INTRODUCE
웹/앱 서비스의 백엔드 개발과 창업 경험을 바탕으로,
기획–개발–운영 전 과정을 직접 책임지며
고객을 먼저 생각하는 서비스를 만들어왔습니다.
누적 280명의 사용자를 확보한 서비스를 직접 개발하며
6,000만 원 이상의 투자 유치라는 성과를 만들었고,
서비스 운영 과정에서
성능 최적화·데이터 정합성·안정성을 중심으로 한
백엔드 설계를 경험했습니다.
카카오테크 부트캠프 수료를 통해
Spring 기반 백엔드 역량을 체계적으로 다졌으며,
대규모 트래픽과 동시성을 고려한 구조 설계와 성능 개선을
실제 프로젝트에 적용해 왔습니다.
개인의 성과에 그치지 않고,
팀과의 협업을 통해 문제를 공유하고 해결하며
기술적 선택이
서비스의 신뢰도와 지속 가능성으로 이어지도록 고민하는
개발자로 성장하고자 합니다.
PROJECT
배달음식 공동구매 커뮤니티 서비스 앱 (Hanbab)
2022.12 ~ 2025.02
Dart(Flutter), 네이버 지도 API, 카카오맵 REST API, Firebase, FCM
Github:
https://github.com/Han-Bab/HanBab
- 카카오맵 REST API로 장소 검색, 네이버 지도 API로 주변 음식점 시각화
- 주문/채팅 흐름을 고려한 UX 구성으로 참여율 개선
- 민감정보 저장 위험 대응 → AES 암호화/복호화 적용
LLM 기반 일상 감정 관리 앱 (Bandi)
2023.08 ~ 운영중
Dart(Flutter), OpenAI API, Prompt Engineering, Firebase, Sentry
Link:
https://tosto.re/nts_bandi
- AI 감정 분석: 기록된 감정 상태를 키워드로 요약 및 분류
- 개인화 챗봇: 과거 기록 기반으로 대화/회고 추천
- DB 구조 개선으로 조회 비용 최적화 → DB Read 약 98% 절감
앵무말 (Parrotalk) · 실시간 텍스트 통화(STT/TTS)
2024.09 ~ 2024.12
WebRTC, socket.io, Spring, React, AWS Transcribe/Polly
- 오디오 인코딩(16-bit PCM) + 샘플레이트(48kHz) 적용
- 지연시간 3~5분 → 20~30초 단축
큐빅 (KUBiC) · 200만건 데이터 정규화/최적화
2024.04 ~ 2024.06
MySQL(InnoDB), EXPLAIN, PROFILING
- 정규화/인덱싱/비정규화로 데이터 모델 최적화
- DB 용량 3,359MB → 32MB(99%↓), 평균 응답 2.7s → 1s대