BizKit AI 서버 아키텍처
- 문제
- Diffusion, LLM, Embedding 기능을 도메인 서버와 분리해야 했다.
- 역할
- FastAPI 오케스트레이터, 비동기 작업 구조, 모델 선택 근거를 설계했다.
- 결과
- Redis Streams, RunPod, vLLM, Milvus 기반 AI 워크플로로 정리했다.
Recruiter snapshot
Backend / AI Server Junior Developer
운영 중 바뀌는 문제를 서버 구조로 풀어내는 개발자
Spring Boot, FastAPI, React Native 기반 프로젝트를 만들며 API 설계, 비동기 AI 워크플로, 모바일 앱 백엔드 책임 분리를 기록합니다. 채용담당자가 빠르게 판단할 수 있도록 문제, 역할, 결과를 먼저 보여주는 포트폴리오입니다.
- 희망 포지션: 백엔드 / AI 백엔드 / 서버 개발
- 대표 경험: AI 서버 설계, 성당 앱 백엔드 구조 개선, Play Store 배포
- 글쓰기 기준: 기술 선택보다 문제 정의와 책임 경계를 먼저 설명
상3동성당 앱 v1 출시와 v2 구조 개선
- 문제
- 종이 주보 접근성 문제에서 시작해, 앱이 날짜 계산과 게시 상태까지 들고 있는 구조로 확장 한계가 생겼다.
- 역할
- v1은 React Native와 Django로 출시하고, v2는 Spring Boot 중심으로 서버 책임을 다시 나눴다.
- 결과
- Play Store 실사용자 130명 경험을 바탕으로 주보, 전례력, 공지 확장 기반을 정리했다.
크롤링 서버와 카카오톡 알림 봇
- 문제
- 게임 커뮤니티 공지를 사람이 반복해서 확인해야 해 중요한 공지를 놓치기 쉬웠다.
- 역할
- Django 서버, Celery/Redis 비동기 작업, MySQL 저장, Nginx/uWSGI 배포를 직접 구성했다.
- 결과
- 크롤링과 알림 전송을 요청 흐름에서 분리하며 24시간 동작하는 자동화 구조를 만들었다.
Study
공부 노트
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