자기소개

데이터와 AI를 활용해 사용자 중심의 서비스를 만드는 백엔드 개발자입니다.
스타트업 (회사 이름)에서 사용자 피드백 중심으로 개발을 진행했고, 그 결과 매출 0원의 회사가 국내 피트니스 앱 매출 1위 달성하는데 기여했습니다.

+ 경력

회사1 | 백엔드 개발자 (2021.07 ~ 2024.12)

  • API 개발 및 DB 최적화

    • Django(DRF), MySQL, AWS RDS 사용

    • 평균 응답 시간 0.3초 이하로 유지, DB 부하 최적화 및 로드 밸런싱 적용

  • CI/CD 및 DevOps

    • GitHub Action, Docker, AWS EB, Lambda 활용

    • 롤링 배포, Read Replica를 통한 DB 부하 관리

  • AI 코치 기능 개발

    • OpenAI API, Vector Store, Fine Tuning, Function Calling 적용

    • 사용자 만족도를 70% → 90%까지 개선

  • 운동 루틴 요청 자동 응답 시스템

    • Django(DRF), Celery, RabbitMQ 사용

    • 월 45시간의 인력 리소스 절감 및 응답 속도 개선

  • 커뮤니티 기능 개발

    • Django(DRF), React Native 사용

    • 충성 고객 중 50% 이상이 월 1회 이상 참여하는 기능으로 성장

  • 서버 비용 절감

    • 쿼리 최적화 및 AWS 모니터링을 통해 서버 비용 30% 절감

  • 구독 모델 개발

    • Django(DRF) 기반 구독 BM 구축

    • 신규 구독 모델 개발로 앱 매출 순위 1위 달성

  • ChatGPT 플러그인 개발

    • 한 달 최대 15,000건의 응답 처리로 신규 유저 유입 증가

    • Python, OpenAI API를 활용하여 랜딩페이지 유입 유도

  • 미국 헬스장 정보 수집 및 검색 개선

    • Google Maps API, MySQL 활용해 헬스장 등록률 50% 향상

  • 구독 전환율 100% 증가

    • Django(DRF), React Native, AWS 활용

    • A/B 테스트로 신규 기능 추가 및 데이터 기반 의사 결정 수행

  • 운동 추천 기능 고도화

    • 부상 부위 고려한 추천으로 결제 전환율 10% 증가

    • 계층화 아키텍처 적용 및 코드 리팩토링 수행

  • 이메일 자동화 및 유저 필터링

    • 관리자 페이지를 통한 이메일 관리 기능 구축

    • Django(DRF), AWS Lambda 사용

  • 유산소 운동 데이터 정확도 개선

    • 경사도, 속도 데이터 추가로 칼로리 계산 정확도 20% 향상

  • Datadog 성능 모니터링 구축

    • 병목 엔드포인트 및 쿼리 최적화 환경 구축

    • 체계적인 에러 트래킹으로 서비스 대응 속도 향상

  • 할인권 마케팅 개선

    • 할인권 카운트다운 및 푸시 알림으로 결제자 70% 증가 (한국 기준)

?+ 기술 스택

  • 언어: Python, TypeScript

  • 프레임워크 및 라이브러리: Django(DRF), React Native, Celery

  • 데이터베이스: MySQL, AWS RDS

  • 클라우드 및 배포: AWS EB, AWS Lambda, Docker, GitHub Action

  • 모니터링: Datadog

  • 기타 기술: OpenAI API, RabbitMQ, Google Maps API

+ 학력

  • 서울시립대학교 경영학부 졸업 (2016.03 ~ 2023.02)

    • 주요 수강 과목: C언어, 컴퓨터 알고리즘, 운영체제, 논리회로

+ 기타 활동 및 수상

  • PyCon 2024 참가 (서버 메모리 누수 해결에 gunicorn jitter 개념 적용)

  • 토익 800 (2022.10)



    다른 깃헙 링크나 포트폴리오도 있는데, 이름 써있어서 일부러 뺌