Software Engineer
김상훈
Sanghun Kim
데이터 정합성과 시스템 신뢰성을 최우선으로 설계하는 금융 도메인 소프트웨어 엔지니어입니다.
About
“단 한 건의 데이터 불일치도 허용하지 않는 설계가 금융 시스템 신뢰성의 근간입니다.”
‘왜 이렇게 동작하는가’가 논리적으로 완전히 풀리기 전에는 다음으로 넘어가지 못하는 편입니다. 그럴듯한 추측으로 덮기보다 근거와 데이터로 판단하고, 모르는 것은 모른다고 인정한 뒤 끝까지 파고듭니다.
금융 도메인에서는 작은 오차 하나가 곧 사고로 이어진다고 생각합니다. 그래서 당장 동작하는 코드보다 변경에 강한 설계를, 화려한 기능보다 데이터 정합성과 시스템 신뢰성을 먼저 둡니다.
동시에 구현 속도와 유지보수성 사이의 트레이드오프를 분명히 인지하려 합니다. 문제를 막아낸 뒤에도 ‘더 나은 방법은 없었는가’를 회고하며 다음 설계를 다듬습니다.
1년 10개월
경력
5
담당 서비스
2
실무 프로젝트
2
자격증
Education
2026.03 — 현재
성균관대학교 일반대학원
Master of Science, Quantitative Applied Economics
GPA 4.5 / 4.5
2018.03 — 2023.02
경희대학교 전자정보대학
Bachelor of Engineering, Biomedical Engineering
Thesis: Comparative Study of CNN Models for Liver Tumor Image Classification (2022)
2015.03 — 2017.02
한서항공직업전문학교
Associate Degree, Aircraft Maintenance
Training
2024.02 — 2024.08
MSA 기반 Full Stack 개발 전문가 양성 과정 (960h)
한국소프트웨어산업협회
2023.08 — 2024.02
클라우드 엔지니어 양성 과정 (920h)
신세계아이앤씨
Awards
SW전문인재양성 우수성과 컨퍼런스 우수상
2024.08 · 정보통신기획평가원
파이널 프로젝트 최우수상
2024.08 · 한국소프트웨어산업협회
우수 수료생
2024.08 · 한국소프트웨어산업협회
파이널 프로젝트 최우수상
2024.02 · 신세계아이앤씨
Certifications
데이터분석 준전문가 (ADsP)
2025.06 · 한국데이터산업진흥원
ADsP-045011461
SQL 개발자 (SQLD)
2024.06 · 한국데이터산업진흥원
SQLD-053001728
Skills
Language
Java · Python · JavaScript · TypeScript
Framework
Spring Boot · FastAPI · React · Vue.js · Next.js
Backend
Spring Batch · Spring Data JPA · Spring Security
Frontend
Recoil · Zustand · Tailwind CSS
Database
Oracle · MySQL · Redis · Elasticsearch
Infra
AWS · Docker · Kubernetes · Linux
Messaging
Apache Kafka
CI/CD
GitHub Actions · GitLab Runner · Bamboo
IaC
Terraform
SCM
GitHub · GitLab · Bitbucket
Collaboration
Jira · Confluence
Strengths
Experience
2026.03 — 현재
성균관대학교
일반대학원 퀀트응용경제학과
백엔드 엔지니어로 일하며, 금융 도메인으로 역량을 확장하기 위해 실무와 석사 과정을 병행하고 있습니다.
- 계량경제·시계열 분석으로 금융 데이터의 통계적 특성과 예측 방법론 학습
- 머신러닝 기반 자산 가격 예측·포트폴리오 최적화, 암호화폐 퀀트 대시보드 프로젝트로 구현
- 실무 데이터 처리·시스템 설계 경험을 정량 분석 파이프라인에 접목
계량경제머신러닝시계열 분석Python
2024.09 — 현재
Software Engineer · 효성에프엠에스
개발팀 (Application Platform) · 선임
채널계 백엔드·프론트엔드 개발 및 운영. CMS+(통합 PG 결제)·Customer API·Square(정기 배송)·Ibill(교육비 수납)·Connect(정보계 웹뷰)를 담당합니다.
- 멀티스레드 배치 동시성 제어로 데이터 유실률 80% 개선 (ConcurrentHashMap Thread-safe 저장소)
- AOP 기반 보상 트랜잭션으로 MSA 결제 정합성 자동 보장, 장애성 고객 VoC 제거
- 도메인 모델 기반 레거시 리팩토링·인덱스 최적화로 배치 처리 38초 → 4초 단축
- 신규 전자계약 시스템 MVP~v2 설계·구축 (Spring Batch, JWT/OAuth 2.0, 처리 속도 30%↑)
Spring BootSpring BatchOracleMyBatisAOPJWT
2024.02 — 2024.08
MSA Full Stack 개발 전문가 양성 과정
한국소프트웨어산업협회 · 960h
자동 청구/결제 시스템을 4인 팀으로 구축하며 아키텍처 설계와 성능 최적화를 담당했습니다.
- Kafka 기반 비동기 메시지 큐 아키텍처로 전환해 외부 장애 시에도 응답성 확보
- 데이터 기반 파라미터 튜닝으로 5만 건 처리 12초 → 7초 (약 70% 향상)
- ECS 기반 MSA 구축, Prometheus·Grafana 연동으로 실시간 관측성 확보
KafkaSpring BootECSElasticsearchGrafana
2023.08 — 2024.02
클라우드 엔지니어 양성 과정
㈜신세계아이앤씨 · 920h
AWS·Docker·Kubernetes 기반 클라우드 인프라와 컨테이너 오케스트레이션, IaC를 학습하고 실습했습니다.
- Docker·Kubernetes 컨테이너 오케스트레이션 및 AWS 인프라 구성
- Terraform 기반 IaC, CI/CD 파이프라인 실습
AWSDockerKubernetesTerraform
2018.03 — 2023.02
경희대학교
전자정보대학 생체의공학과
의료기기·의료영상을 다루는 공학을 전공하며, 신호 처리와 딥러닝으로 이어지는 데이터 중심 사고의 기반을 다졌습니다.
- 전자기학·회로이론·신호와 시스템 등 신호·하드웨어 기반 공학 이수
- 의료영상·생체신호를 다루며 데이터 기반 문제 해결에 관심
- 졸업논문으로 CNN 기반 간종양 CT 분류(VGG19 99.3%) 수행, 딥러닝 첫 프로젝트 적용
의료영상생체신호처리의료 AICNN
2015.03 — 2017.02
한서항공직업전문학교
항공정비과
항공기 정비를 전공하며 작은 오차도 허용되지 않는 안전·정밀 중심의 절차를 익혔고, 이때의 태도가 데이터 정합성과 시스템 신뢰성을 우선하는 지금의 개발 원칙으로 이어졌습니다.
Projects
암호화폐 퀀트 분석 대시보드
개인 프로젝트 · 2026
- 업비트 KRW 마켓 약 260종을 대상으로 HMM 시장 국면 탐지, 마코위츠 포트폴리오 최적화, 팩터 분석, 백테스팅 등 9개 퀀트 기법을 하나의 분석 파이프라인으로 통합했습니다.
- “시장 국면 → 자산 구조 → 팩터 검증 → 최적화 → 전략 검증”의 5단계로 의사결정 흐름을 구조화해, 어떤 근거로 포트폴리오가 도출됐는지 한눈에 추적할 수 있게 설계했습니다.
- stale-while-revalidate 캐싱과 단일 WebSocket 허브로 콜드스타트 지연과 동시 연결 폭증을 제거해, 수백 종목 실시간 시세를 안정적으로 갱신합니다.
FastAPIPythonReactTypeScriptWebSocketAWS
포트폴리오
개인 프로젝트 · 2025
- Next.js 14 App Router·RSC 기반 단일 페이지 포트폴리오와 MDX 파일시스템 블로그를 한 코드베이스로 운영합니다.
- MongoDB 댓글·대댓글, 시맨틱 토큰 기반 라이트/다크 테마, FSD(Feature-Sliced Design) 아키텍처로 확장성을 확보했습니다.
- 마크다운을 서버 컴포넌트에서 렌더링해 클라이언트 번들을 최소화하고 초기 로딩 성능을 높였습니다.
Next.jsTypeScriptTailwind CSSMongoDB
자동 청구/결제 시스템
팀 프로젝트 · 2024
- 피크 타임에 외부 결제 API 지연이 스레드 고갈로 전파되던 구조를, Kafka 비동기 메시지 큐로 분리해 장애 전파를 차단했습니다.
- batch.size·linger.ms를 데이터 기반으로 튜닝해 5만 건 청구 처리를 12초 → 7초(약 70%↑)로 단축했습니다.
- ECS 기반 MSA로 서비스를 독립 배포하고 RDS Read Replica로 조회 부하를 분산, Prometheus·Grafana·ELK로 처리량·지연·에러를 실시간 관측했습니다.
Spring BootKafkaECSElasticsearchGrafana
MSA 클라우드 POS
팀 프로젝트 · 2023
- 매장·상품·주문·매출·대시보드·컨설팅 6개 도메인을 독립 서비스로 분리하고 서비스별 DB를 두어 결합도를 최소화했습니다.
- Kafka 이벤트 기반 비동기 통신으로 주문 → 매출 집계 흐름을 느슨하게 연결해, 한 서비스의 장애가 전체로 번지지 않도록 했습니다.
- AWS(S3·CloudFront·WAF·Route53)와 GitHub Actions CI/CD로 무중단 배포 파이프라인을 구성했습니다.
ReactRecoilMSAKafkaAWSGitHub Actions
간종양 CNN 분류 모델 비교
학부 졸업논문 · 2022
- LiTS17 데이터셋의 간 CT 이미지 4,325장(종양 2,472·정상 1,853)을 1mm³ 등방성 재샘플링·224×224 리사이즈하고 회전·줌 증강으로 학습셋을 구성했습니다.
- LeNet5·AlexNet·VGG19·ResNet50 4개 CNN 아키텍처를 동일 조건에서 학습·비교하고, Early Stopping·ModelCheckpoint로 과적합을 제어했습니다.
- VGG19가 검증 정확도 99.3%로 최고 성능(AlexNet 95.6%·ResNet50 94.8%·LeNet5 93.2%)을 기록했으며, 층 깊이가 정확도에 기여하되 단순한 층수 증가가 능사는 아님을 확인했습니다.
PythonKerasCNNVGG19Medical Imaging
CT 이미지 재구성
학부 프로젝트 · 2022
- 실제 스캐너 회전 대신 디지털 이미지를 여러 각도로 회전시켜 투영 데이터를 생성하고 사이노그램을 만든 뒤, 필터 역투영(Filtered Back-Projection)으로 원본 영상을 재구성했습니다.
- 5종 필터와 보간법을 비교하고 MSE로 화질을 정량 평가해, 공간 해상도에 유리한 최적 파라미터를 도출했습니다.
- 각도 스텝(투영 개수) 변화가 재구성 정확도에 미치는 영향을 분석했습니다.
MATLABCT ReconstructionSignal Processing
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