(1) Python Flask 프로젝트 Java Spring-Boot 로 마이그레이션 [2023.10 ~ 2024.09] - 원래의 프로젝트는 온프레미스(On-Premise)로 구동되는 Python Flask 프로젝트 - 이 프로젝트를 Java/Spring-Boot 기반의 SASS 프로젝트로 마이그레이션 - 데이터베이스는 MongoDB 를 사용하고 ORM 라이브러리로 Spring Data MongoDB 선택 - 어노테이션(Annotation)를 적극적으로 사용하며 구현 (2) 제조업에서 사용하는 AI 이상 감지 솔루션의 AI 데이터 엔지니어 역할 [2023.06 ~ 2024.09] - 제조업 쪽에서 사용하는 Flask 기반의 AI 솔루션의 데몬(daemon) 소프트웨어를 Python 3 으로 구현 - UI 와 딥러닝 모델 사이에서 중간다리 역할을 하는 데몬 프로그램 - 데이터베이스로 MongoDB 를 사용 - TaskManager 방식으로 비동기 처리 - 데몬 내부의 처리 결과를 UI 에 이벤트 방식으로 전달하는 데에는 Socket IO 를 사용 - Anomaly Detection, Segmentation, Classification, Object Detection 네 가지 타입의 모델 타입 각각의 레이블링 데이터에 대한 전처리(preprocessing)와 모델 실행 결과값에 대한 후처리(post-processing)가 데몬 프로세스의 핵심 역할 (3) 커뮤니티 및 SNS 형 동영상 플랫폼 백엔드 개발자 [2022.11 ~ 2024.06] - Node.js 기반의 Typescript 백엔드 개발자로 근무 - NodeJS & ExpressJS 활용해서 마이크로서비스(MSA) 구조로 백엔드 애플리케이션을 구현 - 서버 간 통신은 RabbitMQ 를 사용해 이벤트 기반으로 동작(eventual consistency)하도록 구현 - 동기적으로 블록킹 처리가 필요한 경우(all commit or rollback)에는 REST API 통신을 사용 - 캐시 레이어로 Redis 사용 - 데이터베이스 MongoDB 채택 - 소프트웨어 개발에서는 테스트코드 작성도 핵심 요소 중 하나입니다. Given - when - then 구조를 지켜서 테스트스위트(test suite), 테스트케이스(test case)를 적절한 수준에서 중첩하여 구성하면 테스트코드도 유지보수하기 쉬운 상태를 보존 - 인프라 셋업을 위해서 로컬 개발환경에서는 Docker-Compose 를 사용하고 실제 프로덕션 환경에서는 관리형 클라우드 서비스(AKS) 위에서 Kubernetes 를 활용 (4) ELK 스택 기반으로 관리자 대시보드 구현 [2023.08 ~ 2024.04] - ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana) 스택을 활용해서 시계열 데이터를 통계적 데이터로 정제한 뒤 대시보드로 보여주는 작업 - 사용자별, 콘텐츠별, 카테고리별 통계 정보를 관리자에게 제공 - 이벤트가 발생할 때마다 Filebeat, Logstash 로 정보를 저장 - 시계열 형태로 발생하는 로그데이터를 Elasticsearch에 저장 - 일정한 기간 단위로 Elasticsearch에 쌓인 데이터를 조회해서 DB 적재 (hour, day, month 단위 사용) - 관리자 대시보드에서 API 요청이 발생하면 DB에서 쿼리

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(1) 고객과 운동지도자 간의 소통을 매개하는 서비스 및 어드민 개발 - 프론트엔드 ReactJS 기반 SPA - 백엔드 NodeJS 기반으로 ExpressJS, NestJS 사용 - 데이터베이스 MySQL을 채택 - CI/CD 환경 구축을 위해 클라우스 플랫폼의 Managed 서비스 (Code Pipeline, ElasticBeanstalk) 사용 (2) 정부지원사업 목적 서비스 구현 - 시큐어 코딩 가이드 준수 - 필요하다면 ReactJS 와 같은 라이브러리 없이 Vanilla JS 로 구현 - three.js 라이브러리를 사용한 3차원 신체 모형 구현

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(1) 리눅스/유닉스 기반 C++ 네이티브 보안 애플리케이션 개발 - 다양한 리눅스 유닉스 플랫폼에서 실행하는 서버, 데스크탑 보안 프로그램을 C, C++ 로 개발 - 고객사들이 워낙에 오래된 하드웨어에서 옛날 버전의 운영체제를 사용하고 있었기에 C99, C++98 을 기준으로 계속 개발 - 추가적인 기능 및 생산성 향상을 위해서 Boost-Library 를 활용 - 빌드툴로 CMake 를 채택 - jQuery 기반으로 사용자를 위한 웹UI 구현 - 오류 발생 시 덤프 분석을 시작으로 쉘 스크립트 또는 C/C++ 코드 수정을 통해서 버그 해결

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