| [email protected] | |
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| Github | https://github.com/greensnapback0229 |
| Blog | https://greensnapback0229.github.io |
2년간 대학 축제 AI 이성 매칭 서비스를 기획, 개발, 배포하고 운영했습니다.
운영 과정에서 그 성과로 누적 3,000명 이상의 유저와 매 학기 10,000건의 매칭을 안정적으로 서비스했고, 이를 통해 외주 요청을 받아 부천FC와 협업하여 응원성향 매칭 서비스를 3만명의 관중을 대상으로 서비스했습니다.
현재는 현업 개발자들과 함께 LLM 기반 AI 일기 서비스를 개발하고 디스콰이엇 트랜딩 앱 1위를 달성했습니다.
👥 Collaboration - 소통 과정도 데이터의 흐름으로 생각합니다.
부천FC의 외주 개발과정에서 구단 담당자로부터 변동사항이 단방향으로 메신저에 전달되었습니다. 기술적 베이스가 없던 담당자의 요청으로 인해 개발자들의 재검토 요청이 다량 발생하며 업무에 병목지점이 발생했습니다.
이를 위해 선제적으로 구단 담당자와 직접 소통하며 요구사항을 정리하고, 기능 흐름을 시퀀스 다이어그램과 데이터 정의 문서로 구조화해 개발팀에 공유했습니다. 그 결과 재작업과 재검토 요청을 크게 줄이고, 시간내에 프로젝트를 성공적으로 완료할 수 있었습니다.
🏃♂️ Growth - 원리를 이해하여 최선의 선택을 합니다.
기술을 학습할 때 단순히 문법과 사용법을 익히는 것에서 멈추지 않고 내부 구조와 동작 과정을 함께 이해하려고 합니다. 원리를 이해해야 기술의 장단점을 판단할 수 있고 상황에 맞는 선택을 할 수 있다고 생각합니다.
또한 학습한 기술을 실제 프로젝트에 적용하며 어떤 문제가 발생할 수 있는지 고민하고 이를 개선하는 방식으로 공부합니다. 이 과정에서 얻은 내용은 기술 블로그에 기록하며 지식을 정리하고 다음 문제 해결에 활용하고 있습니다.
AI와 개발자가 함께 이해할 수 있는 문서화를 지향합니다.
지속가능한 AI활용을 위해 함께 이해할 수 있는 컨텍스트를 산출해내는 것 까지 개발과정이라고 생각합니다. SPEC 문서 산출시 mermaid와 같은 툴을 활용하여 시각 자료를 포함한 문서화로 제 3자가 읽어도 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. DECISION-LOG 문서를 지속적으로 업데이트하며 기술이 적용된 고민 과정을 AI와 함께 기억합니다.
개발자의 Gray-Zone은 AI의 산출물에 반영된다고 생각합니다.