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강민성 | 사용자 문제를 구조화해 제품으로 연결하는 개발자
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소개
- 서비스 운영 안정성을 우선으로 인프라(배포/네트워크/모니터링) 관점에서 구조를 설계합니다.
- Docker Compose 기반 멀티 컨테이너 구성과 Nginx 리버스 프록시를 통해 배포 파이프라인을 정리해왔습니다.
- 장애 상황에서는 로그/메트릭 기반으로 원인을 좁히고, 문서화와 자동화로 재발 방지까지 연결합니다.
요약
서비스가 안정적으로 배포되고 관측 가능한 상태로 운영되도록 만드는 데 집중합니다. 개발 단계부터 운영(로그/모니터링/배포)을 함께 고려합니다.
Docker, Nginx, CI/CD, 모니터링을 통해 운영 흐름을 정리하고, 장애 포인트를 사전에 줄이는 설계를 지향합니다. 필요할 때는 백엔드와 프론트엔드까지 연결해 전체 동작 흐름을 완성합니다.
AI 서비스처럼 리소스/성능 변동이 큰 시스템에서도 GPU 환경 배포, 의존성 호환성, 캐시/데이터 전략을 함께 다뤄봤습니다. 문서화와 커뮤니케이션으로 팀의 실행 속도를 높이는 개발자가 되고자 합니다.
기술 역량
백엔드
FastAPI, Spring Boot 기반 API 서버를 구현하고, PostgreSQL 과 Redis 를 활용한 데이터 처리 및 서비스 연동 경험이 있습니다.
AI
Qwen-14B, FastAPI, RAG 기반으로 AI 서빙 서버를 구성했습니다. BGE-M3 임베딩과 pgvector 를 활용한 검색 파이프라인, GPU 배포를 위한 Dockerfile 튜닝 경험이 있습니다.
인프라
Docker, Docker Compose, Nginx 기반 배포 구성을 다뤘고, 카카오클라우드 실습 및 CI/CD 관련 레포(kakaoCloud, ci-cd, kube_pipeline)를 통해 운영 관점을 확장했습니다.
협업 도구
Notion, Jira 를 활용해 일정 관리, 문서화, 이슈 트래킹 중심으로 협업했습니다.