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서비스 API 마이그레이션

프로젝트 개요:

• 기존 기술 스택: Spring 3, MyBatis

• 마이그레이션 후 기술 스택: Spring Boot, JPA

활동 내용:

1. API 마이그레이션:

   • Spring 3와 MyBatis로 작성된 기존 레거시 API를 Spring Boot와 JPA로 마이그레이션.

   • 시간표, 인증 및 권한 부여 로직을 새로운 기술 스택으로 전환.

   • 기존 API와 동일한 응답을 보장하기 위해 인수 테스트 진행.

   • Rest Assured를 활용하여 마이그레이션된 API의 기능과 성능을 검증.

2. 운영 및 유지보수:

   • 마이그레이션된 시간표, 인증 및 권한 부여 도메인의 운영 및 유지보수 담당.

   • 운영 중 발생하는 에러 처리 및 디버깅.

   • 사용자 피드백을 기반으로 기능 업그레이드.

성과:

• API 마이그레이션을 통해 성능과 유지보수성이 개선됨.

• 인수 테스트를 통해 안정성과 신뢰성을 확보.

• 새로운 인원이 팀에 합류할 때 기술 장벽이 낮아져 빠른 적응이 가능해짐.

데이터베이스 정규화 및 성능 향상

프로젝트 개요:

• 기존 데이터베이스 문제점: 중복된 데이터로 인한 비효율성

활동 내용:

1. 데이터베이스 정규화:

   • 기존 MySQL 데이터베이스의 구조를 정규화하여 데이터 중복을 제거.

   • 데이터 모델을 재설계하여 확장 가능하고 효율적인 구조로 개선.

2. 성능 최적화:

   • 새로운 데이터베이스 구조에 맞춰 API를 재설계.

   • 쿼리 성능을 40% 이상 향상시켜 사용자 경험을 개선.

성과:

• 데이터베이스 정규화를 통해 데이터 중복을 제거하고 효율성을 높임.

• API 성능 최적화로 사용자 응답 속도가 크게 개선됨.

• 스프링 프레임워크의 기본 개념과 실습을 통해 깊이 있는 이해를 달성

• 실무 프로젝트에서 스프링 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있는 능력 배양

• 상호 코드 리뷰를 통한 코드 품질 향상 및 개발 역량 강화

• 교육 기관 NEXTSTEP이 운영하는 초록스터디 자바 과정에 테스터로 참여하여 학습 자료를 분석하고, 그 결과를 피드백하여 교육 자료의 개선에 기여

활동 내용:

1. AI 및 소프트웨어 기초 강의 수강:

   • 인공지능과 소프트웨어 기초 이론을 학습

   • 강의 내용은 데이터 분석, 머신러닝 기초, 딥러닝 개론 등을 포함

2. 코드 리뷰 및 멘토링:

   • 네이버 클라우드와 고려대학교 교수진 등 AI 전문가들의 1:1 코드리뷰 및 멘토링 세션에 참여

   • 개인 프로젝트에 대한 피드백을 받고, 코드 품질 향상 방법을 학습

3. 와인 품질 예측 프로젝트 수행:

   • 머신러닝 모델을 설계하고 구현하는 실무 프로젝트를 진행

   • 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 및 튜닝 과정을 경험

주제: MQL 데이터 기반 B2B 영업 기회 창출 예측 모델 개발

활동 내용:

• 데이터 처리 및 분석: 대량의 MQL 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 예측 모델을 개발

• 모델 개발: 다양한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구현하고 성능 평가

• 협업: 다양한 배경을 가진 팀원들과 협력하여 프로젝트를 진행, 역할 분담 및 효율적인 커뮤니케이션

• 문제 해결: 제한된 시간 내에 발생하는 문제를 신속하게 해결하며 프로젝트 완료

결과 및 성과:

• 데이터 처리 및 분석 능력 향상

• 협업을 통한 팀워크 및 커뮤니케이션 스킬 강화

• 빠른 문제 해결 능력 배양