About Me
5년 차 백엔드 개발자로서 Python, Node.js, AWS를 기반으로 비용, 지연 시간, 자원 제약이 엄격한 서비스를 설계하고 운영해 왔습니다. AI 모듈이 포함된 시스템에서 이러한 제약들을 해결하기 위해 실시간 처리와 비동기 아키텍처를 설계·운영하며, 시스템 전반의 병목을 해소하고 구조적 문제를 직접 해결해 왔습니다.
더 나은 설계 판단을 내리기 위해, AI 기술을 포함해 새로운 기술과 흐름을 지속적으로 관찰하고, 직접 사용해보며 그 효용을 확인합니다. 이는 도입 자체를 목적으로 두기보다, 기술에 대한 이해의 폭을 넓혀 서비스의 문제와 구조에 맞는 기술 선택과 설계를 하기 위한 기반을 쌓는 과정이라 믿습니다.
이 과정에서 얻은 인사이트를 개인의 경험으로 남기기 보단, 직접 사용해본 내용을 팀과 공유하며 장단점과 선택의 이유를 함께 논의하는 과정을 중요하게 생각합니다. 이를 통해 개인이 아닌 팀 단위로 더 나은 판단과 성장을 만들어가고자 합니다.
Experience
dobstudio
2021.11 ~ 현재
생성 모델 기반 B2C 서비스 및 실시간 추론 시스템 개발
2024.06 ~ 현재
Live Styler(라이브스타일러) – WebRTC 기반 실시간 영상 추론 서비스
- •WebRTC 기반 실시간 영상 스타일 변환 추론 시스템 설계 및 개발
- •WebSocket 기반 시그널링 서버 및 WebRTC 연결 설정·세션 관리 로직 설계 및 구현
- •세션 단위 실시간 추론을 위한 클라우드 인스턴스 개별 할당 아키텍처 설계
- •트래픽·사용량 변화 대응을 위한 인스턴스 생성·중지·종료 및 풀 관리 기능 설계 및 구현
- •AWS, GCP 환경 동일 아키텍처 적용 멀티 클라우드 서비스 운영 구조 구성
devutai(데뷧타이) – 앱 런칭을 위한 추론 서버 및 백엔드 개발
- •Multi-Stylizer 기반 이미지·비디오 스타일 변환 추론 서버 설계 및 개발
- •SQS 기반 비동기 작업 처리 아키텍처 설계 및 구현
- •CloudWatch 메트릭 기반 Auto Scaling을 통한 추론 서버 확장·축소 구조 설계 및 구현
Multi-Stylizer(멀티스타일라이저) – ML 파이프라인 및 데이터 생성
- •이미지·비디오 스타일 변환 모델 학습용 데이터 생성 자동화, 학습 파이프라인 설계 및 구축
- •Styler, Segmentation, Blending 등 다단계 조합 실행을 지원하는 모듈형 추론 파이프라인 설계 및 구현
- •Circular Buffer 기반 비동기 작업 파이프라인 개발, 단계별 상태 관리 및 재시도 가능 구조 설계 및 구현
생성 모델 기반 API 및 오프라인 제품 개발
2024.01 ~ 2024.12
T1 키오스크 – Face Transformation 기반 키오스크 제품 개발 및 납품
- •Flutter 기반 Windows 키오스크 애플리케이션 설계 및 개발
- •Face generation 결과를 포토카드 형태로 생성하는 로컬 추론 시스템 설계 및 구현
- •결제·프린터 연동 포함 키오스크 운영 기능 설계 및 개발
- •원격 업데이트·운영 상태 제어 관리 기능 설계 및 구현
Genpickai(젠픽에이아이) – Stable Diffusion 이미지 생성 API
- •Stable Diffusion 기반 이미지 생성 플랫폼 추론 API 설계 및 개발
- •커스텀 모델 생성 LoRA 학습 작업 흐름 API 형태 설계 및 구현
생성 모델 학습 및 Face Transformation 파이프라인 구축
2021.11 ~ 2023.12
Heartbeat2(하트비트2) – 파이프라인 운영 고도화
- •GPU 자원 상태 기준 사용 가능 자원 자동 선택, 학습·추론 작업 분산 처리 구조 개선
- •Triton Inference Server 기반 추론 서버 전환, GPU 자원 활용 효율 개선
- •ArcFace 기반 얼굴 분류 알고리즘 구현, 학습 데이터 정합 처리 자동화
- •권한별 데이터 접근 및 학습·추론 기능 제어 접근 제어 구조 설계 및 구현
Heartbeat1(하트비트1) – 비개발자 인력을 위한 ML 파이프라인 구축
- •Django 기반 Face Transformation 학습·추론 요청 단위 처리 백엔드 서비스 설계 및 개발
- •데이터 선택 → 모델 학습 → 학습 완료 모델 기반 추론 작업 흐름 API 설계 및 구현
- •MariaDB 기반 작업 상태·결과 관리 기본 구조 설계 및 구현
- •JWT 기반 사내 사용자 인증 포함 회원 관리 시스템 설계 및 구현
생성 모델 학습 및 모델 품질 개선
- •Face Transformation 중심 생성 모델 학습 수행
- •다수 인물 데이터 혼합, 학습 데이터 구성 비율별 결과 차이 분석 실험 수행
- •Face Transformation / Face Generation / Reenact 계열 모델 분석 및 학습
- •FID, ID, Pose, Expression 등 Metrics 측정·비교 품질 평가 도구 구현, 모델 품질 비교 기준 설계
Skills
Backend / API
Python (FastAPI, Django)Node.js (TypeScript)REST APIWebSocketgRPCWebRTCMariaDBPostgreSQL
Cloud / Infrastructure
AWS (EC2, S3, SQS, CloudWatch, Lambda, IAM, VPC, Auto Scaling)GCP (Compute Engine, Cloud Storage, Cloud Logging, IAM, VPC)DockerTriton Inference Server
Frontend
ReactNext.jsFlutterStorybook
AI / ML
PyTorchCUDAOpenCV, FFmpegGenerative AI (image / video)Face Transformation / Face Generation models
Tools
VS CodeCursorMCPGitGitHubJiraSlackNotion