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禁止且拒絕未經各資訊當事人同意,擅自蒐集本服務提供的使用者個人資訊資料等資料之行為。即使是公開資料,若未經許可使用爬蟲等技術裝置進行蒐集,依個人資訊保護法可能會受到刑事處分,特此告知。
© 2025 Rocketpunch, 주식회사 더블에이스, 김인기, 大韓民國首爾特別市城東區聖水一路10街 12, 12樓 1號, 04793, support@rocketpunch.com, +82 10-2710-7121
統一編號 206-87-09615
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김경모
SW 개발 · 주니어
복잡한 시스템의 병목을 찾아내 성능을 개선하고, 데이터 불일치와 같은 까다로운 문제를 해결하는 것을 즐기는 백엔드 개발자 김경모입니다. 단순히 기능을 구현하는 것을 넘어, 병렬 처리로 docker health check 수집 성능을 80% 이상 개선하고, 트랜잭셔널 메시징을 도입해 데이터 정합성을 100% 확보하는 등 코드 레벨의 최적화부터 아키텍처 개선까지 신뢰도 높은 시스템을 구축하는 데 강점이 있습니다.
職涯
貼文
AI 職涯摘要
김경모님은 주니어 백엔드 개발자로서 (주)포소드에서 복잡한 시스템의 성능 개선 및 데이터 정합성 확보에 주력하고 있습니다. 특히 Docker 기반 Pull-based 배포 시스템과 AI 이미지 분석 파이프라인 개발을 통해 성능 개선 및 아키텍처 최적화에서 두각을 나타내고 있으며, 코드 품질을 높이기 위한 다양한 기법을 활용한 경험이 있습니다.
經歷
≪Docker 기반 Pull-based 배포 시스템 개발≫ 일정 : 2024.12 ~ 2025.02 기술 스택 : Spring Boot, Docker, Docker Swarm, PostgreSQL 참여 인력 : 2 인 (1 Front, 1 Back) 서비스: Edge 서버 환경에 적합한 Pull-based 배포 시스템 설계 및 개발 - Edge 서버의 네트워크 Outbound Only 제한점 해결 위해 **Pull-based Deploy 아키텍처 설계** - 문제 : 배포되어야 할 각 서버들의 방화벽 설정이 OutBound Only의 제한점 존재 - 해결 : 각 지점들의 Pooling 방식을 통해 Pull-Based 배포 아키텍쳐 설계 및 개발 - docker health check 병목 현상 해결 - 문제 : 컨테이너 별 Health Statistics 수집 시 성능 저하 발견 - 해결 : CompletableFuture 병렬 처리 데이터 수집을 통한 성능 향상 - 성과 : 기존 서버 별 Statistics 조회 성능 9Sec → 2Sec (약 80% 성능 향상) ≪AI 이미지 분석 파이프 라인 개발≫ 일정 : 2024.08 ~ 2024.10 기술 스택 : Spring Boot, NIFI, Redis, Kafka, Docker 참여 인력 : 1 인 서비스: CCTV BestShot AI 분석 모듈 머신 러닝을 위한 데이터 파이프 라인 구축 - NIFI, Kafka를 활용한 실시간 데이터 스트리밍 시스템 설계 및 개발 - 파이프 라인 내 병목 현상 발견 - 문제 : 초당 150개의 카메라에서 이미지 정보 받아오는 파이프 라인 내 병목 현상 발견 - 해결 : Visual VM을 통한 GC 모니터링, 파이프 라인 프로세서 동작 방식 파악 후 프로세서 변경 - 성과 : 기존 CPU Usage 90% → 60%, Memory 32GB → 16GB 안정적 운영 ≪OO은행 지점/인사/사무 자동 동기화 시스템 개발≫ 일정 : 2024.08 ~ 2024.12 (운영중) 기술 스택 : Spring Boot, JPA, Spring Scheduler, PostgreSQL, Docker 참여 인력 : 2 인 서비스: 신한은행 EAI 파일을 기준으로 ECMX-WEB에 사용자, 지점 등록 및 동기화 시스템 개발 - EAI 파일 데이터 parsing 로직 개발 - 문제 : 비슷한 parsing 과정을 가진 중복 로직 존재 및 확장성 저하 - 해결 : 데이터 Parsing 로직 내 중복 로직 제거 위해 템플릿 메서드 패턴을 적용 - 성과 : 중복 로직 제거 및 유지 보수성, 코드 확장성 증가로 인한 개발 기간 2주 단축 - Spring AOP와 리플렉션을 활용해 세분화된 로깅 정책 설계 및 통합 - 문제 : 로깅 로직 중복으로 인한 코드 복잡성 증가 - 해결 : AOP, Reflection API를 통한 로그 세분화 및 관심 로직 분리 - 성과 : 중복 로직 제거 및 로그 통합 및 디버깅 효율성 향상 - 각 기능 별 단위 테스트 작성으로 인한 사이드 이펙트 발견 및 방지 - 문제 : 요구사항 변경 시 사이드 이펙트 테스트에 많은 시간 소요 - 해결 : 각 기능 별 단위 테스트 작성으로 인한 요구사항 변경 시 대응성 강화 - 성과 : 개발 속도 향상 및 기능 추가 변경 시 QA 시간 절약 및 개발 기간 단축 ≪ECMX-Web (자사 솔루션) 개발 및 고도화≫ 일정 : 2024.03 ~ 2024.12 (운영중) 기술 스택 : Spring Boot, MyBatis, PostgreSQL, Docker 참여 인력 : 3 인 서비스: 통합관제 서비스 ECMX-WEB 개발 및 운영 - 복합 인덱스 리드 컬럼 개선을 통한 슬로우 쿼리 개선 - Gitlab Webhook + Jenkins 도입 - 문제 : 테스트 서버 배포 시 배포 프로세스 비효율성 발견 - 해결 : Jenkins, Gitlab Webhook 도입을 통한 Docker Container 환경 배포 프로세스 개선 - 성과 : 기존 배포 프로세스 30분 →
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