Dev Workspace

B2C 커머스와 광고 도메인에서 대규모 트래픽 처리, 데이터 정합성, 배치 안정화 문제를 다뤄온 백엔드 엔지니어

최근에는 MCP 기반 레거시 시스템 자동 문서화 AI Agent 워크플로우와 Playwright QA 자동화 파이프라인을 설계, 구축하며 반복 분석, 검증, 운영 대응이 발생하는 구간을 자동화 가능한 개발 흐름으로 재구성

Agentic Engineering

반복적인 개발, 분석, QA 업무를 줄이고 팀원이 더 빠르게 맥락을 파악할 수 있도록 AI Agent 기반 업무 흐름 설계

LocalWiki — AI 기반 레거시 시스템 분석 플러그인 설계

GitHub, Jira, Confluence, MSSQL(MCP)을 다중 소스로 교차 검증하여 코드에 드러나지 않는 비즈니스 레이어까지 포함한 구조적 위키를 자동 생성하는 분석 플러그인 설계
- 저렴한 모델에서도 균일한 문서 품질: 정적 분석으로 추출한 코드 구조 팩트를 LLM에 선주입 → 모델 성능에 관계없이 환각 없는 정확한 문서 생성
- 코드베이스만으로 파악 불가능한 비즈니스 레이어 분석: DB(MCP), GitHub, Jira, Confluence 다중 소스 교차 검증 → 정산 규칙, 배치 스케줄링 의도, 도메인 정책까지 문서화
AI Agent 기반 프론트엔드 개발 워크플로우 설계 및 Playwright QA 자동화

프론트엔드 경험 없는 팀원도 통합 광고 어드민 Next.js, React 개발에 참여할 수 있도록 AI Agent 기반 개발 체계와 이슈 단위 QA 파이프라인 설계, 구축
- 4-Source 멀티모달 컨텍스트 기반 AI Agent 개발 체계 설계: 기준점 없는 컴포넌트 생성 오류를 줄이기 위해 Figma, 기획서, Jira, 기존 코드 컨텍스트를 함께 주입
- 이슈 단위 QA 1차 검증 자동화: Jira Evidence 매핑, Playwright E2E, 대시보드를 연결하여 이슈 단위 QA 검증 자동화, 수동 QA 비용 절감
- 프론트엔드 비경험 팀원도 개발 참여 가능한 체계 수립: AI Agent 기반 워크플로우로 도메인 전문가가 직접 프론트엔드 개발에 기여할 수 있는 구조 확보

업무 경험

Gmarket

AdTech Engineering Team, Backend Engineer 서울, 대한민국 · 2023.01 ~ 2026.05

💡 MAU 600만 커머스 플랫폼의 AdTech 팀 — 검색광고 시스템 전반

검색광고 백엔드 전반 담당
- MAU 600만 커머스 플랫폼의 검색광고 랭킹, 정산, 운영 어드민, 외부 지면 연동까지 광고 백엔드 전반 담당
검색광고 랭킹 시스템 재설계 및 성능 최적화
- 랭킹 갱신 시간 4시간 → 3분 단축으로 광고주 CS 및 환불 문제 전면 해소, 피크 트래픽 안정 처리
검색광고 데이터 정합성 파이프라인 구축
- 상용 CDC 없이 MS-SQL↔MongoDB 정합성 확보, 데이터 불일치 운영 리스크 감소
검색광고 정산 데이터 Databricks 이관
- Databricks 도입에 맞춰 Hadoop 기반 정산 배치를 이관하고, 반복되던 새벽 수동 재처리 부담 해소
검색광고 운영 어드민 개발 및 유지보수
- 프로모션, 입찰, 광고그룹, 소재, 예산 관리 기능 개선 및 운영
판매자 광고 관리 어드민 설계
- 광고 집행, 예산, 소재 관리 화면의 Next.js 기반 구조 설계와 주요 화면 개발 주도
광고 트래킹 시스템 마이그레이션
- Node.js v6 → v16 및 Kubernetes 기반 전환, Datadog 모니터링 도입
외부 광고(EDN+) 서빙 API 신규 개발
- 외부 매체 광고 요청에 맞춰 광고 선택, 크리에이티브 반환, 노출 추적 흐름을 처리하는 Spring 기반 서빙 API 구축
DA 배너 광고 동영상 타입 신규 개발
- 이미지 기반 DA 배너 광고에 동영상 소재 타입을 확장하고, VOD 처리 상태 동기화로 신규 광고 상품 출시 지원

Tech Stack: Spring Boot, Webflux, Redis, Kafka, MongoDB, Node.js, Express.js, Databricks, Openshift, Kubernetes

Gmarket

MarTech Engineering, Backend Engineer 서울, 대한민국 · 2026.05 ~ 현재

💡 B2C 기반 제휴(Affiliate) 시스템

B2C 제휴(Affiliate) 시스템 구축
- AIDC 통합 제휴 도메인의 초기 요구사항 정리와 서비스 경계 설계 참여

Catenoid

Convergence Team, Backend Engineer 서울, 대한민국 · 2021.02 ~ 2022.11

🎬 국내 1위 B2B 영상 솔루션 — 고객사 500+, 일간 100Gbps 트래픽

Loomex 미디어 유통 관리 솔루션 고도화
- .NET 모놀리식 → Node.js MSA 전환, 이벤트 기반 구조 도입
VOD & Live Streaming 처리 구조 재설계
- 멀티 인코딩 엔진 구조와 서버리스 기반 처리로 운영 비용 최적화 및 성능 개선
소셜 미디어 동시 송출 기능 개발
- YouTube, Facebook 송출 설정 6단계 수동 입력을 1회 OAuth 인증 기반 자동화로 전환
복구 가능한 대용량 청크 업로드 구현
- 대용량 업로드 타임아웃 문제를 분할 업로드와 이어받기로 개선
배포 자동화 구축
- GitHub Actions + Jenkins 기반 환경별 배포 자동화

Tech Stack: Node.js, Express.js, Nest.js, Spring Boot, AWS, Wowza Streaming Engine, AWS MediaLive

WineSoft

Platform Team, Full-stack Developer 서울, 대한민국 · 2020.04 ~ 2020.09

⚡ B2B 솔루션 업체 — STON Edge Server, M2 이미지 엔진

M2 Engine Parser 개발
- URL 기반 이미지 변환 명세 파서 개발, 11번가 QA 통과 후 실 서비스 적용

Tech Stack: Vue.js, Node.js, Express.js

Computer Science Lab

학부 연구생 충남 아산 · 2018.03 ~ 2019.02

대학원생 논문 연구 보조 및 관련 개발 수행
센서 데이터 수신 후 Elasticsearch에 인덱싱하는 Python 모듈 개발
당뇨병 환자 혈당 예측 산학 연구 참여, ML 학습용 데이터 전처리 수행
Elastic Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)을 활용한 데이터 인덱싱 및 시각화

Tech Stack: Python, Elasticsearch, Logstash, Kibana

스킬

Backend: Spring Boot, Spring Webflux, Node.js, Express.js, Nest.js
Database: MongoDB, MS-SQL, Redis, Elasticsearch
Messaging: Kafka, AWS SQS, AWS EventBridge
Infra / Cloud: AWS, Kubernetes, Openshift, Docker, Databricks
Monitoring: Datadog, CloudWatch, Kibana
Frontend: Vue.js, React, Next.js, TypeScript
DevOps: GitHub Actions, Jenkins, CI/CD
AI / Agentic: MCP, Playwright, Google Gemini, OpenAI, Ollama, RAG

RESUME

정재철

Agentic Engineering

업무 경험

Gmarket

Gmarket

Catenoid

WineSoft

Computer Science Lab

스킬

학력

순천향대학교

자격증