About Me

Java & Spring 기반 커머스 플랫폼에서 비효율적인 낡은 구조를 걷어내고, 시스템이 스스로 일하게 만드는 6년차 백엔드 개발자입니다.

다양한 조직에서 우수한 성과를 증명해 온 원동력은, 단순히 요구사항을 구현하는 것을 넘어 시스템의 구조적 결함과 비효율을 선제적으로 찾아내 해결하는 것에 있습니다. 대규모 트래픽이 발생하는 커머스 환경에서 확장성과 안정성의 균형을 맞추며 아래의 가치를 만들어왔습니다.

전시 아키텍처 설계 신규 전문관(Lime) 런칭 시 도메인의 복잡도를 낮추기 위해 '전시 전용 단일 테이블(Read Model)'을 설계하여, 트래픽 폭증에도 흔들림 없는 빠른 렌더링 환경과 신규 콘텐츠 확장에 유연한 구조를 구축했습니다.

장애 예방을 위한 선제적 해결 "지금 당장 돌아가는 시스템"에 만족하지 않습니다. 리뷰 API(Crema) 연동 시 발생하던 월 1,000만 건 이상의 데이터 폭증 리스크를 사전에 식별하고, 단건 전송을 List 형태의 배치로 전환 및 구조를 전면 재설계하여 인터페이스 누적 데이터를 98% 이상 획기적으로 감소시키며 잠재적 장애 요소를 차단했습니다.

AI 기반 운영 리소스 제로화 (Zero-Ops) 비즈니스 조직이 운영 리드타임에 얽매이지 않도록 시스템이 사람을 대체하는 환경을 지향합니다. Cloud Vision AI를 활용해 비정형 데이터(리뷰, 푸드톡, 레시피 이미지)의 라벨링을 자동화하여 데이터 자산화를 이끌었고, n8n 기반의 AI Agent 파이프라인을 구축해 개발과 운영 간의 커뮤니케이션 및 수기 작업을 효율화했습니다.

정답이 없는 토스에서, 폭발적인 트래픽 앞에서도 견고할 수 있는 서비스를 동료들과 함께 설계하고 싶습니다.

Experience

경력사항

(주) CJ제일제당

2025.01.16 ~ 재직중

• The Market
• 자사 서비스
• https://www.cjthemarket.com/pc/main

• • 디지털커머스본부 개발팀
  • Lime (Health & Wellness 전문관) 신규 전문관 플랫폼 구축
  • 장바구니 시스템 클라우드 전환 및 구조 개편
  • 조건에 맞춘 자동 혜택 지급을 위한 Braze Webhook API 개발
  • 운영/협업 효율 개선을 위한 워크플로 n8n 자동화 및 AI 연계 실험
  • 업무 생산성을 위한 자동화 생성 (n8n + AI Agent)

(주) 현대퓨처넷

2021.01.04 ~ 2025.01.15

• H Fashion 몰
• EQL 몰
• 현대백화점 계열사
• https://www.hfashionmall.com/main
• https://wch.eqlstore.com/main

• • IT사업본부 운영지원사업부 한섬2팀 한섬
  • Redis 메모리 최적화 분석 및 장애 방지 개발
  • 리뷰 활용를 위한 Crema API 도입 및 리뷰 플랫폼 연동 구조 개선
  • 타미힐피거 & 무스너클 브랜드관 신규 개발 프로젝트 (23.02-23.08)
  • 편집샵 입점 및 메인페이지 리뉴얼 (22.10-23.03)

(주) 대림

2020.01.01 ~ 2020.12.31

• RPA
• WEB
• DL 계열사

• • IT사업부 제조SM팀 / 주임
  • 물류 시스템 (Dlogis) Web 시스템 개발 및 운영
  • RPA를 이용한 물류 세금 자동화 처리 시스템 개발 및 운영 (최초 도입)

Competency

✔ 역량

Health & Wellness 전문관 Lime 플랫폼 신규 구축

▶ 확장 가능한 콘텐츠 구조 설계를 통한 신규 전문관 플랫폼 구축 ◀

Problem

• 메인 페이지 성능 저하는 전문관 이탈률을 높일 수 있어 가장 치명적인 리스크였음
• 신규 전문관은 상품, 리뷰, 레시피, 푸드톡, 배너 등 서로 다른 콘텐츠를 한 화면에서 한 번에 조회해야 하는 요구사항이 있었음
• 기존 구조대로라면 여러 테이블을 조인하거나 각 도메인 API를 병렬 호출해야 하므로, 콘텐츠 타입이 늘어날수록 성능 저하와 쿼리 복잡도 증가가 불가피한 구조적 한계 발생
• 기술 외에도 조직 내 최초 목적형 스쿼드 구조로, 짧은 기간 내 신규 전문관을 안정적으로 구축해야 하는 상황

Solution

• 조회 성능과 확장성을 보장하기 위해 상품/리뷰/푸드톡/배너/매거진/카드뉴스/ELT 등을 조인 없이 단일 조회로 전시할 수 있는 통합 전시 테이블 구조 설계
• BO에서 콘텐츠 등록 시 각 콘텐츠의 원본 PK, 타입, 카드 UI 정보, 전시 순서를 모두 전시 전용 테이블에 저장하여 화면 구성 정보를 사전 확정
• 전시 API는 복잡한 조인 없이 LIME_CONTENTS 단일 테이블만 조회하여 전시 구성을 즉시 렌더링할 수 있도록 구성
• 콘텐츠 타입이 증가해도 테이블 스키마 변경 없이 전시 전용 API만 추가하면 확장 가능한 구조로 설계

Competency

신규 Health & Wellness 전문관을 독립된 전시 플랫폼 형태로 안정적으로 구축할 수 있었습니다. 콘텐츠 타입이 추가되더라도 쿼리 구조 변경 없이 확장 가능한 구조를 마련해, 숏폼 등 신규 도메인 확장 시 추가 개발 비용을 크게 절감할 수 있었습니다. 현재 Phase 2를 진행하며 스쿼드 운영 과정에서 드러난 운영진의 불편 요소를 분석하고, 운영 효율화를 위한 콘텐츠 직접 설정 및 Google Vision AI API 기반 테마 설정 기능을 추가 개발 중입니다.

장바구니 시스템 클라우드 전환 및 구매 전 추천 페이지 개선

▶ 레거시 장바구니 구조 개선과 기술 스택 현대화를 통한 구매 경험 향상 ◀

Problem

• 기존 장바구니 시스템은 Java + Spring + JSP 기반의 레거시 구조
• 작은 기능 변경도 전체 안정성에 영향, 테스트 비용 증가
• 클라우드 전환 및 서비스 확장을 고려했을 때, 확장 대비가 어려운 기술 스택(JDK 1.8, JSP)

Solution

• 레거시 개편 프로젝트를 계기로 구조를 재설계 : Spring Boot + Vue.js 기반 구조로 점진적 전환
  • JDK 8 → 21 업그레이드 진행
  • 프론트/백엔드 역할 분리를 위한 Vue.js 도입 → 화면 로직과 서버 도메인 로직 분리로 변경 영향 최소화
• 헥사고날 아키텍처 적용 (WHY)
• 클라우드 전환 후에도 외부 연동 변화가 잦아질 것이 예상되었기 때문에 도메인을 크게 전시/주문으로 나누고 화면/서비스/DB의 의존을 분리
• 장바구니/주문서 사이에 구매 전 추천 페이지 재설계
• (Before)DB를 거쳐 상품 번호 → 상세 조회 방식을 (After)OpenSearch 로 이관해 상품 번호 기반 즉시 조회 → 속도 개선

Competency

이번 개편에서는 기능 추가보다 장바구니 도메인을 어떻게 보호할 것인가를 가장 중요하게 보았습니다. 헥사고날 아키텍처를 적용해 핵심 도메인과 의존성을 분리하려고 했고 이로써 장바구니 안정성에 영향을 주지 않도록 설계했습니다. 또한 Spring Boot, Vue.js, JDK 21 기반으로 점진적 전환을 병행하며 구조적 안정성과 기술적 확장성을 확보할 수 있었습니다. 이 경험을 통해 저는 레거시를 이해하고, 도메인을 중심으로 구조를 재설계할 수 있는 개발자라는 역량을 갖추게 되었습니다.

업무 자동화를 통한 QA 이슈 대응 체계 개선

▶ n8n 기반 AI Agent를 활용한 QA 이슈 알림봇 구축 ◀

Problem

• QA 과정에서 Jira 이슈 생성, 상태 변경, 댓글 멘션 등이 각 담당자가 직접하지 않으면 알 수 있는 방법 없음
• 특히 QA담당자가 이슈 상태를 바로 인지하지 못해 대응이 지연되는 경우가 반복적으로 발생
• 2개의 프로젝트를 진행하면서 QA 대응 과정의 효율을 개선할 필요성을 느낌

Solution

• n8n 기반 AI Agent에 Jira Webhook을 이용한 정보 수집과 자동 처리하는 구조를 설계
• 이슈 생성, 상태 변경, 댓글 멘션 발생 시 필요한 정보만 추출해 Slack으로 실시간 알림을 전송하도록 구현
• AI Agent를 연동해 이슈 설명, 변경 내역, 댓글을 통해 다음 행동의 필요성 여부를 판단하고 안내하여 담당자가 빠르게 상황을 이해할 수 있도록 개선

Competency

저는 다른 팀과의 커뮤니케이션 과정에서 발생하는 비효율을 개발을 통해 개선할 수 있다고 생각합니다. QA 이슈를 빠르게 인지하고 정확하게 공유하는 구조를 만드는 것이 핵심이었습니다. n8n과 AI Agent를 활용해 기존 업무 흐름을 자동화함으로써 개발과 QA 모두가 본질적인 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 만들고자 했습니다.

불필요한 수기 반복작업 제거 (연간 500건 → 0건)

▶ Back Office > 전시 관리 수기 등록 구조 개선 ◀

Problem

• 전시 페이지는 모듈 조합형 구조였으나, 기획자가 조합을 변경할 때마다 개발자가 수기로 DB insert를 해야 하는 구조
• 이로 인해 운영 기준 연간 500건 이상의 테스트/운영 insert 작업이 반복 발생했고, 개발자, 기획자 모두에게 불필요한 비용이 발생

Solution

• 전시 카테고리 페이지와 테마 페이지에서 구조적 분리가 되지 않았던 부분을 분리하여 저장하도록 개선
• Back Office에서 같은 모듈이라도 페이지 유형을 선택해 등록할 수 있도록 구조를 변경

Competency

저는 문제를 처리하기보다 반복을 만드는 구조 자체를 제거하는 데 집중합니다. 운영 중 자연스럽게 드러나는 비효율을 자발적으로 발견하고 구조 개선으로 연결해 조직 전체의 생산성을 높이고자했습니다.

사전 장애 방지를 위한 Crema API 연동 구조 전면 개선

▶ 인테페이스 히스토리 테이블 데이터 폭증으로 인한 잠재 장애 사전 대응 ◀

Problem

• 최초 문제점 - 2021년 : EQL 리뷰 API를 Crema로 전환하면서 인터페이스 히스토리 테이블에 데이터가 과도하게 누적되기 시작함
• EQL 상품, 주문정보, 주문상세 정보에서 月 1,000만 건 데이터 누적 발생 (그 외 데이터까지 합친다면 1,100만 초과)
• 추가 문제점 - 2024년 : H패션몰에도 리뷰가 크리마로 변경되면 인터페이스 히스토리 내 테이블 로그 적재량이 약 2배 증가
• 테이블스페이스 한계로 인해 서비스는 정상 동작하나 DB에는 저장되지 않는 상태가 발생할 수 있는 잠재 장애 구조로 판단

Solution

• Crema 측과 직접 협업하여 단건 전송 구조 → List 형태(개당 20개~50개)로 데이터를 전송할 수 있도록 변경
• EQL과 H패션몰의 다른 정책에도 불구하고 동일하게 쓰고 있던 배치 부분을 분기 처리
• EQL은 배송중일때 데이터전송, H패션몰은 배송완료일때 데이터전송
• 상품을 최초로 시작하여 주문정보와 주문상세 & 클레임 정보에 관련된 SQL, 배치, interface 부분을 모두 수정
• H패션몰 기준
• 주문 정보 : 36만 건 → 1만건 (月 97% 감소)
• 주문 상세 및 클레임 정보 : 67만 건 → 8천 건 (月 98% 감소)
• 상품 정보 : 3만 건 → 2천 건 (月 94% 감소)
• EQL 기준
• 주문 정보 : 242만 건 → 4.8만건 (月 98% 감소)
• 주문 상세 및 클레임 정보 : 253만 건 → 5만 건 (月 98% 감소)
• 상품 정보 : 554만 건 → 11만 건 (月 98% 감소)

Competency

장애는 발생 이후도 중요하지만 장애로 이어질 구조를 사전에 제거하는 것이 더 중요하다고 생각합니다. 운영 중 누적되는 로그와 데이터의 흐름을 보고 잠재 장애 요소를 선제적으로 식별하고 기존 시스템이라도 필요하다면 부분 개선에 그치지 않고, 장애 가능성을 근본적으로 제거하는 방향으로 구조를 재설계해 안정성을 확보해 왔습니다.

Project

✔ 프로젝트

1.      Lime (Health & Wellness) 전문관 신규 구축

2025.9 ~ 2025.12, phase2 진행중

사용 스킬

• Spring Boot, Spring, Java, REST API
• Vue.js, JSP

담당업무

• Back Office 개발
• 백엔드 구조 설계
• 전시/콘텐츠 도메인 설계
• Front-End 연동 API 개발

투입인원

• 개발 2명, 기획 1명, 마케팅 2명, 운영 3명

• Health & Wellness 전문관 신규 런칭을 위한 전용 전시/콘텐츠 플랫폼 구축
• 상품, 레시피, 리뷰, 매거진, 이렇게먹어보세요, 배너, 전체상품리스트 등 다양한 콘텐츠 타입을 하나의 전시 구조를 위한 테이블 설계 및 통합
• 운영자가 설정만으로 콘텐츠 구성 및 노출 순서를 변경할 수 있도록 Back Office 중심 구조 설계
• 신규 콘텐츠 타입 추가 시 API 및 테이블 확장만으로 대응 가능하도록 설계

2.      장바구니 시스템 클라우드 전환 및 구조 개편

2025.06 ~ 2025.09

사용 스킬

• Spring Boot, Java, Rest API
• AWS, Redis

담당업무

• 장바구니 백엔드 구조 개편
• 클라우드 전환 대응
• 데이터 정합성 및 안정성 개선

투입인원

• 개발 3명, 기획 1명

• 기존 장바구니 시스템의 클라우드 전환을 위한 구조 개편
• Spring Boot 기반으로 점진적 전환하며 Java 8 → Java 21 업그레이드 및 레거시 코드 정리
• 헥사고날 아키텍처(Ports & Adapters)를 적용해 장바구니 핵심 도메인과 외부 연계/정책 영역 분리
• 외부 서비스 및 혜택/정책 연계에 대응할 수 있도록 도메인 분리 및 API 구조 개선
• 장바구니/주문서 사이에 위치한 구매 전 추천 페이지 OpenSearch를 활용한 재구축 및 추천 상품 구조 개편

3.      리뷰를 위한 Crema API 연동 구조 개선 및 성능 최적화

2023.10 ~ 2024.9

사용 스킬

• Spring batch
• Java
• Spring
• Rest API

담당업무

• Back-End 개발
• Back Office 개발
• H Fashion몰, EQL몰 인터페이스, 배치 개발

투입인원

• 기획 1명, 프론트엔드 1명, 백엔드 1명

• 상품, 주문, 주문상세&클레임, 리뷰, 카테고리 API 개발 및 연동 (23.10 - 24.02)
• 각 API 단 건 전송을 List로 변경하여 전송하는 v2 개발 (24.03 - 24.08)
• 인터페이스 내역 감소로 인한 장애 사전 대응 작업
  • 주문 36만건 → 1만건, 결과: 누적 데이터 97%감소
  • 주문 상세&클레임 67만건 → 8천건, 결과: 누적 데이터 98%감소
  • 상품 3만건 → 2천건, 결과: 누적 데이터 94%감소
• FitProduct API 개발을 위해 상품 상세 사이즈 정보 전체 파싱 개발
• Crema API인 주문, 주문상세, 클레임 쿼리 속도개선을 위해 전체 수정 작업 진행
  • 주문 3.19sec → 0.02sec
  • 주문상세 3.73sec → 0.47sec
  • 클레임 2.96sec → 0.13sec
• H패션몰 H.Plus 포인트 적립에서 한섬 마일리지로 적립 전환을 위한 마일리지 API 개발

4.      해외 브랜드 편집샵 입점 및 모바일 메인 페이지 구조 개선 (1:1 → 1:N) 및 확장성 리뉴얼

2022.10 ~ 2023.3

사용 스킬

• Spring, Java
• JSP, JavaScript, jQuery

담당업무

• Back-End & Front-End 개발
• Back Office, H Fashion몰

투입인원

• 기획 2명, 개발 2명

• 300개 이상 해외 브랜드 편집샵 입점 개발
  • PC/MO 브랜드 이름으로 검색페이지 개발(영어/한글)
  • 브랜드 북마크 개발
• 모바일 메인 페이지 전체 리뉴얼
  • 메인 페이지 내 코너모듈마다 1:1로 연결되던 로직을 1:N로직으로 전체 개선하여 속도개선
  • 데이터 연결 방식 변경
  • 운영/확장 고려한 구조 개선

5.      타미힐피거 브랜드관 및 무스너클 브랜드관 신규 개발 (외주 개발 기반, 내부 기술 책임 및 연동 담당)

2023.2 ~ 2023.8

사용 스킬

• Spring, Java
• JSP, JavaScript, jQuery

담당업무

• 프로젝트 매니징 (PM), QA, Back-End & Front-End 개발,
• Back Office, H Fashion몰

투입인원

• 수행사: 기획 3명, 개발 6명, 디자이너 2명, 퍼블리셔 2명
• 현대: 기획 2명, 개발 3명

• 브랜드관 전용 검색 기능 요구사항 정의 및 백엔드 연동 설계
• 외주 개발 산출물 QA 및 사이드 이펙트 검증
• 기존 H패션몰 공통 전시/이벤트 구조와의 연결 로직 설계
• 오픈 이후 발생한 이슈 분석 및 수정 방향 제시

Education

교육사항

세종대학교 (Sejong Univ.)

2012.03 ~ 2018.02

• 수학통계학부 응용통계학전공 (주전공)
• 디지털콘텐츠학과(복수전공)

삼성청년SW아카데미 (SSAFY)

2018.12 ~ 2019.12

• 교육시간 - 1,600시간 (1년 과정)
• 기술 - JAVA, Spring, SQL, Python, Django
• 코딩, 알고리즘 중심의 1학기 기본과정, 실무 기반의 프로젝트를 수행하는 2학기 심화과정, 1년간 기초와 실무를 체계적으로 학습