백엔드 개발자
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서버 개발자로서 성능의 최적화와 효율에 대해 고민합니다.
서비스의 병목 위치를 파악하여 트랜잭션 최적화로 응답시간을 97% 단축하고 TPS를 6배 이상 확대하였으며, 100만 건의 대용량 로그 데이터 환경에서 복합 인덱스 설계를 통해 996,510행 풀 스캔을 3행으로 줄여 쿼리 처리시간을 220ms에서 24ms로 9.17배의 성능 개선을 이끌어낸 경험이 있습니다.
Spring Boot와 Spring Data JPA의 컨트리뷰터로, 성능 개선 관련 PR을 기여하여 더 넓은 기술 생태계의 성장에 함께하고 있습니다.
Project
AI와 함께하는 감정 케어 다이어리
Backend Engineer
2025.02-2025.05
- 포인트 로그 조회 시 복합 인덱스 도입 및 동적 쿼리 최적화로 처리 시간을 9.17배 단축
- 서비스의 병목 위치를 파악하여 트랜잭션 최적화로 응답시간을 97% 단축하고 TPS를 6배 이상 증가
- 포인트 정합 스케줄러의 개별 보정 트랜잭션 평균 점유시간을 **80ms 미만(p95 ≤ 160ms)**으로 최적화
경북대학교 컴퓨터학부 챗봇
RAG기반 학사 정보 제공 AI 챗봇 서비스
Backend Engineer
2025.06-
- 반정규화 구조로 마이페이지 조회 속도를 1.6s에서 132ms로 개선
- N+1 제거와 작업 비동기 병렬화로 조회, 배치 작업 전체 처리 시간을 90.5% 단축
띱
일상의 순간이 돈이 된다
Backend Engineer
2025.07-
- 초기 S2 서비스 영역 데이터 벌크 INSERT 적용
- 총 쿼리 수를 660건에서 2건으로 줄이고 처리 시간을 7614ms에서 326ms로 단축해 초기 로딩과 배포 속도 개선
딸깍
손쉽게 만드는 숏폼
Backend Engineer
2025.06-
- S3 Presigned URL을 도입해 클라이언트가 직접 S3로 파일을 업로드하도록 전환
- 업로드 중 JVM CPU 피크가 **5.8%에서 0.26%**로 약 95.5% 개선
- 업로드 지연 및 서버 부하를 줄여 확장성과 안정성 향상