백엔드와 AI 에이전트를 설계하고 컨테이너 기반 인프라까지 직접 운영하는 개발자 김재환입니다. 기술 자체보다 실제 사용자의 업무 흐름과 운영상의 병목에서 문제를 정의합니다.
- AI Workflow — 사람에게 집중된 반복 업무를 역할과 단계로 분해해 에이전트 워크플로우로 구현
- Back-End — API·데이터 모델·트랜잭션 정합성을 중심으로 서버 설계
- Infra Ops — Docker 기반 배포, 모니터링, 로그 분석과 장애 대응 자동화
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지원자가 여러 문서와 사이트를 오가며 수행하던 공고 분석 → 기업 조사 → 경험 연결 → 작성 → 검토 과정을 하나의 AI 워크플로우로 재설계했습니다.
- Claude·Codex·Gemini를 Coordinator·Drafter·복수 Reviewer·Finalizer 역할에 배정
- 실행 중 사용자 지시를 반영하고 중단 지점부터 이어가는 Human-in-the-loop 구현
- DART·웹·채용공고·Notion·개인 경험 문서를 출처와 목적에 따라 작성 컨텍스트로 연결
- 공고 파서 사실 필드 인식률 27.3% → 43.8%, ATS 오인식 32건 → 0건으로 개선
TypeScript React Fastify WebSocket PostgreSQL Redis Docker MCP
Play Store와 App Store에 배포한 TODO 앱의 백엔드 개발에 참여하고, 인프라 담당자에게 집중된 운영 업무를 팀이 자연어로 수행할 수 있도록 NanoClaw를 커스텀해 도입했습니다.
- Discord에서 서버 상태·Docker 로그·데이터와 프로젝트 정보를 자연어로 조회
- Prometheus·Loki·Grafana 경보를 받아 메트릭·로그·코드베이스 기반으로 원인과 대응 방안 분석
- 장애 감지 → 담당자 호출 → 분석 → 팀 공유 흐름과 일간·주간·월간 운영 리포트 자동화
- 그룹별 컨테이너 격리, 권한별 마운트, 발신자 제한과 시크릿 차단 적용
TypeScript Node.js Discord.js Docker Prometheus Loki Grafana Jira GitLab
Backend Repository · 프로젝트 상세보기 · 신한은행 해커톤 with SSAFY 대상
- 5인 팀에서 백엔드·인프라 단독 담당
- Redis 24시간 슬라이딩 윈도우 기반 HOT 게시글 실시간 집계
- GPT 감정 분석 결과를 캠퍼스 온도·날씨로 변환해 시각화
- Docker·GitHub Actions·SSH 기반 자동 배포와 헬스체크 구성
Java 17 Spring Boot MariaDB Redis AWS S3 Docker GitHub Actions
- 규칙 기반 즉시 응답과 KoELECTRA 분류를 결합한 음성 명령 NLU 파이프라인 설계
- 회원가입·결제·환불 등 쇼핑 명령 의도 분류, 평균 응답시간 23ms 달성
Python PyTorch KoELECTRA Hugging Face
- 외부 금융 API와 로컬 DB의 계좌·거래 데이터를 동기화하는 정합성 로직 구현
- 월간 수입을 목표·고정비·주간 예산으로 배분하고 부족분을 자동 조정하는 흐름 설계
Java 17 Spring Boot PostgreSQL Redis Docker
- SSAFY 14기 · Java·Spring Boot·DB·RAG·LLM·AI Agent 교육 및 팀 프로젝트
2025.07 – 2026.06 - 고려대학교 세종캠퍼스 · 컴퓨터융합소프트웨어학과 학사
2019.03 – 2025.08 - SQLD · 한국데이터산업진흥원
2024.09 - OPIc IM2
2026.03