Spring Boot 기반 웹 서비스 개발 경험을 바탕으로, 실무에서 FastAPI 기반 API 개발, AWS CDK 인프라 운영, Kubeflow 파이프라인 개발까지 업무 영역을 확장

• 서비스 요구사항을 API와 데이터 구조로 구체화하고, 프론트엔드·ML 개발자와 협업해 실제 사용자 기능으로 연결
• GPU 실행 환경 분리, 데이터 수집 리소스 과다 사용, 수동 배포 반복 등 운영 과정에서 드러난 문제를 구조적으로 개선
• 백엔드 코드에 머무르지 않고 인프라, CI/CD, 파이프라인까지 필요한 영역을 직접 파악하고 해결 범위를 확장

#FastAPI #SpringBoot #Kubeflow #Kubernetes #AWS_CDK #CI_CD #DataPipeline

• 프론트엔드·ML 요구사항을 API 계약으로 구체화한 MVP 개발
  FastAPI와 PostgreSQL 기반으로 구독 상태 확인, 예측 결과 조회, 관리자 구독 할당/회수 등 핵심 API 구현

• Kubeflow DAG 외부 온프레미스 GPU 작업 실행 순서 보장
  온프레미스 GPU 작업을 Kubeflow Component로 추상화하고, DB를 중개 계층으로 활용해 작업 요청·상태·결과·로그를 교환하는 구조 구축

• 외부 데이터 수집 구조 최적화
  Playwright 기반 수집을 HTTP/API 기반 구조로 전환해 주요 컴포넌트의 Kubernetes 요청 자원 CPU 84.3%, 메모리 87.5% 절감

• AWS CDK 기반 클라우드 인프라 운영 및 변경 관리
  기존 CDK 기반 AWS 인프라를 인수인계받아 Stack 의존관계와 실제 리소스 상태를 확인하고, CDK 코드 수정·cdk import·cdk diff 기반으로 변경 관리

• Kubeflow 컴포넌트/파이프라인 CI/CD 구축
  GitLab CI/CD에서 배포 대상 이미지를 선택하면 이미지 빌드, Registry 업로드, 컴포넌트 정의 갱신, 파이프라인 컴파일·업로드까지 이어지는 배포 흐름 자동화

• DB·인프라 변경 이력 추적 체계 구성
  Alembic revision 변경 이력과 CloudTrail 관리 이벤트를 추적해 장애 발생 시 DB/인프라 변경 여부를 원인 분석 근거로 활용 가능한 구조 구성

• AI 입력 데이터 이상 감지·알림 및 임시 보정 체계 구축
  외부 기준값 이상 수신 시 임시 보정 후 Slack 알림을 전송하는 별도 Python 스크립트로 운영 대응 흐름 구성

2025.09 - 2026.08

• AI 기반 예측/최적화 서비스의 백엔드 API, Kubeflow 파이프라인, AWS CDK 인프라 개발·유지보수
• 프론트엔드·ML 개발자와 API 계약, 응답 구조, 모델 Input/Output 연동 방식 조율
• 온프레미스 GPU 작업 실행 순서 보장, 외부 데이터 수집 구조 최적화, Kubeflow CI/CD 자동화
• CDK 기반 인프라 변경 관리, CloudTrail/Alembic 변경 이력 추적, 운영 리스크 대응

• 운영진 2025.03 - Present
• 12기 2024.12.26 - 2025.02.21
• 11기 2024.06.28 - 2024.08.31

• AWS Certified Solutions Architect - Associate
• 정보처리기사