Last Updated. 2025/03/14
당근마켓에서 백엔드를 개발하고 있고 그간 데이터를 다루는 경험을 다양하게 해왔습니다.
더 좋은 문제해결 방법을 찾기 위해 아이디어를 내고 가급적이면 직접 구현해보는 것을 좋아하며, 특정 기술/직군에 한정되지 않고 비즈니스에 기여하는 것을 지향합니다.
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WORK EXPERIENCES
당근마켓
2022.07 - 현재
NAVER
2016.03 - 2022.07
POI 백엔드 및 데이터 개발 / Tech Lead
2023.08 - 현재
동네지도에 사용되는 POI(Point of Interest)데이터에 대한 수급 전략 및 연동 파이프라인을 만들고, 데이터 표준화 및 중복 제거를 하기 위한 데이터 파이프라인 등 백엔드 시스템 전반을 개발하고 있습니다.
담당 업무
- POI 도메인 전반에 대한 기술/전략/데이터분석, 그리고 일부 백엔드직군 매니징 등 담당
- 여러 외부 수급처(공공데이터, 제휴사, 카드사 등)로부터 다양한 스키마의 데이터를 수신하고, Diff(증분)을 추출해 데이터를 내재화하는 자동화된 Data Pipeline 구축
- 신규 수급처가 하나 추가될 때 데이터 내재화에 걸리는 시간을 3weeks에서 1day로 수급 프로세스 대폭 효율화
- 여러 출처로부터 수급된 데이터 간의 표준화, 논리적 중복 제거 등 정제 파이프라인 구축
- 약 20% 이상 되던 논리적 중복률을 1% 미만으로 감소
- 효율적인 검수 리소스 활용을 위한 검수 플랫폼 제공
- 지도 서비스를 위한 데이터 파이프라이닝을 편리하게 해주는, 맵스 조직 내 공용 데이터플랫폼 도입
사용 기술
- Kotlin, Spring Boot, Spring Batch, PostgreSQL, Kafka, Redis, AWS(S3/Athena/Lambda), k8s, gRPC
비즈니스 컨텐츠 딜리버리 백엔드 개발
2022.07 - 2023.08
비즈프로필(동네가게)에서 생산된 비즈니스 컨텐츠 (소식/후기/상품/쿠폰 등)에 대한 실시간 데이터 색인 시스템을 구축하고, 당근의 피드 및 알림으로 서빙할 수 있도록 하는 대용량 트래픽 서버를 개발했습니다.
담당 업무
- 모든 비즈니스 컨텐츠에 대한 실시간 데이터 싱크 및 색인 시스템 구축
- 비즈프로필에 대한 구독 컨텐츠를 유저에게 딜리버리하는 서버 개발
- Exactly Once를 충족하는 실시간 알림 발송 시스템 개발 (일 최대 1회 제한, 푸시/활동 알림 등 알림 타입에 따른 컨트롤)
- 소식의 홈피드 노출 Inbox 서버 개발
- 각종 노출 지면(홈피드/단골추천피드/소식상세 페이지)에서 동네가게 컨텐츠 개인화 추천
- 특정 지면(소식상세 페이지)에서는 CTR 30% 달성
- 개인화 추천 컨텐츠에 대한 캐싱 구조 설계/도입으로, 약 2,000만 MAU의 트래픽에 대해 컨텐츠를 안정적으로 서빙
- 유저 메타데이터 및 컨텐츠 메타데이터 사이의 상관관계 분석 및 그에 다른 추천 로직 개선
- 피드 아이템의 노출수 약 2배, CTR 약 1.5배, CVR 약 1.5배 개선
사용 기술
- Spring Boot, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Redis, Memcached, Kotlin, k8s, gRPC
쇼핑검색 서비스 백엔드 개발
2020.06 - 2022.07
네이버쇼핑 데이터 파이프라인의 마지막 단계를 책임지며, 대용량 데이터의 변경사항에 대한 실시간 데이터 싱크 시스템을 구축하고 유저에게 가볍게 서빙할 수 있도록 하는 대용량 트래픽 서버를 개발했습니다.
담당 업무
- 쇼핑 검색 서비스 노출용 상품/카탈로그 데이터 파이프라인 개발
- 네이버쇼핑 노출/클릭로그 수집 프록시 서버 개발
- 네이버 통합검색/선물샵 모바일쿠폰 검색 API 개발
- 운영자들이 검색서비스 일부를 수동 제어(키워드, 카테고리, 브랜드 관리 등)할 수 있도록 하는 백오피스 관리도구 개발
- 쇼핑검색 E2E 테스트 환경 구축
사용 기술
- Spring Boot, Spring Batch, Kafka, Kafka Connect, MongoDB, Redis, PostgreSQL, Java/Kotlin, JavaScript/TypeScript, Node.js, React.js, k8s, Puppeteer
쇼핑검색 서비스 설계
2018.04 - 2020.06
Product Manager로서, 네이버쇼핑 검색 서비스 내 다양한 Feature들을 설계 및 유지보수하고 데이터분석 및 KPI 관리를 했습니다.
주요하게는 네이버 이미지분석 기술의 네이버쇼핑 도입을 주도했으며, 그 외 쇼핑렌즈, 데모그라픽추천, 선물검색, 코디검색, 브랜드존(브랜드사 전용 신규 브랜드 검색광고) 등의 제품을 유지보수했습니다.
Service Support
2016.03 - 2018.03
HR담당으로서 보상/채용/조직개편, CEO/서비스 Staff으로서 전사 단위의 서비스 과제관리를 했습니다.
EDUCATION
서울대학교 지역시스템공학 학사 졸업
2010.03 - 2014.02
Bachelor of Science in Engineering
- 우등 졸업(Cum Laude)
- 미식축구부 Vice Captain
- ROTC
ACTIVITIES
NAVER 2022 Engineering Day (Backend Session) 발표자
2022.04
<피지(PGSQL)해변의 카프카(Kafka) 몽고(MongoDB)로 가다>라는 제목으로, CDC 기반의 PostgreSQL의 변경사항 메시지를 컨슘 후 어떻게 실시간으로 가공해서 노출에 적합한 형태로 MongoDB에 저장하는지, 네이버쇼핑 도서 서비스 노출용DB 구축 경험을 네이버 전사에 공유했습니다.
- 당시 좋아요수는 전체 출품작 45개 중 2번째로 높았고, 백엔드 세션 출품작 23개중 가장 높았습니다.
- N Innovation Awards 2022(Sharing Lesson Learn Track)에서 우수 기술로 선정되었습니다.
NAVER 공채 신입사원 Soft Skill 교육 강사