안지산 | BBBIC 💻

Backend & Cloud Engineer

서비스의 기능 구현을 넘어, 안정적으로 배포하고 운영할 수 있는 구조를 고민합니다.

Java·Spring Boot 기반 백엔드 개발과 AWS 서비스 배포 경험을 바탕으로
API와 데이터 구조, 클라우드 인프라, CI/CD, Observability에 관심을 두고 있습니다.

백엔드 시스템의 신뢰성과 확장성을 높이는 설계부터
Cloud Native 환경의 배포·운영, 비용 효율화까지 역량을 확장하고 있습니다.

• 약 5,874개 비디오 클립을 대상으로 이미지·비디오·오디오·텍스트를 연결하는 멀티모달 데이터 파이프라인을 구축했습니다.
• 유해 데이터 비율이 약 8%인 클래스 불균형 환경에서 평가 기준을 Accuracy가 아닌 F1-score 중심으로 재정의했습니다.
• Focal Loss, threshold 조정, validation loop 개선을 통해 비디오 모델의 F1-score를 0.7273에서 0.9878까지 개선했습니다.
• PDF 논문에서 추출한 이미지를 바탕으로 500개 이상의 원본 이미지 데이터베이스와 변형 이미지 데이터셋을 구성했습니다.
• 여행 서비스 프로젝트에서 Spring Boot, EC2, ALB, RDS, S3, CloudFront를 연결한 AWS 배포 구조를 경험했습니다.
• AWS 운영 과정에서 NAT Gateway가 약 942시간 동안 55달러 이상의 비용을 발생시킨 사례를 확인하며 인프라 구조와 운영 비용을 함께 고려해야 한다는 점을 배웠습니다.
• 금융 이상거래 대응 플랫폼을 설계하며 거래 접수, 멱등성, 상태 전이, 감사 이력, AI 서비스 연동을 위한 API·데이터 계약을 정의하고 있습니다.
• 구현 결과뿐 아니라 ADR, API 계약, 데이터베이스 명세, 테스트와 GitHub PR 이력을 함께 남기는 개발 방식을 지향합니다.

2026.07 ~ 진행 중

Java 17 Spring Boot Gradle JUnit PostgreSQL FastAPI
Redis Docker GitHub Actions AWS Prometheus Grafana

금융거래 접수부터 이상 탐지, 사건 조사, 최종 판정, 감사 이력과 AI 분석 리포트까지 연결하는 FraudOps 플랫폼

• 신규 기기 고액 이체, 위험계좌 송금, 단시간 분산 송금, 고액 입금 후 ATM 인출 등 8개 핵심 이상거래 시나리오 정의
• 거래, 탐지 결과, 사건, 조사 메모, 감사 이력의 책임과 데이터 관계 설계
• 사건 진행 상태와 최종 조사 결과를 분리한 상태 전이 구조 정의
• Rule·ML 탐지와 생성형 AI 리포트의 책임 분리
• LLM 장애가 금융거래 판단에 영향을 주지 않도록 fallback과 캐시 정책 설계
• AI 호출량, 토큰 사용량, 사건당 비용, 캐시 적중률을 측정하는 운영 지표 정의
• API 시간·금액·식별자·페이지네이션·오류 응답·멱등성 공통 규칙 정의

• Java 17·Spring Boot·Gradle 기반 백엔드 프로젝트 구성
• Controller·Service·DTO 계층을 분리한 Health Check API 구현
• JUnit 기반 Service 단위 테스트와 Controller 통합 테스트 작성
• PostgreSQL·JPA·Flyway·Testcontainers 테스트 환경 구성
• 거래 및 멱등성 레코드 영속화를 위한 테이블·제약조건·인덱스 설계
• Entity와 Repository 계층을 단계적으로 구현 중

거래 접수 API
→ 규칙 기반 탐지
→ AI 서비스 연동
→ 사건 생성·조사·판정
→ Docker 기반 통합 환경
→ CI/CD
→ AWS 배포
→ 로그·메트릭·트레이싱 기반 Observability

2025.03 ~ 2025.07

Python OpenCV PIL PyTorch PDF Processing
Cosine Similarity SSIM pHash

PDF 논문의 이미지를 추출하고 변형 여부를 분석하는 표절 탐지 프로젝트

• PDF 파일에서 이미지 자동 추출
• 500개 이상의 원본 이미지 데이터베이스 구성
• crop, rotation, flip, grayscale, brightness, contrast 등 변형 조건 설계
• 원본·변형 이미지 쌍으로 표절 의심 데이터셋 생성
• Cosine Similarity, SSIM, pHash 기반 탐지 성능 비교
• Siamese Network와 Contrastive Loss 기반 딥러닝 방식 실험
• 데이터 수집, 전처리, 모델 실험, 평가 결과 비교 과정 주도
• 단순 유사도 기반 방식과 딥러닝 방식의 장단점 분석

2025.08 ~ 2026.01

Python PyTorch YOLOv8 CLIP KoBERT
YAMNet SlowFast FFmpeg JSONL

이미지·비디오·오디오·텍스트를 결합한 유해 콘텐츠 탐지 프로젝트

• 약 5,874개 클립을 대상으로 멀티모달 데이터 파이프라인 구축
• 비디오 분할, 오디오 추출, 텍스트 데이터 생성 과정 자동화
• 학습·검증 데이터 분리와 JSONL manifest 생성
• modality별 데이터 구조와 fallback 처리 설계
• 유해 데이터 비율 약 **8%**의 클래스 불균형 문제 분석
• Accuracy 대신 Precision, Recall, F1-score를 중심으로 평가 기준 개선
• Focal Loss, threshold 조정, validation loop 개선 반복
• 비디오 모델 F1-score를 0.7273 → 0.9878로 개선
• GPU·CPU tensor 불일치와 데이터 스키마 오류 해결

2024.09 ~ 2025.01

Java Spring Boot MySQL AWS EC2 AWS RDS
ALB S3 CloudFront Route 53 ACM Docker

여행 일정 공유와 동행자 매칭 기능을 제공하는 웹 서비스

• 백엔드 개발과 AWS 배포 영역 담당
• Spring Boot API 서버를 EC2 환경에 배포
• RDS 기반 MySQL 데이터베이스 구성
• EC2 2대와 Application Load Balancer를 연결한 서버 구조 경험
• React 정적 파일을 S3와 CloudFront를 통해 배포
• Route 53과 ACM을 활용한 도메인·HTTPS 구성
• VPC, 퍼블릭·프라이빗 서브넷, NAT Gateway, 보안 그룹 구성
• 카카오 로그인과 프로필 등록 API 흐름 설계 및 연동
• CORS, HTTPS, RDS 연결, 리다이렉트 흐름 문제 해결
• NAT Gateway의 사용 시간과 비용을 분석하고 개발 환경의 고정 인프라 비용 문제 확인

• 한국항공대학교 소프트웨어학과
  • 2020.03 ~ 2026.08 졸업 예정
  • 백엔드 개발, 데이터 처리, AI·클라우드 프로젝트 수행

• ㈜무하유 산학협력 프로젝트
  • 2025.03 ~ 2026.01
  • PDF 이미지 표절 탐지 및 멀티모달 유해 콘텐츠 탐지 프로젝트 수행

• 한국항공대학교 알고리즘 학회 'Koala'

  • 2024.07 ~ 2025.06
  • 알고리즘 및 자료구조 학습과 문제 풀이 스터디 참여
  • 백준 등 온라인 저지 문제를 활용한 코딩 테스트 대비
  • 풀이 과정과 시간·공간 복잡도를 공유하며 문제 해결 방식 개선
  • 학회원들과 정기적인 코드 리뷰 및 알고리즘 학습 내용 공유

• LG CNS AM Inspire Camp 6기

  • 2026.07 ~ 진행 중
  • Java·Spring Boot 기반 백엔드 개발과 데이터베이스, MSA, Cloud, DevOps 전반의 실무형 교육 과정 참여
  • 현업 시스템의 요구사항 분석부터 설계, 구현, 테스트, 배포, 운영까지 이어지는 전체 개발 흐름 학습
  • 팀 프로젝트를 통해 역할 분담, 일정 관리, Git 기반 협업, 코드 리뷰와 문제 해결 과정 경험
  • 기업 환경을 고려한 API 설계, 데이터 모델링, 서비스 간 통신과 Cloud Native 아키텍처 역량 강화
  • Docker, Kubernetes, CI/CD, 모니터링 기술을 활용한 서비스 배포·운영 환경 구축 학습
  • 현업 문제를 반영한 프로젝트를 수행하며 안정성, 확장성, 유지보수성을 고려하는 개발 역량 강화

• ADsP(데이터 분석 준전문가) — 2026.08.28

• 정보처리기사 - (필기 8/15 응시 완료, 실기 11월초 응시예정)
• SQLD - (8/22 응시 완료, 결과 대기중)
• OPIc IH 이상 - (현재 IM3 취득, 9월중 재응시 예정)
• SAA (AWS Certified Solutions Architect – Associate) - (10~11월중 응시 예정)
• DVA (AWS Certified Developer - Associate) - (10~11월중 응시 예정)
• CKA (Certified Kubernetes Administrator) - (12~1월 응시 예정)

• Java·Spring Boot 기반 REST API 설계와 구현
• Controller, Service, Repository 계층의 책임 분리
• JPA·PostgreSQL 기반 데이터 모델과 영속성 설계
• 멱등성, 동시성, 상태 전이, 감사 로그를 고려한 백엔드 시스템 설계
• 단위 테스트, 통합 테스트와 Testcontainers 기반 검증 환경 구성

• 서비스 책임과 데이터 소유권 분리
• 동기 API와 비동기 메시징의 적용 기준
• timeout, retry, circuit breaker를 통한 장애 전파 제어
• Saga, 멱등성, 이벤트 기반 상태 전파 등 분산 시스템 패턴
• Kafka 기반 비동기 이벤트 처리 구조

• AWS 네트워크·컴퓨팅·데이터베이스 기반 서비스 배포 구조
• Docker 기반 개발·실행 환경 표준화
• GitHub Actions 기반 CI/CD 파이프라인
• Kubernetes Deployment, Service, ConfigMap, Secret과 리소스 관리
• Cloud Native 환경의 배포·확장·운영 구조

• 로그, 메트릭, 트레이싱의 역할과 연결 구조
• Prometheus·Grafana 기반 서비스 상태와 성능 지표 수집
• 지연시간, 오류율, 처리량, 리소스 사용률 기반 문제 분석
• 애플리케이션·인프라·AI 서비스의 통합 운영 지표 설계

• AWS 비용 데이터와 인프라 사용량의 관계 분석
• EC2, RDS, NAT Gateway, Load Balancer, CloudWatch 비용 구조
• 비용 이상 징후와 유휴·과다 할당 리소스 분석
• EKS 환경에서 AWS 비용과 Kubernetes 워크로드의 연결 구조
• 비용 절감 효과와 근거, 신뢰도, 운영 위험을 함께 제시하는 분석 방식