백엔드 개발자 (Backend Developer)
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AI 서비스 인프라 구축 및 운영에 특화된 백엔드 개발자입니다. 6년+ 경력 동안 대규모 CCTV 스트리밍 데이터 처리(36대+), 실시간 영상 분석 시스템, 비동기 메시지 큐 아키텍처를 설계하고 배포했습니다. Docker 패키지 최적화로 60% 크기 감축, CPU 사용률 51.5% 절감, GPU 활용률 85% 달성 등 시스템 성능 개선에 강점을 가지고 있습니다.
Python/FastAPI 기반 MSA 아키텍처 설계부터 현장 배포, 모니터링까지 전 과정을 책임지며, 기술 부채를 최소화하고 비즈니스 가치를 창출하는 것을 중요하게 생각합니다. 2024년 303 commits 기여, 배포 일정 준수율 80.5% 달성, MTTR 0시간 기록으로 프로덕션 환경에서의 문제 해결 능력을 검증받았습니다.
Languages & Frameworks
- Python (Django, FastAPI, Flask)
- C++ (TensorRT 최적화, Multi-threading)
AI/ML Infrastructure
- TensorRT, PyTorch, TensorFlow, CLIP 모델
- Multi-GPU 병렬 처리, Active Learning 파이프라인
Backend & Architecture
- Celery, RabbitMQ, Redis, gRPC, REST API
- MSA, DDD, Sidecar Pattern, Message Queue Architecture
- Shared Memory IPC, Pipe Communication
Databases
- PostgreSQL, MySQL, MariaDB, MongoDB
- Redis, Elasticsearch, InfluxDB
DevOps & Infrastructure
- Docker, Docker Compose, Ansible
- AWS EC2, GitHub Actions
- rsync, Offline 배포 시스템
Streaming & Media
- FFmpeg, RTSP, MJPEG, KLV
- 실시간 스트리밍 분석
Monitoring & Operations
- Loki, Grafana, Fluentd
- 커스텀 QC 프레임워크
K-water 수자원 AI 안전관리 시스템 확대 구축 및 최적화
- 14개 정수장에 AI 안전관리 시스템 배포 완료, Ansible 기반 원격 관리 시스템으로 다중 시설 서버 관리 효율화
- CLIP 모델 도입 및 OMP 파라미터 튜닝을 통해 CPU 사용률 51.5% 절감(330% → 160%), GPU 활용률 85% 달성
- Docker 레이어 구조 최적화로 배포 패키지 크기 60% 감축(30GB → 12GB), 저대역폭 환경(400KB/s)에서 배포 시간 17시간 → 7시간 단축
- Frame drop 전략 구현으로 과부하 시스템 안정성 확보, 프로세스 분리로 영상 연결 해제 시 무한 대기 버그 해결
- Active Learning 시스템 아키텍처 설계(Detection DB, Labeling UI, TTD 중복 제거), QC 프로그램 개발로 알고리즘 성능 검증 체계 구축
- 303 commits 기여 (Q1 149 commits, 2023년 대비 700% 증가), 77+ 현장 출장 지원
Media Cultural Enjoyment Project
- Django + Celery + RabbitMQ + Redis 기반 비동기 메시지 큐 아키텍처 설계
- 10분+ 장시간 분석 작업을 안정적으로 처리하는 프로덕션 시스템 구축
- Docker 기반 수평 확장 가능한 구조 설계, 모니터링 및 로깅 시스템 통합
- 66 commits 기여
DNA+ & Police Lab 2.0
- RTSP 실시간 영상 분석 및 재인코딩 시스템 개발, TensorRT 모델 추론 최적화
- Multi-GPU 병렬 처리 및 C++ 멀티스레딩 구현으로 RTX4090 Dual GPU 환경에서 30 FPS 목표 달성
- Shared Memory 기반 데이터 파이프라인 구축으로 프로세스 간 통신 오버헤드 최소화
- ETRI 플랫폼 배포 및 IR 정지 영상 분석 기능 추가
백엔드 기술 리더십
- 백엔드 기술 미팅 27회 주도 (주간), 백엔드 전략 회의 2회 진행
- 백엔드 로드맵 작성, Job Description 작성
성과 지표
- 프로젝트 완성률: 80% (Q1 62% → Q4 95%)
- 배포 일정 준수율: 80.5% (Q2-Q3 100% 달성)
- MTTR: 0시간 (Q4)
- 연속 무중단 운영: 34일 (태백 수처리 시설, 2024.09)
네이버 MyBox 대용량 이미지 분석
- Message Queue(RabbitMQ) 도입으로 대량 이미지 분석 요청 시 병목 현상 해결
- TCP Connection 조절 및 세마포어 제거로 네트워크 최적화
- 디스크 사용량 추이 분석(20% → 40%) 및 GPU 과다 프로비저닝 제거로 클라우드 인프라 비용 절감
- 인스턴스 마이그레이션 완료
DNA+ 실시간 드론 영상 분석
- C언어 기반 외부 소스코드를 1개월 만에 분석하여 KLV 데이터 실시간 전송 구현
- 5G 드론 영상 실시간 수신 시스템 개발, YOLOv7 객체 검출 모델 적용
- 마감 1개월 전 긴박한 일정 속에서도 시연 성공
수자원공사 확대 구축 제안서 작성 & 인프라 관리
- Redis 도입 검토를 통한 시스템 병목 개선 방안 수립
- A100 서버 구성, Aloha VMS 데모 사이트 구축
- 소양강댐 시스템 개선 설계 및 배포, 테스트 결과 문서 작성
협업 및 지식 공유
- 백엔드 파트너와 다수 프로젝트 협업, 코드 리뷰 및 기술 토의 진행
- 논문 리뷰 발표, Redis 성능 테스트
AI 데모 웹사이트 개편 (3인 팀 리드)
- Message Queue 기반 AI 분석 시스템 아키텍처 설계 및 프로젝트 리드
- Multi-processing 적용으로 GPU 사용 효율 개선, 동기식 API 지원으로 인터페이스 복잡도 3배 개선
- 리소스 제한 기반 요청 수 관리 및 Fail 시나리오 설계
- 신입 백엔드 개발자 교육 및 피드백 제공
- 기술 스택: FastAPI, RabbitMQ, Docker, Docker Compose, MSA
실시간 스트리밍 모자이크 처리 시스템 (단독 개발)
- FFmpeg + Python + PyTorch 조합으로 실시간 처리 요구사항 충족
- 프로젝트 계약 성사
CCTV 검출기록 검색 시스템
- Elasticsearch POC 제작, 마케팅 데이터 기반 사용자 요구사항 분석
- 시계열 이벤트 데이터에 적합한 DB 선택 및 태그 confidence 기반 검색 결과 정렬 설계
수자원공사 프로젝트
- Docker 스케일 아웃 구현, gRPC 기반 통신 및 부하 분산 시스템 구축
- 로거 안전성 확보로 시스템 교착상태 해결
- FFmpeg → live555 변경으로 Digest 인증 IP 카메라 호환성 문제 해결
- 클립 데이터 추출 기능 구현
DNA+ 프로젝트
- REST API 형태로 재제작, 3번의 성공적 시연 수행
- 모델 구동속도 최적화, 이미지 스케줄링 문제 해결
- 클라우드 데이터 스트리밍 구축, AWS 인스턴스 유휴 제어, API 스케일 아웃 적용
지식 공유
- 기술 블로그 7개 작성 (모니터링 시스템, FastAPI, 구글 포토 백엔드, Sidecar)
- 모니터링 시스템 발표 (63시간 투자, loglog 프레젠테이션)
- GPGPU 논문 리뷰
수자원 AI 안전관리 시스템 (5인 팀)
- 36대 CCTV 동시 스트리밍 데이터 처리 시스템 설계 및 개발
- gRPC 기반 동적 스케일링 아키텍처 설계로 증가하는 현장 요구사항에 유연 대응
- 시스템 부하 문제 파악 및 납품일 내 아키텍처 개선안 적용 완료
- Fluentd + InfluxDB 모니터링 시스템 구축
- 현장 출장 및 딥러닝 동작 분석, 모델 개발팀 피드백 제공
- 기술 스택: Python, gRPC, Docker, PyTorch, MSA, FFmpeg
NAS 서버 구축 (단독)
- 24TB NAS 서버 구축, 팀 작업 레벨 고려한 Windows GUI 환경 선택
- 네트워크 드라이브 + RDP 원격 제어 환경 구성 및 팀원 교육
DNA+ 프로젝트
- DDD(Domain-Driven Design) 적용 프로그래밍
- RTSP/KLV/MJPEG 다중 프로토콜 스트리밍 수신 구현
- 대규모 프로젝트 문서화 경험
승강기 안전공단 프로젝트
- FFmpeg 스트리밍, Pipe 통신, 소프트웨어 장애 대처 고려 설계
드론 AI 통합 관제 시스템 (4인 팀)
- 드론 스트리밍 데이터 수신-분석-전달 파이프라인 설계
- 스케일 아웃 가능한 아키텍처 구현
인프라 리더십
- AI Hub 서버 셋팅 시간 1주일 → 3일 (57% 단축)
- 실제 서버실 물리적 설치 경험
지식 공유
- 기술 블로그 17개 작성 (아키텍처, Request-Reply 패턴, FastAPI, 넷플릭스 마이크로서비스, Pub-Sub, Eventual Consistency, DVC)
- 논문 리뷰 11개 발표 (gRPC, JWT, Python Profiling, CI/CD, Docker)
- CVPR 150개 세션 참여
- GoF 디자인 패턴 정독
성장 지표
- 프로젝트 수: 5개 → 7개 (40% 증가)
- API 개발: 4개 → 11개 (175% 증가)
AI 데모 웹사이트 Deep Manager (3인 팀)
- 13개 딥러닝 모델 MSA 환경 구축, AWS EC2 배포
- Docker 활용으로 CUDA 의존성 해결 및 개발 기간 단축
- Flask + Bootstrap으로 사용자 친화적 웹 기반 AI 서비스 구축
- 로컬 프로그램 → 웹 서비스 전환으로 시연 효율성 향상
- 기술 스택: Python, Flask, Nginx, Bootstrap, JWT, MSA, REST API, AWS, TensorFlow
승강기 AI 폭력 검출 시스템 (2인 팀)
- CCTV 스트리밍 데이터 실시간 분석 시스템 설계
- FFmpeg PIPE 통신 시스템 적용, 비디오 클립 자동 생성
- 현장 분석 모니터링 및 개발 피드백
드론 AI 통합 관제 시스템 (4인 팀)
- 드론 스트리밍 데이터 수신-분석-전달 파이프라인 설계
- 스케일 아웃 가능한 아키텍처 구현
- MJPEG/RTSP 수신 컴포넌트 작성
- 기술 스택: Python, DDD, MJPEG, KLV, AWS, gRPC
인프라 혁신 리더십
- 전사 Linux 전환 주도 (Ubuntu 25대, Arch 7대, CentOS 4대, 총 64 인스턴스)
- Docker 도입 및 교육 (16개 설치, Docker Hub 7개 Repository, 137회 다운로드)
- GitHub 협업 프로세스 확립 (11개 Repository, 6명 활성화)
온프레미스 학습 서버 구축 (단독)
- Linux 기반 GPU 학습 서버 환경 도입, NVIDIA Docker 구축 및 팀원 교육
- SMB 원격 파일 전송, SSH 원격 학습 서버 사용법 교육
- 모든 PC에 Ubuntu 듀얼 부팅 설정 완료
프로세스 혁신
- Notion 프로젝트 관리 시스템 도입으로 업무 투명성 확보 및 협업 효율화
- OKR 도입으로 KPI 중심 → 목표 중심 업무 관리 전환
Poldrone API
- 이화트론과 원격 협업, API 통신 방법 및 규약 문서화
- 문서 기반 협업 프로세스 확립
AI API (2인 팀, 50% 기여)
- 3개 이상 업체에 동시 배포되는 REST API 개발 및 13개월 운영
- JWT 인증 시스템 구현, 배치 단위 GPU 스케줄링으로 리소스 최적화
- 비동기 방식 API 설계로 분석 진행 상황 추적 가능한 인터페이스 제공
- 각 업체별 맞춤형 UI 설계로 고객 만족도 확보
- 기술 스택: Flask, TensorFlow, REST API, Async, JWT
인하대학교 - 소프트웨어융합공학과 (2025.03 ~ 재학 중)
인천전자마이스터고등학교 - 정보통신기기과 (2016.03 ~ 2019.01 졸업)
산업기능요원 만기 전역 (2021.02 ~ 2023.12)
AWS Certified Solutions Architect – Associate (2023.10.06) badge
AWS Certified Cloud Practitioner (2022.10.14) badge
데이터분석 준전문가(ADsP) (2025.01.27)
리눅스마스터 1급 (2022.12.09) LMF-2202-002034
정보기기운용기능사 (2018.03.21) 18807690028P
전자기능사 (2018.07.06) 18400051169U
DDD - 8기 운영진 (2022.09.01 ~ 2024.09.28)
GDG 송도 - 스태프 (2022.08.14 ~)
- CPU 사용률 51.5% 절감 (330% → 160%, CLIP 모델 OMP 튜닝)
- Docker 패키지 60% 감축 (30GB → 12GB, 레이어 구조 최적화)
- GPU 활용률 85% 달성 (CLIP 모델 적용)
- 인터페이스 복잡도 3배 개선 (Message Queue 아키텍처)
- 배포 일정 준수율 80.5% (Q2-Q3 100% 달성)
- MTTR 0시간 달성 (Q4 2024)
- 34일 연속 무중단 운영 (태백 수처리 시설, 2024.09)
- 프로젝트 완성률 80% (Q1 62% → Q4 95%)
- 87회 현장 배포 (2024년, K-water 14개 시설 포함)
- 36대 CCTV 동시 처리 (2021년, 수자원공사)
- 3개 이상 업체 동시 서비스 (2019년, AI API)
- 303 commits (2024년, 2023년 대비 700% 증가)
- 백엔드 기술 미팅 27회 주도 (2024년)
- 신입 개발자 멘토링 (2022년, AI 데모 웹사이트 프로젝트 리드)
- 전사 Linux 전환 주도 (2020년, 64개 인스턴스)
- 서버 셋팅 시간 57% 단축 (1주일 → 3일, 2021년)
- API 개발 175% 증가 (4개 → 11개, 2021년)
- Docker Hub 137회 다운로드 (2020년)
From "Going Fast" to "Going Far"
빠른 구현에서 장기적 관점의 설계로 진화했습니다. 초기에는 속도를 중시했지만, 현재는 유지보수성과 확장성을 우선시하며, 기술 부채를 최소화하고 비즈니스 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다.
핵심 가치
- 성능 최적화를 통한 비용 절감
- 시스템 안정성을 통한 신뢰 확보
- 문서화와 지식 공유를 통한 팀 성장
- 실용적인 아키텍처 설계