JAVA 백엔드 개발과 AI 자동화를 아우르는 9년차 소프트웨어 엔지니어. 패션 EC/OMS 시스템 전문가로, 최근 Claude API 기반 사내 AI 자동화 시스템 구축을 주도하고 있습니다.
새로운 추상화를 만드는 것보다, 현장에서 실제로 동작하고 측정 가능한 시스템을 만드는 데 더 관심이 있습니다. 그리고 그 시스템이 사람의 반복 노동을 대신하게 만드는 것을 좋아합니다.
JAVA · Spring · EC/OMS로 9년간 안정적인 백엔드 시스템을 구축했고, 지난 2년은 AI 에이전트 시스템을 직접 설계·구현했습니다.
반복적인 일을 싫어해서 패턴이 보이면 시스템화·자동화합니다. 신성통상 이벤트 페이지 자동화부터 현재 PDCA 기반 AI 파이프라인까지 일관된 강점입니다.
본업의 자동화 방법론(PDCA + 8 에이전트 팀)을 개인 사이드 프로젝트에도 그대로 적용해 1인 + AI로 운영합니다.
매출 조회 3단 폴백, 99.7% 분류 정확도, Match Rate ≥ 90% 자율 반복처럼 숫자로 검증되는 시스템을 지향합니다.
한 명의 엔지니어가 커버하는 4가지 영역, 그리고 제가 일할 때 지키는 원칙입니다.
패션 이커머스 상품 도메인 백엔드 9년. 대용량 트래픽 처리, 마켓플레이스 동기화 배치, 온프레미스→AWS 이관, 읽기/쓰기 분리·캐싱·검색까지 프로덕션 운영 경험.
Claude 기반 멀티 에이전트 플랫폼과 Jira→PR 자동화 파이프라인을 설계·구현. 4-Tier 모델 라우팅, 4-Layer 메모리, Agentic Loop를 프로덕션(AWS ECS)에서 운영.
recitail.com, getfoxi.com 시리즈 등 개인 SaaS를 1인 + AI로 출시·운영. 요구사항 분석부터 배포·SEO·수익화까지 제품 전 주기를 단독으로 굴립니다.
AI가 잘 일할 수 있도록 도구·환경·워크플로우·품질 가드레일을 함께 설계하는 '하네스 엔지니어링'. MCP 서버, 카나리 배포, 런타임 검증까지 통합.
패턴이 보이면 자동화부터 생각합니다. 사람은 반복 노동이 아니라 판단에 집중해야 한다고 믿습니다.
새 추상화를 세우기보다, 빠르게 만들어 현장에서 돌려보고 측정하며 개선하는 쪽을 선호합니다.
Match Rate ≥ 90%, 분류 정확도 99.7%, 매출 조회 3단 폴백처럼 측정 가능한 지표로 시스템을 검증합니다.
기획·디자인·개발·인프라·운영을 1인 풀스택 + AI로 굴려, 아이디어를 실제 서비스까지 밀어붙입니다.
ADR·MEMORY·품질 게이트를 먼저 세팅합니다. 안전장치가 있어야 자동화를 과감하게 맡길 수 있습니다.
비개발자 운영팀도 바로 쓸 수 있게 만듭니다. 좋은 시스템은 쓰는 사람의 언어로 말한다고 생각합니다.
실무(F&F · 신성통상)와 개인 프로젝트 24개. 카드를 클릭하면 요약·핵심 성과·기술 스택 상세가 열립니다.