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구직중

김기진

Backend Developer & AI Engineer

복잡한 문제를 단순화하고 IT 기술로 해결하는 것을 즐기는 개발자입니다. 대규모 트래픽 처리부터 AI 서비스 개발까지, 다양한 기술적 도전을 통해 실질적인 가치를 만들어내는 데 집중합니다.

abjin69@gmail.com GitHub Velog

About

김기진

저는 세상의 복잡한 문제를 IT 기술로 해결하며 보람과 행복을 느끼는 개발자 김기진입니다. 대규모 트래픽 처리와 RAG 기반 지능형 서비스 개발을 통해, 사람들에게 가치를 제공하는 소프트웨어를 만드는 데 집중해왔습니다. 최근에는 더 많은 문제를 해결할 수 있는 역량을 갖추기 위해 자연어 처리 기술을 학습하며 연구에 도전하고 있습니다.

2+
Years Experience
40만+
DAU Handled
4.07
Total GPA (4.5)

Education

단국대학교
모바일시스템공학과
Total GPA: 4.07 / 4.5 · Major GPA: 4.13 / 4.5 · 이수학점: 126/140 · 졸업예정: 2026.08
주요 이수 과목: 자료구조, 데이터베이스, 확률 및 통계, 컴퓨터 구조, 시스템 프로그래밍, 패턴인식, 컴퓨터 비전
2020.03 ~ 재학중

Experience

Nudge Healthcare (Cashwalk)
Back-end Part Leader & Developer
2022.04 – 2024.04 · 2년 1개월

스크럼 진행, 코드 리뷰, API 설계, RDB/NoSQL 최적화 등 프로젝트 전반의 기술적 리딩과 팀 관리를 수행했습니다.

실시간 대규모 채팅 서버 개발 (캐시워크, 모두의 챌린지)
  • DAU 40만 규모의 대용량 트래픽을 처리하는 채팅 서버 설계 및 개발
  • Artillery 기반 부하 테스트로 메시지 처리 안정성 검증
  • 읽음 처리, 1대1/단체/채널 채팅(500만명 이상 동시 발송) 기능 개발
  • Node.js, Nest.JS 기반 API 및 Socket.io 실시간 통신 구현
  • 멀티테넌트 아키텍처를 적용하여 시스템 확장성 확보
  • MySQL, DynamoDB, Redis 설계 및 최적화로 성능 개선
글로벌 캐시워크 백엔드 개발 (EU/US/UK)
  • 북미/유럽 대상 글로벌 서비스의 백엔드 시스템 설계 및 개발
  • 네트워크 지연 및 데이터 일관성을 고려한 안정적인 아키텍처 구축
  • AWS 클라우드 환경(EC2, RDS, S3, SQS, Lambda) 기능 유지보수 및 운영

Projects

AI 기반 Slack Q&A 봇

팀 내부 지식(GitHub, Notion)에 대해 정확하고 근거 있는 답변을 제공하는 RAG 기반 Slack 봇

  • LangGraph를 활용한 질문 분류 및 라우팅 워크플로우
  • Gemini Embedding Model과 Pinecone 벡터 검색 시스템
  • 주기적으로 GitHub/Notion 변경 사항 감지 및 임베딩 업데이트
  • 멀티테넌시를 지원하는 DB 스키마와 로직 설계
NestJS LangChain Gemini API Pinecone
GitHub

RAG 파이프라인 최적화 실험

TopK, Chunk Size, Overlap 파라미터가 응답 품질과 비용에 미치는 영향을 정량적으로 분석

  • 27개 파라미터 조합 × 21개 질문셋 × 3회 반복 실험
  • RAGAS 프레임워크로 품질 지표 측정
  • 품질-비용 최적 균형점(TopK=3, Chunk=512, Overlap=15%) 도출
  • Answer Correctness 17%↑, Token 사용량 57%↓
Python LangChain RAGAS Pinecone
GitHub

AI/ML 학습 블로그

Transformer, CNN, ViT, U-Net, 패턴인식 이론 등 핵심 주제를 체계적으로 정리한 학습 블로그

  • Transformer & Attention 메커니즘 정리
  • CNN 계열: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, MobileNet
  • Pattern Recognition: MLE, SVM, Gradient Descent
Transformer CNN ViT Pattern Recognition
Velog GitHub

음식 이미지 칼로리 분석

YOLO 모델을 파인튜닝하여 음식 사진으로 칼로리와 영양 정보를 분석해주는 AI API 서버

  • 90종 음식 데이터셋으로 YOLOv11 파인튜닝 (mAP 0.85)
  • FastAPI 기반 실시간 이미지 처리 파이프라인
  • AWS 클라우드 기반 확장 가능한 서버 인프라
Python FastAPI PyTorch YOLO
GitHub

AI 의류 재활용 플랫폼

YOLO 모델을 서빙하여 의류 재활용 선별 과정을 자동화하는 서비스

  • 15개 카테고리 분류 및 결함 검출 API 개발
  • TorchScript로 변환하여 추론 성능 최적화
  • Docker Hub + AWS Elastic Beanstalk 자동 배포
FastAPI PyTorch Docker AWS
GitHub

헬스장 출석 동기부여 앱

헬스장 출석 및 소셜 기능을 갖춘 피트니스 웹/앱

  • OpenRouter AI로 헬스장 이미지 검증 기능 구현
  • Redis를 활용한 실시간 랭킹 및 레벨 시스템
  • 소셜 기능을 통한 사용자 동기부여
NestJS Redis OpenRouter React
GitHub

Skills

Programming

TypeScript Python JavaScript Node.js

AI / ML

LangChain LangGraph OpenAI API Pinecone PyTorch YOLO

Backend & DevOps

NestJS FastAPI MySQL Redis AWS Docker

Research Interests

RAG & Domain-Specific LLM

RAG 기반 봇 구현 경험을 바탕으로, 외부 지식 베이스를 활용해 LLM의 신뢰도를 높이고 환각 현상을 줄이는 연구에 관심을 두고 있으며, 특히 도메인 특화 데이터에 대한 효율적인 검색, 인덱싱, 생성 전략을 탐구하고 있습니다.

LLM Serving & Inference Optimization

LLM 추론 과정에서 발생하는 병목과 처리량 한계를 주요 문제로 인식하고, 추론 파이프라인과 서빙 구조에서의 최적화 문제를 탐구 중입니다.

Contact

GitHub
@abjin
Blog
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