유병국
- 데이터 흐름과 조회 패턴을 기준으로 확장 가능한 구조를 설계하는 백엔드 개발자
- 기술뿐 아니라 비즈니스 요구와 사용자 맥락을 함께 이해하며 구조를 설계하는 개발자
- 시간이 지나도 유지보수 가능한 코드와 시스템을 만드는 개발자
Career
스페이스오디티
Backend Developer
2025.01 – 2026.01
두디스 프로젝트
Backend Developer
2023.10 – 2024.11
메가프레스
Backend Developer
2021.07 – 2023.10
자기소개
5년차 백엔드 개발자 유병국입니다.
커리어 전반부에는 메가프레스에서 커머스 플랫폼 백엔드를 담당했습니다. 15개+ 사이트에 하드코딩으로 운영되던 상품 페이지를 MongoDB 조합 document 기반 자동 생성 구조로 전환하고, 동시 주문 환경에서 재고 불일치 문제를 낙관적 잠금(Optimistic Lock)으로 해결하며 운영 가능한 구조를 만드는 데 집중했습니다.
이후 두디스와 스페이스오디티에서 데이터 집약 서비스로 넘어갔습니다. 두디스에서는 다중 조인으로 40초 걸리던 집계 API를 비정규화 구조로 전환해 3초로 줄였고, 스페이스오디티에서는 일 평균 100만 건 K-POP 데이터 파이프라인을 설계했습니다.
개발 이전에는 국내 3대 이동통신사를 대상으로 통신 장비 B2B 기술영업을 3년간 담당했습니다. 고객사 요구사항을 기술 스펙으로 번역하고 납기와 재고를 조율하는 과정에서 비즈니스 맥락을 읽는 감각을 키웠고, 이 경험이 지금도 요구사항을 데이터 구조와 API로 풀어내는 방식에 영향을 주고 있습니다.
단순한 기능 구현보다는 데이터 흐름과 도메인 경계를 먼저 정의하고 그 위에서 구조를 점진적으로 발전시키는 방식을 지향합니다. 기획부터 배포·운영까지 A to Z로 참여한 경험이 있으며 수집 이상치·장애를 빠르게 감지하는 실시간 모니터링·알림 구조 설계도 직접 담당했습니다.
최근에는 LLM 기반 챗봇 개발에 깊은 관심을 갖고 있습니다. 백엔드 관점에서 단순한 프롬프트 연동을 넘어 대화 이력 관리·도구 호출(Tool Use)·RAG 파이프라인 설계 등 챗봇을 하나의 견고한 시스템으로 구축하는 방법을 탐구 중입니다.
기술 스택
Language
Backend / Framework
Database / Storage
Infra / DevOps
Auth
ETC
경력
2026.06 – 재직 중
로앤컴퍼니
·Backend Developer백엔드 단독글로벌 리걸 AI SaaS 백엔드 단독 구축 · 검색 인프라 · 과금 시스템 설계 · 운영 배포 파이프라인
- •9개 법역 대상 글로벌 리걸 AI SaaS(Lexpand AI) 백엔드를 단독으로 구축해 정식 오픈까지 완주 — API 77개 · 모듈 31개 · 테이블 45개 · 티켓 52건
- •테스트 892건(유닛 619 · e2e 273) 작성 — 테스트 코드 20.5K줄로 소스(19.5K줄)를 상회, 변이 테스트로 검출력까지 상시 검증
- •Elasticsearch 대화 검색 색인 워커를 별도 앱으로 분리 구축 — 증분 색인 · ILM 롤오버 · Redis 커서 기반 재개
- •한국어 질의에 일본어·중국어 문서가 노출되던 다국어 검색 오염을 진단 — nori_readingform이 한자를 한국어 독음으로 색인하는 것이 원인, 분석기 재정의 후 전체 재색인으로 해소
- •기능별 차등 과금 시스템 설계 — 기본 단가 + 가산 구조로 신규 기능 확장을 상수 정의만으로 가능하게 함
- •환불 로직이 차감액을 알지 못하는 구조적 결함 발견 — 6개 앱이 공유하는 엔티티의 스키마 변경 대신 동일 트랜잭션에 저장된 이력으로 역산해, 타 서비스 DB 마이그레이션 없이 해결
- •대화 중단 API의 소유권 검증 누락(IDOR)과 전화번호 기준 무상 크레딧 반복 수령 경로를 서비스 오픈 전 발견·차단
- •비동기 문서 분석 파이프라인 구축 — 외부 OCR·파싱 서비스 콜백, 타임아웃 처리, 실패 시 크레딧 자동 환불 및 재시도 정책
- •LLM 응답 이중 스트리밍(SSE) 및 AI 문서 작성 버전 관리·되돌리기 구현
- •EKS · ArgoCD · External Secrets · Istio Gateway API 기반 운영 배포 파이프라인 구축 (ECR · IAM 역할 · Helm 차트 포함)
2025.01 – 2026.01
스페이스오디티
·Backend Developer기여도 70%백엔드 API 개발 · 데이터 파이프라인 설계 및 구현 · 쿼리 최적화 · 스크래퍼 구현
퇴사 사유 : 경영악화
- •NestJS · TypeORM · PostgreSQL 기반 K-POP 데이터 분석 서비스 백엔드 설계 및 구현 — 일 평균 100만 건 데이터 처리, 아티스트 300여명 / 앨범 600건 이상 규모
- •SNS · 영상 플랫폼 스크래핑 데이터를 Raw → 집계 구조로 분리한 파이프라인 구축, 지표 계산과 데이터 검증 가능한 구조 설계
- •사전 집계, 캐시, 인덱스 최적화를 적용해 조회 성능과 운영 복잡도 사이의 균형 확보
- •Redis 캐싱 전략 적용으로 API 응답 속도 20% 수준 개선 및 DB 부하 완화
- •K-POP 팬 플랫폼 Blip(400만 누적 다운로드 · 40만 MAU) 웹/앱 API 개발 및 유지보수 — 신규 기능(웹 Blip) 개발 및 서비스 장애 개선
- •기사 썸네일 이미지를 해시(Hash) 값으로 변환하고 해밍 거리(Hamming Distance) 기반 유사도 비교를 통해 동일·유사 이미지를 판별하는 중복 제거 로직을 구현
- •데이터 수집 실패·집계 이상치를 빠르게 인지하는 모니터링 및 알림 전담 구조 구축
2023.10 – 2024.11
두디스 프로젝트
Co-founder·Backend Developer기여도 80%백엔드 API 개발 · 데이터 파이프라인 설계 · OpenSearch 기반 구조 개선 · CI/CD 구축
퇴사 사유 : 경영악화
- •NestJS · TypeORM · MariaDB · OpenSearch 기반 일평균 1GB 유튜브 콘텐츠 분석 데이터 파이프라인 설계 및 구축
- •Logstash 활용 데이터 수집·가공 파이프라인 설계, OpenSearch 연동 대용량 데이터 검색·분석 기능 구현
- •형태소 분석·키워드 기반 데이터 분석 API 개발 — 비정형 텍스트 데이터 기반 비디오 탐색 시스템 구축
- •다중 조인 기반 병목 분석 후 집계 테이블·비정규화 전략 적용 — 핵심 집계 API 응답속도 40초 → 3초 개선
- •Turborepo 기반 모노레포 전환으로 프론트·백엔드 타입 안정성 확보 및 빌드 시간 10% 개선
- •Docker · Docker Compose 기반 자동화된 CI/CD 파이프라인 구축으로 배포 안정성·개발 효율성 향상
2021.07 – 2023.10
메가프레스
·Backend Developer기여도 80%프론트·백엔드 설계 및 개발 · 재고관리 동시성 문제 해결 · 구조 개선 · 모노레포 전환
- •메가프레스 계열 15개+ 인쇄 서비스 사이트에서 하드코딩으로 관리되던 상품 페이지를 MongoDB 조합 document 기반 자동 생성 구조로 전환 — 관리자 페이지에서 상품 정의만으로 전 사이트 상품 페이지 자동 생성, 사이트 추가 시 개발 작업 불필요
- •Express · MongoDB 기반 관리자 API 개발, Jest TDD · GitHub Actions CI/CD 파이프라인 구축
- •낙관적 잠금(Optimistic Locking) 적용으로 동시 수정 환경에서 재고 관련 CS 건수 약 50% 감소
- •Express → NestJS + Hexagonal Architecture 전환, 모노레포 구조로 코드 중복 제거 및 유지보수성 향상
- •RxJS · FxTS 도입으로 비동기 데이터 처리 구조 개선 및 프론트엔드 코드 품질 향상
- •신규 개발팀 개발 컨벤션과 배포 프로세스 표준화 주도
포트폴리오
글로벌 K-POP 데이터 분석 서비스
- ✓기존 Blip 서비스의 MySQL 운영 데이터와 신규 K-POP Radar의 PostgreSQL 구조가 공존하는 환경에서 데이터 동기화 흐름과 조회 모델 재설계
- ✓화면에서 자주 호출되는 지표는 사전 집계 구조로 분리하고 탐색형 데이터만 동적 조회로 남겨 대시보드 응답 안정성과 운영 복잡도 사이의 균형 확보
- ✓수집 결과는 Firestore에 Raw 형태로 저장하고 db-syncer를 통해 PostgreSQL 기준 모델로 반영하는 구조 운영
- ✓중간 집계 상태와 데이터 정합성을 확인하는 Slack 알림 로직 구성
유튜브 콘텐츠 소재 · 키워드 트렌드 분석 플랫폼
- ✓MySQL 조인 중심 구조에서 발생하던 병목을 분석해 비정규화 기반 검색·집계 구조로 전환하고 핵심 집계 API 응답 속도를 약 40초에서 3초 수준으로 개선
- ✓검색 요청은 토큰 테이블에서 후보 콘텐츠를 먼저 좁히고 이후 OpenSearch의 비정규화 데이터에서 최종 조회하는 방식으로 구성해 탐색 비용과 응답 지연을 함께 축소
- ✓BERT 기반 텍스트 임베딩·토크나이징·클러스터링 파이프라인 구축
인쇄물 커머스 플랫폼 자동화 시스템
- ✓메가프레스 계열 15개+ 사이트에서 하드코딩으로 운영하던 상품 상세 페이지를 MongoDB 조합 document 기반 자동 생성 방식으로 전환 — 사이트 추가·상품 수정 시 개발 작업 불필요, 운영 비용 절감
- ✓Next.js 공통 템플릿과 MongoDB 조합형 JSON 구조를 바탕으로 관리자 화면에서 상품 정의만으로 페이지 구성이 달라지는 상품 상세 구조 설계
- ✓재고 차감에는 Optimistic Locking을 적용해 동시 주문 환경에서도 데이터 정합성 확보
- ✓신규 개발팀의 개발 컨벤션과 배포 프로세스 표준화 정리
사이드 프로젝트
차량 센서 Raw 로그를 실시간 수신·정제하여 위험 운전 패턴을 탐지하는 백엔드 파이프라인 — IoT 디바이스 데이터 수집·처리 구조와 동일한 패턴으로 설계
- •Kafka 토픽 구독 → 10초 슬라이딩 윈도우 버퍼링 후 일괄 처리로 건별 DB I/O 제거, 처리량 향상
- •np.interp + NumPy 벡터화 haversine으로 결측값 보간 및 거리 계산 — 순수 Python 루프 대비 처리 속도 개선
- •Bounding box 사전 필터로 제한구역 비교 연산 O(N×M)의 후보를 사전 축소, 불필요한 정밀 계산 회피
- •SQLAlchemy 2.0 Core bulk insert로 대용량 GPS 레코드 적재 최적화
- •SHA-256 기반 Trip 멱등성 처리 — 재전송 시 중복 적재 방지
- •MAX_RECORDS 가드 + Pydantic field_validator로 OOM 및 입력 이상치 방어
자연어 챗봇으로 매매를 기록하고 LLM 기반 종목 분석 리포트를 제공하는 개인 투자 관리 서비스 (pnpm Turborepo 모노레포)
demo@byeongguk.cloud비밀번호: Test1234!- •Groq / Anthropic 멀티 프로바이더 추상화 — 공급사 전환 시 호출부 변경 없이 Provider 교체 가능한 어댑터 설계
- •챗봇 2-step 파이프라인: 의도 분류(TRADE_ENTRY / INVESTMENT_QUERY) → 종목 추출 후 매매 파싱 또는 투자 어드바이저로 라우팅
- •DART 재무 · 네이버 뉴스 · Yahoo Finance 지표를 Promise.all 병렬 수집 후 LLM 합성 리포트 생성, 결과를 Redis에 24h 캐싱하여 API 호출 비용 절감
- •pgvector 기반 뉴스 임베딩 RAG — 코사인 유사도 검색으로 분석 컨텍스트 보강
- •shared-types · db-schema 패키지를 단일 소스로 관리해 DTO 중복 제거
제가 기여할 수 있는 방식
느린 조회·집계 구조 개선
조회 패턴과 데이터 모델을 함께 분석해 병목 원인을 찾고 필요한 경우 비정규화·캐시·집계 구조 개선으로 성능을 높일 수 있습니다.
데이터 수집·가공 파이프라인 안정화
스크래핑, 적재, 가공, 집계 흐름을 분리해 운영 중 오류를 빠르게 확인하고 재처리 가능한 구조로 개선할 수 있습니다.
요구사항을 API와 데이터 구조로 구체화
기획·운영 요구를 단순 기능 단위가 아니라 데이터 흐름과 사용 시나리오 기준으로 정리해 실제 개발 가능한 형태로 풀어낼 수 있습니다.
운영 이슈를 구조 개선으로 연결
장애나 성능 저하가 발생했을 때 임시 대응에 그치지 않고 재발 가능성을 줄이는 방향으로 구조를 개선하는 데 강점이 있습니다.
유지보수 가능한 코드베이스 정리
테스트, 문서화, 책임 분리를 통해 다른 개발자도 이해하고 이어서 개발할 수 있는 코드 구조를 만드는 데 기여할 수 있습니다.
반복 업무 생산성 향상
반복 구현, 테스트 초안, 리팩토링 검토 단계에서는 AI 코딩 도구를 활용해 속도를 높이되 최종 구조와 품질은 직접 검증하는 방식으로 개발할 수 있습니다.
자격증 · 특허
자격증
특허
대용량 비정형 텍스트 데이터의 키워드 분석 방법 및 프로그램
대용량 비정형 텍스트를 분석 가능한 단위로 구조화하고, 문맥 기반 키워드 추출 정확도를 높이기 위해 BERT 기반 분석 방식을 적용한 키워드 분석 방법에 관한 특허
리버스 인덱싱을 이용한 대용량 비정형 텍스트 데이터의 키워드 검색 시스템
대용량 비정형 텍스트를 원문 직접 검색하지 않고, 토큰별로 문서 ID를 역색인 구조로 저장해 빠르게 검색·집계할 수 있도록 만든 검색 시스템
학력
중국 천진 남개대학교 (Tianjin Nankai University)
공상관리학 전공 / 인사관리 부전공
2012.06 – 2016.07 · 학점 75.6 / 100
미적분, 선형대수, 확률과 통계, 미시·거시경제학, 노동경제학 이수. 데이터 기반 의사결정 및 분석적 사고에 대한 학문적 기초 역량 확보.
교육 수료
코드스테이츠 (Code States)
풀스택(Node.js) 과정 수료
2020.07 – 2020.12
JavaScript, Node.js, SQL, AWS 기반 웹 서비스 개발 교육 이수. 단기 프로젝트(2주/4주) 및 페어 프로그래밍 경험. 웹 서비스 전반에 대한 실습 중심 커리큘럼 수행.