인공지능(AI) 모델 서빙 및 대규모 트래픽을 지탱하는 웹 백엔드 아키텍처 설계에 강점을 둔 현업 백엔드 엔지니어입니다.
단순한 기능 구현을 넘어 비즈니스 흐름을 분석하고, 서비스 환경에 최적화된 인프라 및 CI/CD 파이프라인을 구축하여 지속 가능한 프로덕션을 지향합니다.

테이블 QR 코드를 활용하여 앱 설치 없이 주문/결제 및 매장을 관리하는 스마트 솔루션

• 실무 프로덕션 서비스: 실제 이자카야 및 다이닝 펍 매장(Bidbar)에서 100% 프로덕션 서비스로 실운영 중인 솔루션입니다.
• 핵심 아키텍처: Next.js 16 + Django REST Framework 분리형 아키텍처. Vercel(Edge SSR)과 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 리버스 프록시 연동.
• 해결한 기술 과제:
  • 단일 도메인 통합: Nginx 리버스 프록시 우회 설정을 구축하여 Vercel Frontend와 uWSGI Backend API를 단일 도메인(https://bar-menu.ddnsfree.com)으로 무중단 통합함으로써 CORS 원천 해결 및 SEO 점수 99점 확보.
  • Wi-Fi 권한 제어: Vercel Edge Middleware의 IP 감지 기능과 매장 Wi-Fi 공유기 SSID 매칭 알고리즘을 설계하여 매장 와이파이 접속자만 주문할 수 있도록 완벽한 권한 통제 구현.
  • 결제 API 통합: 페이히어(Payhere) POS API와 연동된 결제 시뮬레이터 및 실시간 실물 POS 주문 내역 동기화 파이프라인 개발.
  • 실시간 관제: Django Admin 내부에 WebSocket 및 Polling 기반 실시간 주문 대시보드를 연동하고, Web Audio API chime 알림을 적용하여 매장 회전 속도 극대화.
• 기술 스택: Next.js 16 (TypeScript), Django REST Framework, PostgreSQL, Nginx, uWSGI, Vercel, Oracle Cloud

로컬 AI 모델 환경 자동 구성 및 데스크톱 배포용 크로스 플랫폼 컨테이너

• 특징: 복잡한 환경 설정 없이 로컬에서 다양한 AI 모델(LLM, CV, TTS 등)을 손쉽게 구동하고 UI를 서빙할 수 있도록 빌드 및 실행 프로세스를 자동화합니다.
• 기술 스택: Rust, Tauri, llama-cpp

앙상블 머신러닝 모델 기반 실시간 시계열 자산 가치 분석 및 투자 추천 시스템

• 특징: NASDAQ 지수 및 주요 암호화폐 시장의 100여 개 기술 지표를 고성능 시계열 데이터베이스에 추적/기록하고, 학습된 머신러닝 파이프라인을 연동해 의사결정을 보조하는 시각화 대시보드입니다.
• 기술 스택: Python/FastAPI, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PySide6 (Qt), QuestDB

PyTorch Deep Learning 기반의 차량 로고 고속 검출 및 피드백 학습 파이프라인

• 특징: 도로 및 주차장 CCTV 스트림에서 차량 엠블럼 영역을 정확히 ROI로 추출하고, CNN 모델을 거쳐 브랜드를 분류 및 이상치를 감지하여 피드백 순환 학습을 수행하는 데모 시스템입니다.
• 기술 스택: Python, PyTorch, OpenCV, Nginx

• Email: nahyunho1999@gmail.com
• Blog: https://im-hyunho99.tistory.com/ (대규모 트래픽 분산 처리, DB 쿼리 튜닝, 인프라 자동화 등에 특화된 기술 포스팅 운영 중)

💡 "단순히 작동하는 코드를 넘어, 비즈니스의 가치를 가장 안정적이고 우아하게 담아내는 시스템을 만듭니다."