항상 문제를 고민하고 기술로 해결하려는 개발자

새로운 기술을 학습해 직면한 문제를 해결하며 성장하는 개발자입니다. 설계부터 배포까지 직접 굴려보는 것을 좋아하고, 지금은 반려견 케어 플랫폼 댕스에서 RAG 파이프라인과 배포 인프라를 맡고 있습니다.

• RAG 파이프라인 설계·운영 — 문서 수집부터 청킹·임베딩(pgvector)·검색까지 직접 구축하고, 골든셋 기반으로 검색 품질을 수치로 관리
• AI Agent 오케스트레이션 — LangChain · LangGraph 기반 에이전트 설계 및 도구 라우팅
• Full-Stack 기반의 웹 서비스 설계 및 구현
• 클라우드 네이티브 환경 및 CI/CD 인프라 운영

LLM & Agent

RAG

Backend

Frontend

Database & Data Engineering

DevOps & Infra

2026.08 ~ 진행 중 · 팀 프로젝트 (5인) · Backend / RAG · 저장소 공개 예정

현재 내부 테스트 중 — 정식 출시 전에는 링크가 열리지 않습니다

LangGraph Supervisor가 훈련·생활·장소 비서를 라우팅하는 AI 에이전트와, 미니룸·산책 게임을 담은 안드로이드 앱으로 구성된 플랫폼입니다.

담당 ① — 생활 파트 RAG 파이프라인

• 반려견 관련 제도·약관 문서 수집부터 청킹·임베딩·검색까지 이어지는 RAG 파이프라인 설계 및 운영 (pgvector)
• 행별 content 해시 기반 증분 임베딩을 도입해 변경된 문서만 재생성하도록 개선
• 골든셋 기반 검색 품질 측정 체계와 DB 마이그레이션 검증 CI 하네스 구축
• 실시간 산책 적합도 판정 API(/life/walk-conditions) — 날씨·대기질 외부 API 연동 및 부분 실패 응답 계약 설계

담당 ② — 배포 인프라 및 CI/CD

• self-hosted runner 기반 PM2 + nginx 자체 서버 배포 파이프라인 구축 (dev 브랜치 push 시 자동 배포)
• Windows 서버에서 재배포 시 발생하던 파일 점유(EBUSY) 문제를 릴리스 디렉토리 교체 방식으로 전환해 해결
• GCP 이관 — compose 오버레이 · nginx TLS 구성 · 배포 runbook 작성
• 검사 없이 배포되던 백엔드 6개 패키지에 전체 테스트 CI job 추가
• Play Store 출시 대응 — versionCode 빌드 인자화, 릴리스 빌드의 서버 분기 처리

담당 ③ — 관리자 콘솔

• 회원 조회(닉네임 검색·목록), AI 답변 신고 접수 API 및 신고 조회 화면 구현
• 관리자 계정·권한, 감사 로그, 대화 지표, 라우터·모델 점검 탭 구현
• 관리자의 회원 대화 열람 범위를 신고된 답변으로 한정하는 정책을 결정 기록으로 남김

FastAPI Python 3.12 PostgreSQL / pgvector LangGraph Next.js Docker GitHub Actions nginx GCP

2026.07 ~ 2026.08 · 미니 프로젝트 (5인) · Frontend / Game Logic

사진 한 장으로 닮은 견종을 판정하고, 그 조합에서 태어난 캐릭터를 키우며 대화하는 앱입니다.

담당 — 다마고치 육성 파트

• 게임 규칙 전체를 순수 함수로 분리해 화면 없이 터미널에서 검증 가능하도록 구현
• 캐릭터에 이미지 에셋을 쓰지 않고, 견종별 생김새와 성장 단계 비율을 코드로 조합해 SVG로 20종 × 4단계 = 80가지를 생성

Expo SDK 57 React Native TypeScript expo-router Gemini API ComfyUI

2026.04 ~ 2026.06 (약 2개월) · 팀 프로젝트 (4인) · BE Lead / Full Stack

기존 ERP 물류 시스템의 공정 데이터와 연동하여 탄소 배출량을 기록하고, 매일 스케줄링을 통해 이상치를 탐지·요약하고 원인 추론 및 개선 조치 보고서를 자동 생성하는 시스템입니다.

기술 스택

담당 업무

• Spring Boot API 설계 총괄 및 입출고 기능 개발
  • 팀의 백엔드 API 설계를 총괄하고, 입고/출고 기능을 FE·BE 양쪽으로 구현
• 클라우드 네이티브 인프라 및 CI/CD 파이프라인 자동화
  • 각 마이크로서비스(Spring Boot, FastAPI)의 Docker 컨테이너화
  • GitHub Actions를 활용해 빌드·테스트·배포 전 과정을 자동화한 무중단 CI/CD 파이프라인 구축 및 운영
  • 매 배포마다 백엔드 이미지를 재빌드하던 구조를 개선하고 .env 주입 방식을 정리해 배포 시간 단축
• 실시간 데이터 자율 제어 및 WebSocket 알림 시스템 구현
  • 수집된 물류 데이터의 Rule-base 이상치 계산 및 AI 분석 처리를 위한 Apache Airflow DAG 파이프라인 연동
  • WebSocket 실시간 통신 레이어를 구축하여, 이상치 탐지 및 LLM 연계 보고서 작성이 완료되는 즉시 프론트엔드로 이벤트를 발행해 관리자 화면에 실시간 알림 공유

2026.04 (3일) · 개인 프로젝트 · Full Stack

자연어 프롬프트만으로 게시글 작성·조회·수정·삭제가 되는 게시판입니다. LangGraph ReAct Agent에 CRUD를 Tool로 물려, 에이전트가 스스로 도구를 선택하도록 구현했습니다. AI 에이전트를 처음 직접 만들어본 프로젝트로, 이후 ESG·댕스 프로젝트에서 에이전트를 설계하는 출발점이 되었습니다.

FastAPI LangGraph (ReAct) Ollama (Gemma) MariaDB React (Vite) Docker Compose

사람과 AI 코딩 에이전트가 섞인 팀에서 작업 방식 자체를 규칙으로 만들어 정착시키는 일을 맡아 왔습니다.

• 사람은 on the loop — 우선순위 결정 · 결과물 검증 · 회고는 사람이 잡고, 그 사이의 구현·문서화는 에이전트에 위임하는 역할 분담을 팀 규칙(docs/collaboration.md)으로 정의
• 이슈 대신 PR 중심 — PR을 작업이 끝난 뒤가 아니라 시작 전에 draft로 먼저 열어 할 일의 명세로 삼고, 그대로 Project 카드가 되도록 전환. 카드 하나 = PR 하나 = Iteration 하나
• 저장소가 나뉘어도 진행 상황은 한 곳에서 — 백엔드·앱 저장소로 갈라진 작업을 GitHub Projects 한 보드에서 함께 파악할 수 있도록 구성하고, 두 저장소의 협업 규칙이 어긋나지 않게 동기화
• 되돌리기 어려운 결정은 기록으로 — 결정 기록(decisions.md)과 배포 runbook을 남겨, 담당자가 바뀌어도 "왜 이렇게 했는지"가 남도록 관리
• AI 코딩 에이전트 활용 — Claude Code, Codex를 개발 워크플로우에 통합하여 반복 작업 자동화 및 코드 리뷰 보조에 활용

• 경희대학교 공과대학 기계공학과 수료 2016.03 ~ 2022.02
• [삼정] ESG 데이터 활용 AX Academy with AI Agent 2025.12 ~ 2026.06
• [26년 4차] 전자정부 표준프레임워크 초급 2026.06
• 심화) 생성형 AI 활용 인재양성과정 2026.07 ~ 2026.09

• SQL 개발자 (SQLD)
• 정보처리기사 (필기 합격, 실기 응시 예정)
• 컴퓨터활용능력 2급