👥 Contacts
✉️ Why I’m a Good Fit
👨🏻💻 Work Experiences
- 콴텍투자일임
- 2024.01 ~ 2024.04
- 로보어드바이저 자동화 개발자
- 주식 리밸런싱을 위한 코드를 특정 트리거 발생 시 k8s 에서 배포된 프로그램이 안정적이고 신속하게 작동하도록 인프라를 구성했습니다. Dagster를 사용하여 작업을 자동화하고, 코드의 CPU 및 메모리 사용을 프로파일링하여 최적화를 진행하고 필요한 서버 리소스를 관리 및 운영했습니다.
- **Werfen** / 인프라 엔지니어
- 2023.04 ~ 2023.12
- 대학 병원 의료 환자 데이터 Middleware 인프라 엔지니어
- 전국 16개 대학 병원(서울대, 고려대, 세브란스, 삼성병원 등 포함)의 환자 정보 관리 어플리케이션 배포, 인프라 구축, 모니터링, 트러블 슈팅을 책임지고 있는 인프라스트럭처 관리 및 운영 전문가입니다. 체계적인 인프라 설계와 구현, 그리고 지속적인 시스템 모니터링 및 최적화 작업을 수행하고 있으며, 복잡한 문제 해결을 위한 신속한 트러블슈팅 기술을 제공하고 있습니다.
🎓 Educations
- AI 실리콘벨리 해커톤 / 제3기 연수과정 수료
- 한국공학대학교 / 컴퓨터공학과 학사 졸업
🛠 Stacks
🛠 Back-end & Devops
- Python
- freqtrade opensource 에 참여하여 트레이딩에 필요한 기능을 개발하고 Python의 객체지향 프로그래밍 기법을 활용하여 확장 가능한 코드를 설계하고 이로 인해 multiple timeframe 기능을 추가하였습니다.
- aws
- 클라우드 에 서비스를 마이그레이션 하기 위해 AWS의 (EC2, ECS, ECR ,IGW, ELB, CDN)을 통합하여 효율적인 클라우드 인프라를 구축했습니다. 이 과정에서 자동화, 보안, 속도 그리고 비용 최적화에 중점을 두었습니다.
- Linux
- Linux의 고급 기능을 활용하여 개발 환경을 구축하고, 쉘 스크립트와 다양한 Linux 도구들을 사용하여 개발 및 배포 프로세스를 자동화했습니다. 또한, Linux 기반의 테스트 환경을 설정하여 애플리케이션의 안정성과 호환성을 검증했습니다
- Docker
- 애플리케이션을 Docker 컨테이너로 변환하고, Docker Compose를 사용하여 여러 컨테이너의 관리와 네트워킹을 최적화했습니다. 또한, Docker Hub를 활용하여 컨테이너 이미지를 관리하고 버전 관리를 수행했습니다
- flask
- 팀프로젝트 에서 신속한 웹 서비스 개발과 배포가 필요한 프로젝트에 참여했습니다. Flask를 활용하여 RESTful API를 설계 및 구현했습니다. 이 과정에서 각 컨테이너의 프로그램들이 원활히 통신하며 안정적이고 확장 가능한 웹 서비스를 성공적으로 론칭했습니다.
- Celery & RabbitMQ
- 고부하 및 대규모 데이터 처리가 요구되는 웹 애플리케이션 개발 프로젝트에 참여했습니다. 비동기적 작업 처리와 작업 큐 관리를 위해 Celery를 통합하여 애플리케이션의 성능과 확장성을 개선하는 것이 주요 목표였으며 Celery를 활용하여 시간이 오래 걸리는 작업들을 비동기적으로 처리하는 시스템을 설계 및 구현했습니다. 이 과정에서 RabbitMQ를 메시지 브로커로 사용하고, 작업 큐의 우선순위 및 재시도 로직을 세밀하게 조정했습니다. 사용자 경험에 있어서의 응답 시간이 크게 단축되었습니다
- Nginx
- 트래픽이 많은 웹사이트의 성능과 확장성을 개선하기위해 웹 서버 및 리버스 프록시 서버로서 Nginx의 구성과 최적화를 담당하였고 Nginx를 설정하여 정적 자원의 로드 시간을 최적화하고, 로드 밸런싱과 캐싱을 구현하여 서버 응답 시간을 개선했습니다. 또한, SSL/TLS를 통한 보안 연결을 구성하여 전체 웹사이트의 보안을 강화했습니다
- tensorflow
- machine-learning을 통한 이미지 인식 기능을 개발하는 프로젝트에 참여하여 TensorFlow을 활용하여 딥 러닝 모델을 설계하고 훈련했습니다. 이 과정에서 데이터 전처리, 모델 최적화, 그리고 하이퍼파라미터 튜닝에 중점을 두었습니다. 또한, 모델의 성능 평가를 위해 여러 테스트 셋을 사용했습니다. 이 모델은 95% 이상의 정확도를 달성했습니다.
- MySQL
- 복잡한 SQL 쿼리를 작성하여 필요한 데이터를 정확하고 효율적으로 추출했습니다. 이 과정에서 조인, 서브쿼리 등을 사용했으며, 데이터 추출 과정의 최적화를 위해 쿼리 플랜을 분석했습니다
- kubernentes
- 클라우드 환경에서의 애플리케이션 배포 및 운영을 위해 Kubernetes 클러스터를 구성하고, 애플리케이션을 컨테이너화하여 배포했습니다. 이 과정에서 Pod, Service, Ingress 등의 Kubernetes 리소스를 활용하여 시스템의 높은 가용성과 확장성을 보장했습니다
- prometheus & grafana
- Prometheus를 설정하여 다양한 메트릭을 수집하고, Grafana 대시보드를 통해 이를 시각화했습니다. 이 과정에서 알림 규칙을 정의하여 시스템 이상 징후에 신속하게 대응할 수 있는 시스템을 구축했습니다.
- node.js
- Node.js와 Express 프레임워크를 활용하여 RESTful API를 구축했습니다. 이 과정에서 비동기 프로그래밍, 데이터베이스 통합, 그리고 성능 최적화에 중점을 두었습니다.
- hardhat & Truffle
- Hardhat, Truffle 환경을 설정하고, Solidity를 사용하여 스마트 컨트랙트를 개발했습니다. 이 과정에서 Hardhat의 테스팅 및 디버깅 기능을 활용하여 개발 효율성을 극대화했습니다. 또한, Hardhat 네트워크를 사용하여 로컬에서 컨트랙트를 배포하고 테스트했습니다.
- Redis
- Redis를 이용해 거래 처리 속도를 70% 향상시키는 캐싱 미들웨어를 개발했습니다. 이를 통해 데이터 접근 속도를 개선하고, 시스템의 처리량을 크게 증가시켜 거래 시스템의 성능을 최적화했습니다.
- asyncio
- FastAPI
- Next.js
👨💻 Service A
프로덕트 상세
v1
v2
2017년부터 Cryptocurrency를 활용한 Quantitative Trading에 참여해 왔으며, 이 경험을 바탕으로 DeFi 시장의 성장성과 Hedge Fund의 관심에 주목하여 Private Fund를 성장시키는 방안을 모색했습니다. 이를 위해, 고객이 cryptocurrency exchange market API key를 제공하면, 저희의 trading system을 가동시켜 시장에서 거래하고, 얻은 수익률에 따라 성과금을 지급받는 서비스를 개발했습니다. 이 시스템은 고객이 직접 자산을 이체할 필요 없이, 본인 계좌에서 자산을 안전하게 관리할 수 있습니다. 이 알파 모델을 Private Fund로 운영하고 있습니다.