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👨‍💻 Sr. Backend Engineer

6년차 백엔드 개발자로서 하루 평균 2000만건 이상의 데이터를 Spark Streaming 및 AWS 인프라를 통해 실시간으로 처리하는 파이프라인 구축 경험을 가지고 있습니다.

데이터 볼륨이 증가했을 때 processing delay 및 분산처리 시스템에서의 동시성 이슈 등 여러 incident를 경험하면서 스트리밍 성능 최적화를 진행하였고
그 결과, 기존 대비 10배 이상의 성능 향상 경험을 가지고 있습니다.

항상 일을 진행할 때 협업과 커뮤니케이션이 프로젝트의 성패를 좌우한다고 믿고 있습니다.
저는 주어진 일에 문제가 발생하였을 때 문제를 공유하고, 협업을 통해 문제를 해결하기 위해 끊임없이 노력하기 때문에 새로운 일에 대해 두려움 없이 성공적으로 마무리할 수 있습니다.


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💪 Skills

Backend
  • Java, Kotlin, Scala
  • Spring Boot/MVC
  • JPA, Hibernate
  • Junit4/5, Mockito, Spock, Kotest, ScalaTest
  • Gradle, Maven
DevOps
  • DocumentDB(MongoDB), RDS(Aurora), Mysql
  • Jenkins, CircleCI, Airflow
  • Elastic Cache (Redis), S3, EC2, Cloud Watch
  • Nginx, Tomcat
  • Spark Streaming/Batch, Structured Streaming, AWS Event Bridge
  • Kafka, Kinesis, Hive
  • ELK Stack
  • Grafana, Graylog, Prometheus, nGrinder
  • Git/Github, Gerrit
Frontend
  • React, Redux
  • Typescript, Javascript
Collaboration
  • Jira / Wiki Confluence
  • Slack

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💼 Work Experience

쿠팡 CS Intelligence Backend Engineer

2021.02.01 ~ 현재

  • Leading data pipeline revamp project

  • Elastic Search와 Airflow 스케줄을 이용한 실시간 집계 결과값 제공

    • 데이터 웨어하우스에서 데이터 추출 및 S3 저장
    • S3 데이터 로드하여 Elastic Search 인덱싱
    • 하루 평균 1,500백만건 데이터를 api로 실시간 집계 결과값 서빙
    • nGrinder를 이용한 성능 테스트

  • 상담 가능성 높은 상품 예측 및 call routing 서비스 반영

    • Accuracy: (60% -> 92%)
    • Precision: (42% -> 77%)
    • Recall: (30% -> 68%)

  • Bus Route Recommendation Service

    • Fulfillment Center 지원자에게 버스가 제공되며, 지원자 거주지 기준으로 자동으로 가까운 버스 추천
    • 기존에는 상담사가 직접 지원자의 거주지와 가까운 버스 정류장을 찾아서 전달하기 때문에 상담시간 지연 발생
    • 지원자의 거주지를 위, 경도로 변환 후 버스 정류장의 위, 경도와 비교하여 거리 및 우선순위에 따라 추천
    • Haversine formula 알고리즘을 이용하여 가까운 거리 계산
    • Redis를 활용하여 버스 정류장 데이터를 캐싱하여 성능 개선
    • 상담사의 상담 준비시간(After Call Work)을 60% 개선
      • As-Is : 2.5 min
      • To-Be : 1 min (셔틀버스노선 확인 시간 감소)

  • Build customer service data pipeline with Kafka, Spark streaming and DocumentDB

    • 기존 batch 기반으로 API를 반복적으로 호출하는 방식에서 AWS event bridge를 사용하여 3rd party data pipeline 구축
    • Spark Streaming의 마이크로 배치(10초)를 통해 Data 수집 및 Kafka publishing 하여 타 도메인에서 사용할 수 있도록 제공
    • API 기반의 데이터 처리 방식 대비 약 60배의 퍼포먼스 개선
      • As-Is : 250/sec
      • To-Be : 15,000/sec
    • API error로 인해 발생하던 exception 100% 감소
      • As-Is: 1000/day
      • To-Be: 0/day
    • Airflow를 통해 3rd party domain의 장애 발생 및 Event bridge로 데이터 전달 누락, 이벤트 처리 실패에 대한 retry 프로세스 적용
    • Data 저장을 위한 AWS storage cost 절감
      • As-Is : $12,264 /Month (AuroraDB r5.12xlarge)
      • To-Be : $3,901 /Month (DocumentDB r5.4xlarge)

#### 삼성SDS회사 IT혁신사업부 Software Engineer

2019.01 ~ 2021.01 (총 2년 1개월)

  • SW Certificate 강사 활동
  • Samsung SW certificate professional 취득
  • 자바, 스프링 기반의 Outsourcing Management System 개발 및 운영
  • 삼성 SDS 대학생 it 멘토링 발표

    https://www.youtube.com/watch?v=WW8luDK_pCk


#### 인포뱅크 회사 Expert System 개발팀 인턴

2018.01 ~ 2018.02 (총 2개월)

  • 한의학 분야와 Drools를 이용한 전문가 시스템을 융합 및 웹서비스 제공
  • Nginx를 이용한 로드밸런싱 구조 구축 및 성능 벤치마킹
  • A Scalability Study with Nginx for Drools-Based Oriental Medical Expert System 논문 발행

    https://github.com/WonYong-Jang/Medical-Expert-System


✍🏻 Personal Experience

패스트 캠퍼스 강의


🛠 Problem Solving Experience

Spark streaming trouble shooting


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🏆 Prize

2018. 05 춘계학술발표대회 수상

전자정보연구정보센터 한국정보처리학회 (제 2018-6-18 호)

  • Drools를 이용한 Nginx와 Ajax기반의 Medical Expert System 개발

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🎓 Paper

2018. 12. 07 정보처리학회논문지

2018. 05. 12 정보처리학회

  • Drools를 이용한 Nginx와 Ajax기반의 Medical Expert System 개발

2017. 11. 04 정보처리학회

  • Drools 기반의 메디컬 Expert 시스템 아키텍처와 프로세스 연구

2017. 11. 04 정보처리학회


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🏫 Education

  • 2012.03 ~ 2018.06 국민대학교 소프트웨어공학과 졸업