이건영

Backend Engineer

Email: minor7295@gmail.com

Phone: 010-9415-6229

Web: https://velog.io/@minor7295

소개

연매출 3천억 원대 규모의 퍼포먼스 마케팅 기업과 MAU 250만, 매출액 250억 원대 규모의 교육기관 업무지원 플랫폼에서 서비스 성장에 따른 구조적 병목을 개선해온 백엔드 엔지니어 이건영입니다. 서비스가 성장하면 인력이나 인프라만으로는 해결되지 않는 문제들을 경험했습니다. 이런 문제를 시스템 구조 개선으로 해결하여 비즈니스 가치를 높이는 것을 목표로 합니다.

실무 경력

Kidsnote

Backend Engineer

2024.04 - 재직 중

  • 커머스 도메인에서 서비스 성장에 따른 구조적 병목 개선
  • 검색 구조 재설계로 응답 속도 95% 개선
  • 정기 결제 로직 안정화로 월 거래액 89% 상승
  • 정기결제 운영 자동화 챗봇 에이전트 개발로 잘못 청구된 결제 금액 취소·재결제 CS 작업 93% 감소

Ecomarketing

Backend Engineer

2021.01 - 2024.03

  • 광고 운영 자동화 플랫폼 구축으로 24시간 무중단 운영 구조 전환
  • 광고 세팅 자동화로 월 1만 건 이상, 일 평균 5시간 이상의 업무 절감
  • 광고 데이터 ETL 설계,구현하여 데이터 기반 의사결정 환경 구축
  • 이미지 인식 기반 자동화로 광고 운영의 수작업 의존도 제거

기술 역량

Backend

  • Python, Django REST Framework, FastAPI, Java, Spring Boot

Data / Infra

  • MySQL, Redis(Bitmap / SortedSet / JSON), Elasticsearch
  • RabbitMQ, ECS, Step Functions

AI / ML 활용

  • Detectron2, OpenCV, ChatGPT

Kidsnote 프로젝트 상세

커머스 검색 구조 개선

검색 응답 속도 95% 개선

Django REST Framework, Elasticsearch, Redis, MySQL

프로젝트 개요
상품 수 증가로 검색 응답 지연이 발생하며 구매 이탈이 증가하던 문제 개선

문제 인식

  • DB 조회·정렬 비용이 병목
  • 검색 책임이 DB와 애플리케이션에 과도하게 분산

해결

  • Elasticsearch + Redis 기반 검색 구조로 전면 재설계
  • 검색 책임 분리 및 캐시 전략 재정의

기여 성과

  • 검색 응답 속도 median 6.1초 → 0.3초 (95% 개선)

결제·정산 정합성 및 운영 안정성 개선

거래액 89% 성장, 차액 환불 93% 감소

Django REST Framework, MySQL, Redis, OpenAI GPT

프로젝트 개요
도메인 경계 불명확과 사람의 판단 의존으로 발생하던 정합성 문제를 시스템 책임으로 전환

문제 인식

  • 상품 수정 시 정기주문서의 옵션 삭제, 주문서 옵션이 결제시 누락되는 등 정합성 문제 반복
  • 전시·주문·결제 도메인 경계 불명확한 절차지향적 로직으로 인해 발생

판단

  • 도메인 전반을 즉시 리팩토링하기에는 영향 범위와 리스크가 크다고 판단
  • 우선 시스템이 중간에서 책임을 분리·완충하는 구조가 필요하다고 판단
  • 사람이 수행하던 운영 플로우의 실행 책임을 시스템으로 이전해야 한다고 판단

해결
결제·정산 정합성 개선

  • 사람이 담당하던 판단과 책임 범위 명확히 정의
  • 실제 업무 흐름에 맞는 수정만 가능하도록 서비스 로직 보완
  • 상태 변경 로직 분리 및 장애 지점별 관측 포인트 설계

정기결제 운영 자동화

  • 운영자 의도 전달 시 시스템이 정해진 플로우를 실행하는 챗봇 기반 어드민 도구 설계
  • LLM 기반 CSV 자동 정제 및 옵션 매칭 자동화
  • 적용 단위 자동 추출 및 영향 범위 명시적 노출로 확인 단계 강제

기여 성과

  • 옵션 설정 오류로 인한 환불·재결제 처리 건수 750건/월 감소 (전체 환불의 93%)
  • CS 처리 시간 2,250분/월 감소
  • 전년 대비 월 거래액 3천 7백만원 → 7천 백만원 (89% 상승)

Ecomarketing 프로젝트 상세

광고 운영 자동화 플랫폼 구축

24시간 무중단 집행 구조 전환

Django REST Framework, RabbitMQ, MySQL

프로젝트 개요
광고 예산·입찰 조정이 사람의 수작업에 의존해 야간·주말 인력 투입이 반복되던 문제 해결

문제 인식

  • 운영이 사람의 주의력과 숙련도에 과도하게 의존하는 구조적 문제

판단

  • 운영 규칙을 사람이 지키는 구조가 아니라 시스템이 실행해야 함
  • 실시간 처리보다 안정적으로 반복 실행 가능한 배치 기반 구조 선택
  • 광고 과금 구조와 예산 소진 속도 고려 시 10분 단위 배치 실행이 충분한 대응 속도

해결

  • 광고 운영 로직을 성과 수집–판단–실행 단계로 분리해 각 판단의 근거가 드러나도록 구조 재정리
  • 성과 지표와 예측치를 기준으로 입찰·예산 자동 조정 시스템 설계
  • 매체별 규칙 추상화로 신규 상품 추가 시 코드 수정 최소화
  • 자동화 실패 시 사람이 개입할 수 있도록 운영 개입 지점 명확히 분리

기여 성과

  • 1만 건 이상 광고 소재 운영에서 수작업 세팅 제거 (1건당 1분)
  • 하루 평균 5시간 이상 반복 운영 작업 자동화
  • 월 수십 억 원 규모 광고비 집행 자동화 및 24시간 무중단 운영 구조 전환
  • 야간·휴일 운영 인력 투입 제거로 전략 수립 및 성과 개선에 집중 가능한 환경 조성

전사 데이터 파이프라인 구축

광고·재고·성과 지표 통합

FastAPI, ECS, Step Functions, Pandas

프로젝트 개요
매체별로 분산된 광고·성과 데이터를 통합해 실시간 의사결정 지원

해결

  • 운영팀과 마케팅 담당자들이 어떤 지표를 보고 어떤 결정을 내리는지 먼저 이해
  • API / 크롤링 / ETL 자동화
  • 광고·재고·성과 지표를 하나의 뷰로 통합

기여 성과

  • 의사결정 소요 시간 단축
  • 지표 기반 전략 수립 가능

이미지 인식 기반 업무 자동화

반복 작업 제거

Detectron2, OpenCV, OCR

프로젝트 개요
광고 이미지 가공 및 문서 처리에 반복 작업이 과도하게 소요되던 문제 개선

해결

  • 이미지 인식 기반 광고 소재 자동 생성
  • OCR 기반 발주서 자동 생성

기여 성과

  • 주당 수백 건 이미지·문서 처리 자동화
  • 반복 작업 시간 대폭 절감