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김기현
SW 개발 · 신입
iOS 개발자로서 SwiftUI를 활용한 직관적인 UI/UX 설계에 집중합니다. Gollaba 앱을 개발하며 투표 시스템과 소셜 로그인을 구축한 경험이 있으며, 실시간 채팅(StompClient)과 푸시 알림(FCM) 구현 경험도 있습니다. 문제 해결을 넘어 사용자와 비즈니스에 가치를 더하는 개발을 지향합니다.
경력
1. 라이브 쇼핑 앱 (iOS) - 기간: 2019.10 ~ 2020.01 - 역할: 단독 개발 (기여도 100%) - 기술 스택: - 언어: Swift (UIKit) - 라이브: AVPlayer (RTMP 스트리밍 시청 기능 구현) - 채팅: Sendbird (실시간 채팅 기능 구현) - 프로젝트 설명 : 이 앱은 사용자가 실시간으로 라이브 방송을 시청하고, 방송 중에 다른 사용자들과 채팅을 통해 소통할 수 있는 기능을 제공합니다. 방송 시청 기능은 AVPlayer와 RTMP 스트리밍 기술을 활용해 구현되었으며, Sendbird를 통해 실시간 채팅을 지원합니다. 이 앱은 계약을 위한 회의에서 사용되었고, 해당 프로젝트를 통해 외부 계약을 성공적으로 체결하는 긍정적인 성과를 거두었습니다. 2. 음성 방송 앱 (iOS, Android) - 기간: 2019.11 ~ 2019.12 - 역할: iOS 및 Android 앱 개발 (기여도 70%) - 기술 스택: - 언어: Swift (iOS), Java (Android) - 라이브: ExoPlayer(Android), AVPlayer(iOS), RTMP (Wowza 기반) - 채팅: Sendbird - 네트워크: Retrofit(Android), Alamofire(iOS) - 프로젝트 설명 : 이 앱은 BJ가 실시간 음성 방송을 진행하며, 시청자들이 이를 청취하고 실시간으로 채팅할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자들은 방송 리스트에서 다양한 BJ의 방송을 선택하여 청취하고, 방송 중에 참여할 수 있는 채팅 기능을 통해 실시간 소통이 가능합니다. 3. 라이브 시청 앱 (iOS) - 기간: 2020.01 - 역할: 단독 개발 (기여도 100%) - 기술 스택: - 언어: Swift (UIKit) - 라이브: AVPlayer, RTMP (Wowza 기반 RTMP 스트리밍 구현) - 채팅: Sendbird (실시간 채팅) - 네트워크: Alamofire (REST API 데이터 처리) - 프로젝트 설명 : 이 앱은 사용자가 쇼핑몰에서 상품을 선택한 후, 인플루언서가 실시간 방송을 통해 상품을 홍보하는 기능을 제공합니다. 실시간 방송 중 사용자는 상품을 바로 구매할 수 있으며, 방송 중에 실시간 채팅을 통해 인플루언서와 소통할 수 있습니다.
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학력
활동
프로젝트
BalanceEat
2025년 7월 - 2026년 1월 · 7개월
체중·골격근량·체지방률 기반 맞춤 영양 목표를 설정하고 식단을 기록하는 iOS 앱 개발 인원 : iOS 개발자(본인), 서버 개발자 1인 담당 역할 : iOS 앱 개발 단독 담당 주요 기술 : Swift, UIKit, SnapKit, MVVM, Clean Architecture, Coordinator Pattern, RxSwift, RxCocoa, Async/Await, Alamofire, CoreData, Swinject, FCM, DGCharts, XCTest, Git 주요 기능 - 홈: 오늘의 칼로리 및 탄·단·지 섭취 현황 요약 - 식단 관리: 아침/점심/저녁/간식별 식단 기록, 월별 캘린더 조회 - 음식 검색: 키워드 검색(페이징), 사용자 정의 음식 직접 등록 - 통계: 기간별 영양소 섭취 통계 차트 (DGCharts) - 리마인더: 요일·시간대 기반 반복 푸시 알림 설정 - 온보딩: 신체 정보 및 영양 목표 초기 설정 플로우 기술적 의사결정 - RxSwift와 async/await 혼용: UseCase·Repository는 async/await, ViewModel은 RxSwift Relay로 UI 바인딩 - Coordinator Pattern 도입으로 화면 전환 로직을 ViewController에서 분리 - Swinject DI Container로 의존성 주입, ViewController가 Container를 직접 참조하지 않도록 설계 - Clean Architecture로 Domain·Data·Presentation 계층 분리, 단위 테스트 작성 용이하게 구성 협업 방식 - 서버 개발자 1인과 API 스펙 사전 협의 후 개발 진행 결과 및 성과 - App Store 출시 완료 - XCTest 기반 단위 테스트 작성 (UseCase, ViewModel) - Clean Architecture + Coordinator 패턴 전체 설계 및 구현 스토어 링크 : https://apps.apple.com/us/app/balanceeat/id6754953745 저장소 링크 : https://github.com/Balance-Eat/balance-eat-iOS
프로젝트
골라바 (Gollaba)
2024년 11월 - 2025년 2월 · 4개월
사용자들이 투표를 만들고 참여함으로써 의견을 나누고 소통하는 앱 개발 인원 : iOS 개발자(본인), 웹 프론트 1인, 서버 개발자 2인 담당 역할 : iOS 앱 개발 단독 담당 및 일부 기획 기여 주요 기술 : Swift, SwiftUI, MVVM, Alamofire, Async/Await, FCM, Kakao OAuth, Apple Sign In, SwiftData, Kingfisher, Git 주요 기능 - 투표 생성/참여/철회/좋아요: 기명·익명, 단일·다중 선택, 마감 시간 설정 - 홈·검색·내 투표·알림·설정 5개 탭 구성 - Apple/Kakao OAuth 소셜 로그인 및 회원가입 플로우 - FCM 기반 푸시 알림 (투표 마감 알림) - SwiftData 기반 최근 검색어 로컬 저장 기술적 의사결정 - 로딩 UX 개선을 위해 Skeleton View 직접 구현 - 검색어 로컬 저장에 CoreData 대신 SwiftData 채택 (Swift 6.0 환경) 협업 방식 - 웹 프론트·서버 개발자와 API 스펙 사전 협의 후 개발 진행 - 매주 Discord 회의로 진척도 점검 및 우선순위 조정 결과 및 성과 - App Store 출시 완료 - Multipart 이미지 업로드 구현 (투표 항목 이미지 첨부) - Apple/Kakao OAuth 로그인 전체 플로우 단독 구현 - JWT 401 응답 시 토큰 자동 갱신 및 재시도 로직 구현 스토어 링크 (서버 비용으로 비활성) : https://apps.apple.com/us/app/%EA%B3%A8%EB%9D%BC%EB%B0%94/id6742055187 저장소 링크 : https://github.com/Team-Gollaba/gollaba-iOS-v2
프로젝트
Ran-Talk
2024년 9월 - 2024년 11월 · 3개월
랜덤 채팅을 통해 새로운 사람들과 만남을 가지며, 매칭 실패 시 AI와도 즐겁게 대화할 수 있는 앱 개발 인원 : iOS 개발자(본인), 서버 개발자 2인 담당 역할 : iOS 앱 개발 단독 담당 (디자인 기획 포함) 주요 기술 : Swift, SwiftUI, MVVM, Alamofire, Async/Await, WebSocket, StompClient, FCM, UserDefaults, Git 주요 기능 - 랜덤 매칭 채팅: 실시간 유저 매칭, 타임아웃 시 AI 챗봇 자동 연결 - WebSocket(STOMP) 기반 실시간 메시지 송수신 - FCM 기반 푸시 알림 (백그라운드 메시지 수신) - 채팅 내역 보관 및 이어가기 기능 - 신고 및 방 탈퇴 기능 기술적 의사결정 - REST API와 WebSocket을 분리하여 채팅은 STOMP, 나머지는 Alamofire로 처리 - 매칭 타임아웃 로직을 클라이언트에서 관리하여 서버 부하 분산 협업 방식 - 서버 개발자 2인과 API 스펙 사전 협의 후 개발 진행 - 주간 Discord 회의로 진척도 점검 및 우선순위 조정 결과 및 성과 - WebSocket 기반 실시간 채팅 시스템 클라이언트 단독 설계 및 구현 - 도스창 컨셉 커스텀 UI 전체 직접 기획 및 구현 플레이 스토어 링크 (서버 비용으로 비활성) : https://play.google.com/store/apps/details?id=com.kihyeonkim.rantalk 저장소 링크 : https://github.com/ranchat-kr/ranchat_iOS
KO