how-to-work
임현우
Hyunwoo Lim · Backend / AI Engineer
운영되는 시스템의 정합성과 비용을 먼저 보는 백엔드·AI 엔지니어
모든 일을 어떻게? 그리고 왜? 에서 시작합니다.
why · 왜
핵심 강점 — 왜 저를 뽑아야 할까
돈과 한정 재고가 오가는 현장을, 학부생 팀으로 직접 막았습니다.
이틀에 트래픽이 몰리면 결제·재고가 한 건만 어긋나도 현장 사고였습니다. 잠금을 문제별로 나눠 막아냈습니다.
결제 오류 0건 · 28만 건자세히 보기느리다는 감 대신, 어디가 병목인지 수치로 짚고 바꿉니다.
외부 API에 묶여 동시 3건에도 10초가 넘던 사내 AI 서빙을, 추론 서버를 직접 바꿔 닫았습니다.
응답 2~4초 · 처리량 약 4배자세히 보기결제·실시간·멀티테넌트·LLM 서빙까지 운영 레벨로 다뤘습니다.
VAN 결제·사용량 빌링·멀티테넌트 권한·LLM 자체 서빙을, 데모가 아니라 운영 레벨로 직접 맡았습니다.
학습 데이터가 없으면, 직접 만들어 모델까지 세웁니다.
쓸 만한 한국어 스미싱 데이터가 없어, KISA 자료를 직접 모아 분류·검색·설명 3단 파이프라인으로 세웠습니다.
F1 0.93 · 8,404건자세히 보기
about
어떤 사람인가
오늘 만난 문제를 내일의 구조 개선으로 연결하는 것.
제가 가장 재미있어하는 순간은, 현장에서 부딪힌 병목과 문제를 풀어낸 해결책이 실제로 쓰이는 모습을 볼 때입니다. 인터뷰로 불편을 듣고 가설을 세워 함께 브레인스토밍하고, 그렇게 만든 해결책을 다시 현장에 올려 다듬습니다. 그렇게 다듬은 결과가 현장에 도움이 되고 사람들 사이에 자연스럽게 녹아들 때, 가장 큰 보람을 느낍니다.
제가 일하는 기준은 그거 하나입니다. D-Order를 1년 반 운영하며 매 축제 장애를 뜯어보고 아키텍처를 고쳐 나가다 보니 습관이 됐습니다. 결제처럼 돈이 오가는 곳에서는 기능보다 무결성을 먼저 챙깁니다. 팀에서 방향이 갈릴 때는 제 감을 주장하기보다 부하 테스트 결과 같은 수치를 펴놓고 그 근거 위에서 팀원들의 의견을 모읍니다. 끌고 가기보다, 같은 근거를 보며 함께 나아가는 쪽입니다.
projects
프로젝트
NUNCHI-AI
AI Agent노인·외국인도 한 마디로 주문하도록, 주문 기능을 LLM에서 떼어내 만든 음성 키오스크
D-Order
Realtime BE수기로 돌리던 축제 주점을 주문·결제·통계까지 잇는 실시간 시스템으로 옮긴 테이블오더
사내 AI Hub
Multimodal AI Platform외부 AI API 비용·지연을 사내 자체 서빙으로 끊어낸 멀티모달 AI 플랫폼
AXProject v3
고용노동부 공공AX위험 시나리오 한 줄이면 4컷 안전교육 콘텐츠가 끝까지 일관되게 나오는 생성 파이프라인
위로미 v3
공공 B2G 운영 중마음건강 상담 키오스크 백엔드를 도메인별로 다시 짠 조달청 혁신제품
Fremen
ML / NLP데이터부터 직접 만들어, 왜 위험한지까지 설명하는 스미싱 탐지 AI
experience
경력
헬스케어 AI 기업 인턴으로 조달청 혁신제품 백엔드부터 사내 LLM 자체 서빙까지, 결제·빌링·멀티테넌트·AI 인프라를 운영 레벨로 맡았습니다.
- 위로미 v3 (조달청 혁신제품) — 모놀리식을 라우터/서비스/DAO 4단·11도메인으로 재편했습니다.
- 사내 AI Hub — 외부 API 비용·지연이 문제여서 vLLM 자체 호스팅·RAG로 전환했고, 대형 모델 양자화로 응답 2~4초·동시 약 4배를 만들었습니다.
- 기부미(donation) — VAN 결제를 연동하고, 정산 추적이 어긋나지 않도록 append-only 결제 로그·영수증 자동화와 멀티테넌트 권한을 구성했습니다.
- SaaS 빌링 — 요금제·쿠폰·취소가 얽힌 사용량 빌링을 설계하고, 오·남용을 막으려 입·출력 이중 콘텐츠 필터링을 붙였습니다.
- 액스프로젝트 — 컷마다 LLM을 부르던 산업안전 생성 HITL 파이프라인을 시나리오 분석 1회로 통합해 LLM 호출을 10회에서 1회로 줄였습니다.
- NEXV 사이트 운영 — 위로미 페이지·병원 마케팅 사이트 등 다수 사이트 운영·관리에 팀으로 참여했습니다.
- FastAPI
- vLLM
- RAG
- 양자화
- VAN결제
- 멀티테넌트
- HITL
skills
기술 스택
- Python
- FastAPI
- SQLAlchemy
- Django + DRF
- Spring Boot
- WebSocket
- SSE 스트리밍
- MCP
- LangGraph
- vLLM
- RAG
- 모델 양자화·경량화
- OpenAI / Gemini API
- PostgreSQL
- MySQL / MariaDB
- Redis
- Docker
- Linux
- AWS
more
동국대학교 서울캠퍼스
정보통신공학 · 4.25 / 4.5 (백분율 97.5) · 석차 6 / 81
미래에셋 국내장학생 (2024 · 2025) · 동국인재육성 수석 (2024) · SK그룹 장학생 (2021)
- SQLD2025
- 네트워크관리사 2급2025
- 리눅스마스터 2급2025
- OPIc IM22026
- 멋쟁이사자처럼 13기 부대표 — 동아리 운영 및 백엔드 교육팀 운영·멘토링
- 멋쟁이사자처럼 12기 — 백엔드 트랙 수료
- 4호선톤 운영 (9개 대학 연합 해커톤) — 200명+ 참가 · 만족도 4.8/5 · 순위 기반 심사 방식 설계
- 정보통신공학과 학생회 기획국장 — 31대·32대 (2024·2025) 행사 기획·운영
- 동국대 정보처 근로 3년+ — 네트워크·컴퓨터 A/S 현장 운영
- 수상 — 심바톤 3등 · 중앙해커톤 9등/247팀 · 가전 IoT 장려상
- 병역 — 육군 병장 만기전역 (2022.05 – 2023.11)
- Google 앰배서더 — 캠퍼스 프로그램 활동
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