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김기진 (Gijin Kim)

Backend Developer & AI Engineer
복잡한 세상의 문제를 단순화하고 IT 기술로 문제를 푸는 것을 즐기는 개발자입니다. 대규모 트래픽 처리부터 AI 서비스 개발까지, 다양한 기술적 도전을 통해 실질적인 문제 해결에 집중합니다.
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소개

안녕하세요! 👋

백엔드 개발과 AI 기술에 열정을 가진 개발자입니다
김기진 프로필 사진
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 최근 자연어 처리 기술을 학습하며 연구에 도전하고 있습니다.
2+
Years Experience
4
Major Projects
40만+
Daily Active Users
4.07/4.5
GPA
학력

🎓 Education

단국대학교 (Dankook University)

모바일시스템공학과 (B.S. in Mobile Systems Engineering)
용인, 한국
2020.03 ~ 재학중
학점: 4.07 / 4.5 | 이수학점: 103/140 (졸업예정: 2026.09)
주요 이수 과목: 자료구조, 데이터베이스, 확률 및 통계, 선형대수, 컴퓨터 구조, 시스템 프로그래밍, 운영체제
경력

💼 Work Experience

Nudge Healthcare (Cashwalk)

Back-end Part Leader & Back-end Developer
서울, 한국
2022.04 – 2024.04 (2년 1개월)
스크럼 진행, 코드 리뷰, API 설계, RDB/NoSQL 최적화 등 프로젝트 전반의 기술적 리딩과 팀 관리를 담당했습니다.

대용량 채팅 데이터 처리 시스템 개발

  • 일간 활성 사용자(DAU) 40만 규모의 대용량 데이터 스트림을 처리하는 서버 아키텍처 설계 및 개발
  • 읽음 처리, 1대1 채팅, 단체 채팅, 채널 톡(500만명 이상 동시 발송) 등 다양한 타입의 메시징 기능 개발
  • Node.js, Nest.JS 기반 API 설계 및 Socket.io를 활용한 실시간 통신 구현
  • 다양한 서비스에 적용 가능한 멀티테넌트 구조를 구현하여 시스템 확장성 확보
  • RDB/NoSQL(MySQL, Dynamo DB, Redis) 설계 및 최적화를 통해 데이터 처리 성능 개선

글로벌 서비스 백엔드 및 데이터 파이프라인 구축

  • 북미/유럽 대상 글로벌 서비스의 백엔드 시스템 설계 및 개발
  • 글로벌 환경에서 네트워크 지연 및 데이터 일관성을 고려한 안정적인 아키텍처 구축
  • AWS(EC2, RDS, S3, SQS, Lambda 등) 클라우드 환경에서 기능 유지보수 및 운영
  • 파트장으로서 백엔드 파트의 스크럼 진행, 코드 리뷰, 일정 및 업무 관리 수행
프로젝트

🚀 Featured Projects

다양한 기술적 도전을 통해 실제 문제를 해결한 프로젝트들입니다

AI 기반 Slack Q&A 봇 개발

2025.05 - 2025.07 (개인 프로젝트)
팀 내부 지식에 특화된 질문 응답 시스템을 구축하기 위해 RAG 아키텍처 기반의 Slack 봇을 설계하고 개발했습니다. GitHub 코드베이스와 Notion 문서를 대상으로 한 벡터 검색을 통해, 사용자의 질문에 정확하고 근거 있는 답변을 제공합니다.
  • LangGraph를 활용한 질문 분류 및 라우팅 워크플로우 구현
  • OpenAI Embedding Model과 Pinecone을 이용한 벡터 검색 시스템
  • 1시간마다 자동 임베딩 업데이트하는 Cron 작업 구현
  • 멀티테넌시를 지원하는 DB 스키마와 로직 설계
NestJS TypeScript LangChain LangGraph OpenAI API Pinecone MySQL
GitHub

AI 기반 의류 재활용 플랫폼

2025.02 - 2025.04 (개인 프로젝트)
YOLO 모델을 활용하여 의류 재활용 선별 과정을 자동화하는 서비스를 개발했습니다. 15개 카테고리 분류 및 결함 검출 기능으로 재활용 효율을 높였으며, TorchScript 최적화와 Docker/AWS 기반 배포 파이프라인을 구축했습니다.
  • FastAPI를 사용한 의류 이미지 분류 및 결함 검출 API 개발
  • PyTorch 모델을 TorchScript로 변환하여 추론 성능 최적화
  • Docker Hub과 AWS Elastic Beanstalk 자동 배포 파이프라인
  • Docker Compose와 Nginx를 활용한 서비스 운영 환경 구축
Python FastAPI PyTorch TorchScript Docker AWS Nginx
GitHub

헬스장 출석 동기부여 앱

2025.02 - 2025.04 (개인 프로젝트)
헬스장 출석 및 소셜 기능을 갖춘 피트니스 웹/앱을 개발했습니다. OpenRouter AI를 통한 프롬프트 엔지니어링을 통해 헬스장 이미지 검증 기능의 정확도를 높였고, Redis를 활용해 실시간 랭킹 시스템을 구현했습니다.
  • OpenRouter AI 모델을 활용한 헬스장 이미지 검증 기능
  • Redis를 활용한 실시간 랭킹 및 레벨 시스템
  • 사용자 순위 및 점수 관리 시스템
  • 소셜 기능을 통한 사용자 동기부여 시스템
NestJS TypeScript MySQL Redis AWS S3 OpenRouter React
GitHub

음식 이미지 기반 칼로리 분석 앱

2024.11 - 2025.01 (개인 프로젝트)
음식 사진으로 칼로리와 영양 정보를 분석해주는 AI API 서버를 개발했습니다. YOLOv11 모델을 직접 파인튜닝하여 음식 객체를 탐지 및 분류하고, 사용자에게 정확한 영양 정보를 제공하는 시스템을 구축했습니다.
  • 90종 음식 클래스 데이터셋으로 YOLOv11 모델 파인튜닝 (mAP 0.85)
  • FastAPI 서버에 통합한 실시간 이미지 처리 파이프라인
  • AWS 클라우드 기반 안정적이고 확장 가능한 서버 인프라
  • 이미지 업로드부터 영양 정보 반환까지의 RESTful API
Python FastAPI PyTorch YOLOv11 Docker AWS
GitHub
기술 스택

🛠️ Skills & Technologies

다양한 프로젝트를 통해 습득한 기술들입니다

Programming

TypeScript Python JavaScript Node.js

AI / ML

LangChain LangGraph OpenAI API Pinecone Hugging Face PyTorch YOLO

Backend & DevOps

NestJS FastAPI MySQL PostgreSQL Redis AWS Docker Next.js
연구 관심 분야

🔬 Research Interests

지속적인 학습과 연구를 통해 발전하고 있는 분야들입니다

RAG & Domain-Specific LLM

RAG 기반 봇 구현 경험을 바탕으로, 외부 정보 소스를 활용해 LLM의 신뢰도를 높이고 환각 현상을 줄이는 연구에 매료됨. 특히 도메인 특화 데이터에 대한 효율적인 검색, 인덱싱, 생성 전략을 탐구 중.

AI Agent

LangGraph 기반 에이전트 개발 경험을 살려, 대화형 AI의 상호작용 품질을 개선하고 사용자의 복잡한 요구를 자율적으로 처리할 수 있는 LLM 에이전트 연구에 열정.

연락처

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새로운 기회와 협업에 항상 열려있습니다

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