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개발자 윤건우 포트폴리오

Tel. 010-5129-3787 Email. ndbsrjsdn@naver.com

Introduction\color{a47764}\rm{Introduction}

 안녕하세요, 백엔드 개발자 윤건우입니다.

성장을 추구하며 팀의 목표에 기여하는 개발자를 지향합니다.

Java, Spring 기반의 백엔드 개발을 진행중이며, 데이터 엔지니어링에 관심을 가지고 Docker, K8s등의 컨테이너 기술 및 인프라 관련 클라우드 서비스를 꾸준히 다뤄보며 개발하고 있습니다.
GitHub\color{a47764}\rm{GitHub}
Blog\color{a47764}\rm{Blog}

Education\color{a47764}\rm{Education}

Programmers DevCourse Cloud BE 1st

사설 교육 | 클라우드 기반 백엔드 개발자 교육과정
2024.08 - 2024.12 | 수료

Kakao Enterprise SW Academy 3rd

사설 교육 | 실무형 SW 엔지니어 교육과정
2023.08 - 2024.02 | 수료

BOAZ 21st

대외 활동 | 데이터 엔지니어링 트랙
2023.07 - 2024.07 | 수료

가천대학교

대학교(학사) | 컴퓨터공학과
2018.03 - 2024.02 | 졸업

Certificate\color{a47764}\rm{Certificate}

정보처리기사 (2024.11)
SQLD (2023.07)
ADsP (2021.12)

Tech\color{a47764}\rm{Tech} Stack\color{a47764}\rm{Stack}

Java
Python
Linux
Docker
Spring Boot
Kafka
AWS
Docker Compose
MySQL
PostgreSQL
MongoDB
Redis

Work\color{a47764}\rm{Work} Experience\color{a47764}\rm{Experience}

[2022.07 - 2022.12] (주)B2EN AI 데이터 QA 인턴

1) 이미지 데이터 라벨링 플랫폼 MVP 개발

2022.10 - 2022.12 (3개월)
[활용 기술 스택] Python(FastAPI), PostgresDB, PyTorch, Jupyter Lab
데이터 라벨링 플랫폼의 초기 MVP를 개발했습니다. 라벨링 작업의 전체 흐름을 데이터 업로드 → 작업 할당 → 모델 추론 → 결과 수집 → label export로 정의하고, 각 단계에 대한 API를 개발하여 플랫폼의 초기 기능을 완성했습니다.
데이터 플랫폼 MVP의 기능을 테스트하기 위해, YOLO, U-Net등의 모델을 직접 튜닝하고 적합한 모델을 적용하여 내부적으로 긍정적인 결과를 이끌어냈습니다.
이후 추가 개발과 기능 고도화를 위해 서비스 구조도와 API 명세서 등을 작성하여 문서화하였습니다.

2) AI Hub의 공개데이터 정합성 QA

2022.07 - 2022.12 (6개월)
[활용 기술 스택] AWS Athena, AWS S3, SDQ for AI(자사 분석 툴)
link iconAI-Hub의 AI 학습용 데이터에 대한 품질 검증을 수행했습니다. 6개월간 매일 구문 정확성 및 통계 다양성 등을 검사하여, 해당 데이터가 평가 지표에 맞게 잘 구축되었는지를 확인하는 작업을 진행했습니다.
S3에 적재된 데이터를 기반으로 AWS Athena Query를 활용하여 데이터를 조회하고 이상치에 대한 정보를 추출했습니다. 또한 개선 및 수정사항에 대해 TTA측에 해당 내용을 전달하는 리포트를 작성하는 등 데이터 품질 관리 업무의 전반적인 과정을 모두 수행했습니다.

[2021.10 - 2021.11] 용인시청 빅데이터사업부 인턴

용인시장 품목별 매출 현황 및 매매 동향 분석
[활용 기술 스택] Python, Pandas, Seaborn, Jupyter Notebook
용인시 전통시장 데이터를 활용해 품목별 매출 현황과 매매 동향을 시계열 기반으로 분석했습니다. 분기 및 요일별 매출 분석, 이상 거래 탐지 분석을 통해 품목별 계절성 마케팅 전략 및 예측 수요 기반 가격 조절 전략을 제시했습니다.

Projects\color{a47764} \rm{Projects}

LP, League of Legends 패치노트 기반 챔피언 추천 서비스

[기간] 2023.10 - 2024.03 (5개월)
[인원] 4명 (PM, Back-end, Data Engineer, AI Engineer)

개요

리그 오브 레전드 패치노트 데이터 기반 유저 맞춤형 챔피언(게임 캐릭터) 개인화 추천 서비스입니다.
[뉴스레터 서비스] 공식 게임 업데이트 정보(패치노트)의 변동 사항을 기반으로 사용자가 자주 플레이하는 챔피언에 맞춰 뉴스레터 구독 서비스를 통해 업데이트 버전별 추천 챔피언을 안내해줍니다.
[사용자 전적 검색] Riot API와 연동하여 사용자의 지난 게임에 대한 전적을 검색합니다. KDA, 팀원 정보, 구매 아이템 정보 등 해당 게임에 대한 다양한 정보를 제공합니다.

역할

Skill : SpringBoot(Kotlin), JWT, SpringSecurity, Kafka, Gradle multi-module, MySQL, AWS Lambda, Python
챔피언 데이터 크롤링 및 전처리
챔피언, 패치노트, 사용자 전적에 대한 데이터 ETL 파이프라인 자동화
Riot DataDragon을 활용한 167개 챔피언 능력치 데이터베이스 구축
Spring Security, jwt활용 admin 모듈 개발
Riot 계정 연동 전적 검색 API 개발
Kafka로 사용자 매치 데이터 MongoDB 적재 파이프라인 설계 및 개발
Jenkins 활용 배포 자동화

시스템 아키텍처

카카오 계열사 dktechin 자사 쇼핑몰 개발 프로젝트

[기간] 2023.11 - 2024.02 (4개월)
[인원] 9명 (PM, Back-end, Front-end, Infra)

개요

기업실무를 진행했던 dktechin의 직원 복지를 위한 자사 쇼핑몰 개발 프로젝트입니다.
사원 관리를 위한 admin 페이지, 검색 필터 개발, 배송 추적 서비스 등 기업에서 제시한 다양한 기능 및 비기능 요구사항을 반영하여 개발을 진행했습니다.
추후 확장성과 유지보수성을 위해 자체적으로 제공되는 Kakao Cloud 환경에서 MSA 아키텍처 기반의 개발을 진행했습니다.

역할

Skill : SpringBoot(Java), JPA, Redis, OpenFeign, Eureka Client, MySQL, Kakao Cloud, GitHub Actions
상품 카탈로그 서비스 개발 담당, 상품 정보 관리 서비스. 상품의 CRUD API 설계 및 개발 리뷰 및 평점 서비스 개발, 리뷰 CRUD API 설계 및 개발
User - 상품 조회, 리뷰 조회, 등록
Admin - 상품 조회, 등록, 수정, 삭제, 사용자별 리뷰 조회
System - 재고 수량 자동 변경, 상품 필터링, 인기 상품 등록, 신상품 등록
MSA 환경에서의 대규모 웹 서버 운용을 위한 Kakao Cloud 기반 시스템 아키텍처 스케치
Feign과 Eureka Client 활용 마이크로 서비스간 통신
Specification으로 동적 쿼리 적용하여 다양한 옵션에 대한 상품 검색 필터링 기능 구현

시스템 아키텍처

어데고?!, 추억을 공유하고 즐거움을 더하는 위치 추측 게임

[기간] 2024.12 - 2025.02 (3개월)
[인원] 6명 (PM, Back-end, Front-end)

개요

가족, 커플, 친구들이 이전에 방문한 장소에서의 추억을 회상하며 그 위치를 함께 다시 찾아보는 게임을 통해, 이야깃거리를 만들고 또 하나의 새로운 추억으로 이어나갈 수 있는 서비스입니다.

역할

Skill : SpringBoot, Redis, MySQL, Open Feign, Eureka Client, WebSocket, Github Actions, Docker Compose, Grafana, Loki, Prometheus, Tensorflow
자체 홈서버 구축 및 Nginx 리버스 프록시 등 네트워크 설정
REST API, WebSocket 활용하여 메인이 되는 Game Server의 내부 알고리즘 구현
안정적인 마이크로서비스 배포를 위한 CircuitBreaker 적용
Content Server에서 CNN 이미지 전처리 및 NSFW 모델을 활용한 부적절 이미지 관리
인프라 구축 및 Docker Compose, Github Actions로 CI/CD
내부 메트릭 및 로그 수집을 통한 모니터링

시스템 아키텍처

Awards\color{a47764}\rm{Awards}

2021 한전 KDN 데이터 결합∙활용 아이디어 공모전 | 우수상(1위)