how-to-work
Hyunwoo Lim · Backend / AI Engineer
문제를 만나면 왜 그런지부터 묻고, 어떻게 풀지 끝까지 고민합니다.
how
결제와 한정 재고가 함께 걸린 현장 문제를 해결했습니다.
축제 이틀에 주문이 몰리는 D-Order는 계좌이체 입금을 확인해 주문을 승인했기 때문에, 입금 확인과 재고가 한 건만 어긋나도 현장 운영에 문제가 생겼습니다. 재고와 결제 락을 분리해 동시 주문 경합을 막았습니다.
응답 시간과 처리량을 측정해, 병목부터 찾습니다.
사내 AI Hub에서 외부 API에 의존할 때 동시 요청 3건만 겹쳐도 응답이 6초 넘게 밀렸습니다. 팀에서는 추론 서버 전환과 모델 선정·튜닝을 맡아 이 병목을 줄였습니다.
결제, 권한 관리, 사내 AI 운영을 실제 서비스에 적용했습니다.
NEXV 인턴으로 VAN 결제와 사용량 빌링을 구현하고, 멀티테넌트 권한 관리와 사내 LLM 운영을 맡았습니다.
필요한 데이터가 없으면, 직접 모아 학습 데이터부터 만듭니다.
지역산학캡스톤디자인 프로젝트 Fremen에서 쓸 만한 한국어 스미싱 데이터가 없어, KISA 자료를 직접 모아 분류·검색·설명 흐름을 만들었습니다.
about
오늘 만난 문제를 내일의 구조 개선으로 연결하는 것.
현장에서 같은 문제가 반복되면 원인을 찾아 구조부터 고칩니다. 사용자와 운영자의 이야기를 듣고 가설을 세운 뒤, 감이 아니라 측정한 결과로 판단합니다.
팀에서는 의견을 내는 데서 끝내지 않고, 함께 확인할 수 있는 근거를 준비합니다. 새로운 기술도 실제 환경에서 안정적으로 돌아가는지 확인하며 적용합니다.
projects
주문 실행을 LLM 밖으로 분리한 음성 에이전트 키오스크
축제 주점의 주문·입금 확인·재고를 실시간으로 묶은 테이블오더
외부 AI API 비용과 지연을 자체 추론 서버로 줄인 사내 허브
위험 시나리오 한 줄에서 안전교육 콘텐츠를 이어 만든 생성 흐름
민감한 상담 데이터의 접근·저장·조회 흐름을 정리한 마음건강 백엔드
한국어 데이터를 직접 만들고 근거까지 설명한 스미싱 탐지 AI
experience
헬스케어 AI 기업에서 인턴으로 근무하며 조달청 혁신제품, 결제·빌링, 멀티테넌트, 사내 AI 인프라를 개발하고 운영했습니다.
skills
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