회복탄력성이 높은 아키텍쳐를 지향하는 웹 백엔드 개발자 도성곤입니다.

Contact

💌Email : [email protected]

📱Phone : 010-8810-1483

🎞Blog : https://velog.io/@mooh2jj/series/Project

🎨Github : https://github.com/mooh2jj

📜Portfolio website : https://my-portfolio-nine-beryl-19.vercel.app/

About Me

👩‍💻Career

✳️데이터메티카 현재 재직중

2025.08 ~

주요 성과: AI 서버 백엔드 아키텍쳐 구축, 인프라 구조 확립

• 오토라벨링 AI 프로젝트: 회사 대표 프로젝트 개발, CES 전시 제품 소개, 오토라벨링 백엔드, 인프라 시스템 구현
• Mock 신호 시뮬레이터 개발: katech JavaFx GUI Json 폴더 로드시, TCP/IP 양방향 실시간 가상신호 시뮬레이터 개발
• 드론 비행로그 업로드 웹 프로젝트: KETI 내 AI 플랫폼 내 excel/csv 대용량 업로드시, 비행, 환경, 기상데이터 연동 개발

✳️주식회사 왈라 총 1년 4개월

2023.02 ~ 2024.04 여성 쇼핑몰 이커머스 플랫폼 유저단/관리자단 페이지 백앤드 개발

✳️코드이음 총 1년 1개월

2021.04 ~ 2021.08 UT 어드민 페이지 이벤트 쿠폰 백앤드개발

2020.07 ~ 2021.03 포스코 ICT ECM 사이트 유지보수 및 개발

🎓 Education

2022 F-lab 백앤드 웹 개발자 멘토링

2017 가천대학교 공과대학 전자공학과 졸업

📜 Certificate

2024 SQLD

2019 컴활2급, 정보처리기사

✨주요기술

1️⃣ DDD 기반 멀티모듈 아키텍처 설계 및 데이터/동시성 최적화

• 멀티모듈 구조 설계: app-api, app-batch, core-domain, core-infrastructure로 분리된 DDD 기반 아키텍처 설계 및 구현
• 동시성 제어: GPU 자원 예약 시스템에서 JPA 비관적 락 + 날짜 겹침 검증 로직으로 중복 예약 0건 달성
• 쿼리 최적화: N+1 문제 제거, Covering Index 적용, 대용량 API 조회 성능을 p95 500ms 이내로 안정화

2️⃣ 대용량 미디어 데이터 파이프라인 및 고도화된 AI 오토라벨링 연동

• Spring Batch 병렬 처리 최적화: ZIP 파일 내 이미지 학습 데이터 병렬 파티셔닝으로 처리 속도 40% 단축
• AI 모델 앙상블 파이프라인: YOLOv11/RTM/RTDetr 모델 추론을 SSE 스트리밍으로 자동화, COCO 좌표 변환·저장까지 단일 파이프라인 구축

3️⃣ 실시간 데이터 처리 엔지니어링 및 결함 격리 중심의 운영 체계 확보

• Resilience4j Circuit Breaker: 외부 GPU 서버 연동 시 장애 격리 체계 구축
• 고빈도 통신 엔진 최적화: TCP/IP KeepAlive + Android WebSocket Full-duplex 방식으로 전기차 신호 시스템과 연동, 안정적 데이터 수집
• 성능 가드라인 자산화: AOP Timing 측정, Testcontainers 회귀 테스트, k6 부하 테스트 기반 3단계 SLO 모니터링 체계 수립