 Kubernetes telemetry를 위험/수요 예측, multi-agent 복구 판단, 두 클러스터 비교 근거로 연결한 리서치 시스템입니다.

기술 선택과 판단

• Prometheus/JSON 수집, 시뮬레이터 피처 추출, XGBoost 위험/수요 모델, RLlib PPO 정책 평가, Optuna reward tuning, scoreboard feedback으로 이어지는 6-layer pipeline을 구축했습니다.

근거와 결과

• 로컬 Kind 클러스터에서 AIOpsLab 스타일 장애, Prometheus/node-exporter telemetry, HPA/local-Karpenter baseline, live Kubernetes action execution, repeated-seed policy gate를 검증했습니다.

문제와 배경

실시간 TCP/UDP 및 Docker 관찰 결과를 검토된 서비스 의도, 소유권 기반 수명주기 제어, 의존성 반영 프로젝트, 복원 가능한 작업 공간 세션과 연결하는 로컬 전용 네이티브 macOS 앱을 개발했습니다.

기술 선택과 판단

• 일시적 런타임 관찰 결과와 revision이 있는 관리 서비스 정의를 분리했으며, 모든 외부 동작에 strong process fingerprint, listener ownership 확인, 보호 프로세스 정책, 정확한 Docker/Compose routing을 적용했습니다.
• MCP 2025-11-25 STDIO helper와 현재 사용자 전용 Unix socket으로 앱이 소유한 동일한 제어면을 Codex에 연결하고, stable ID, optimistic revision, secret-safe result, 일회용 destructive preview를 적용했습니다.

근거와 결과

• production MCP tool 82개를 구현하고 네이티브 앱 테스트 210개를 통과했습니다. 동일 Release 조건의 901초 측정에서 창 닫힘 상태 CPU 사용량을 69.2%에서 0.118%로 낮췄습니다.

문제와 배경

서울 상권과 공실 매물을 점수 기반으로 비교하고 추천하는 창업 전 단계의 실전 proptech 제품입니다. 입지분석, 매물 탐색, 추천 API, 지도 기반 UX를 백엔드와 프론트엔드에서 개발하고 있습니다.

기술 선택과 판단

• 백엔드에서 분석 생성, polling/SSE 진행 상태, Top 3 추천, 공실 검색, 자연어 조건 파싱, horizon score, score explanation, metric reference API를 정리했습니다.
• 프론트엔드에서 지도 기반 Analyze, 공실 탐색, 상세/히스토리, shortlist/compare, 예산 필터, 자연어 공실 탐색 UX를 구현했습니다.

근거와 결과

• 2026 서울시 빅데이터 활용 경시대회 대상 수상으로 이어진 실전형 창업 프로젝트입니다.

문제와 배경

여행 일정 카드, 도시 기반 장소 탐색, 근처 밍글, 빠른 매칭, 저장한 장소, 번역 채팅으로 여행자와 현지인을 연결하는 수상작 모바일 여행 제품입니다.

기술 선택과 판단

• 백엔드에서 여행 일정, 도시/국적 조회, 음식점, 카페, 저장 장소, 밍글, 빠른 매칭, 채팅방, 프로필 이미지 업로드 API를 구현했습니다.
• 프론트엔드에서 React Native 기반 Home, Nearby, QuickMatch, Chats, 여행 기록, 저장, 프로필, 일정 생성 화면과 서비스 연동을 정리했습니다.

근거와 결과

• STOMP 기반 실시간 채팅/빠른 매칭 이벤트, 읽지 않은 메시지 상태, OpenAI 기반 메시지 번역, 한영 UI/API 동작을 지원했습니다.

문제와 배경

Socket.IO/Netty, Kafka 이벤트, Redis/Redisson 상태, JPA/Liquibase 영속성, 번역, 미디어, 태그, 리액션, 친구, 병원, 읽음 오프셋을 다루는 헬스케어 메시징 백엔드를 구축했습니다.

기술 선택과 판단

• 채팅, 메시지, 참여자, 읽음 상태, 히스토리, 미디어, 리액션, 태그, 친구, 사용자, 사용자-병원별 미확인 메시지 수를 다루는 컨트롤러와 서비스를 구현했습니다.
• Socket.IO room subscribe, chat-message, typing, read-receipt 이벤트로 실시간 전달을 처리하고, 저장된 메시지는 Kafka producer/consumer 흐름으로 전파했습니다.

근거와 결과

• 번역 API 설정, AWS Secrets Manager와 S3 연동, Datadog tracing, Slack 알림, 요청 로깅, 소켓 오류 응답처럼 출시 전 운영에 필요한 표면을 보강했습니다.

문제와 배경

환자 앱, 리뷰, 캠페인, 포인트 잔액, 병원 운영 지표를 애플리케이션 런타임 밖에서도 볼 수 있도록 데이터/운영 파이프라인을 만들었습니다.

기술 선택과 판단

• Prefect flow로 Aurora MySQL, BigQuery/GA, Redis, AWS 유틸리티 모듈, 서비스 SQL 모듈의 일간/월간 지표를 수집하고 Datadog metric으로 발행했습니다.
• @flow entrypoint를 자동 탐색해 EKS work pool에 namespace, service account, image, image tag, pull policy 설정과 함께 deployment를 등록하는 흐름을 관리했습니다.

근거와 결과

• Backfill, tag rewrite, metric history export, dashboard update 스크립트로 과거 KPI 시리즈를 재처리하고 기존 그래프가 깨지지 않게 유지했습니다.

문제와 배경

소프트웨어 마에스트로 과정에서 한국어 학습 제품을 만들며 아이디어 기획부터 개발, 배포, 앱 출시까지 수행했습니다.

기술 선택과 판단

• 자막 기반 학습과 말하기 연습을 위한 영상 처리 흐름을 개발했습니다.
• NLP와 OpenAI API를 활용해 학습 자료에서 단어 예문과 사용 맥락을 추출했습니다.

근거와 결과

• Spring Boot API, Flask 서비스, Nginx 배포, 출시 준비까지 제품 실행 전반을 맡았습니다.

문제와 배경

반복되는 연동 문제를 개별 수정으로 끝내지 않고 백엔드, 메시징, 관측성, 배포 저장소 전반의 명시적인 플랫폼 패턴으로 바꾸는 작업을 했습니다.

기술 선택과 판단

• argument resolver, Feign auth-token client, Secrets Manager/Parameter Store 설정, application/domain 모듈 경계를 통해 병원 스코프 요청 문맥을 표준화했습니다.
• Swagger/OpenAPI customizer, 예외 사유 문서화, request/response logging, Slack 오류 라우팅, Datadog tracing/metric, ServiceMonitor, Prometheus/Grafana 매니페스트로 운영 가시성을 높였습니다.

근거와 결과

• SQS, Kafka/Debezium, Redis/Redisson, KEDA autoscaling, PDB/HPA, 결제/예약/접수/시술 배정 transactional facade를 중심으로 비동기 연동 경로를 안정화했습니다.