이명하
요약
Java/Spring 백엔드 9년. 패션 이커머스 EC/OMS 상품 도메인을 프로덕션에서 운영하며 대용량 트래픽 처리(동접 1,000 → 35,000 안정화), 온프레미스→AWS 이관, 배치·캐싱·검색·메시지 큐 인프라를 직접 다뤘습니다. 대용량에서도 신뢰성을 지키는 것이 제 백엔드의 기준입니다.
최근 2년은 AI 자동화 실무. Claude Code / Anthropic SDK 기반 멀티 에이전트 플랫폼과 Jira 티켓→PR 완전 자동화 파이프라인을 설계·구현해 AWS ECS·EKS 프로덕션에서 운영 중입니다. 근거 기반(Grounding)·권한 통제로 신뢰 가능한 AI를 지향합니다.
도구 구축과 조직 확산을 함께. 사내 30개 프로젝트 대상 AI 자동화 성숙도 평가 프레임워크(8개 기준 × L1~L5)를 설계하고 표준 프롬프트·리포트 템플릿을 배포했습니다. 서버·DB·프론트·인프라·AI 전 영역을 다뤄본 넓이가 에이전트 설계의 무기입니다.
경력
- 사내 멀티 에이전트 AI 봇 플랫폼(Effy) 설계·운영 — Slack/MS Teams 게이트웨이 위에 Scatter-Gather 라우팅, 4-Tier 모델 라우팅 + Budget Gate, 4-Layer 메모리를 직접 구현. A2A·MCP로 타 팀 에이전트를 표준 프로토콜로 연결. AWS ECS + Aurora 프로덕션 운영(v4.0).
- Jira 티켓 → PR 완전 자동화 파이프라인(pdca-kit) 단독 구축 — PDCA 6단계 × 8 에이전트 팀, Match Rate ≥ 90% 정량 게이트로 Check↔Act 자율 반복(최대 5회). EKS + ArgoCD 카나리 배포·Playwright 검증 통합.
- AI 자동화 성숙도 평가 프레임워크 설계 리드 — 8개 기준 × L1~L5 매트릭스와 표준 평가 프롬프트·리포트 템플릿을 제작해 사내 30개 프로젝트에 일관 적용.
- 자사몰 EC/OMS 상품 도메인 백엔드 운영 — Java 17 · Spring Boot 3.x. PostgreSQL 읽기/쓰기 분리, Redis 캐싱, OpenSearch 검색, AWS SQS/SNS 이벤트 기반 전파, 마켓플레이스 동기화 배치(Spring Batch/Cloud Task).
- 자사몰 AI 챗봇 · EC OMS 운영 봇 — 벡터 스토어 기반 상품 검색과 근거 기반(Grounding) 환각 통제. 이상 주문 자동 탐지(fail-safe)·매출 3단 폴백 조회·Datadog 알림 자동 분석.
- 차세대 자사몰 구축 전시 도메인 파트 리더 — MLB·Discovery·Duvetica·Sergio Tacchini 4개 브랜드. 요구사항·일정·품질·팀 조율.
- 대용량 트래픽 안정화 (동접 1,000 → 35,000) — 마비되던 자사몰을 쿼리 튜닝 → Redis 캐싱 → CDN → 메시지 큐 패턴으로 계층별 병목을 단계적으로 제거. 네이버 실시간 검색어 1위 트래픽도 안정적으로 견딤.
- 온프레미스 → AWS 이관 주도 — ELB · RDS Replication · ElastiCache · CloudFront로 인프라 재설계, jMeter 부하 테스트로 검증.
- 이벤트 페이지 자동화 시스템 설계·구현 — 반복 제작 업무를 시스템화해 운영팀이 직접 페이지를 만들도록 이양. 룰렛·랜덤·댓글 템플릿과 확률·횟수·시간·참여자 제한 옵션 구현.
- 탑텐몰 자사몰 백엔드 개발·운영 — 검색·리뷰·이미지 등 외부 솔루션 연동, iOS·Android 앱 유지보수.
주요 프로젝트
기술 스택
일하는 방식
근거와 리스크 기반
근거가 있을 때만 답하는 Grounding, 리스크·가역성에 따라 자동화 경계를 나누는 통제. 신뢰성이 모든 설계의 기준입니다.
반복은 시스템에게, 판단은 사람에게
패턴이 보이면 자동화부터 생각합니다. 사람은 반복 노동이 아니라 판단에 집중해야 한다고 믿습니다.
완벽한 설계보다 동작하는 것 먼저
빠르게 만들어 현장에서 돌려보고 측정하며 개선하는 쪽을 선호합니다.
결과는 숫자로 증명
Match Rate ≥ 90%, 분류 정확도 99.7%처럼 측정 가능한 지표로 검증합니다.
혼자서도 끝까지
기획·디자인·개발·인프라·운영을 1인 풀스택 + AI로 굴려 아이디어를 실제 서비스까지 밀어붙입니다.
현장 언어로 소통
비개발자 운영팀도 바로 쓸 수 있게 만듭니다. 좋은 시스템은 쓰는 사람의 언어로 말합니다.