안녕하세요 👋
"AI는 인간의 목적을 대체하는 것이 아니라, 인간의 역량을 증폭시킨다."
– 젠슨 황
About Me
백엔드와 AI 사이에서 실제로 작동하는 것을 만드는 걸 좋아합니다. 기술 선택에는 이유가 있어야 하고, 코드는 나중에 다시 읽을 수 있어야 한다고 생각합니다.

새로운 분야에 적극적으로 도전하고, 작은 성과에 안주하지 않으며, 실패를 배움의 기회로 삼아 끊임없이 성장합니다.
프로젝트를 주도적으로 기획·구현하며, 최적화와 확장 가능성을 고민하고, 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하기 위해 끊임없이 학습하고 발전하고 있습니다.
Career
실무 경험, 교육 이력, 수상 내역을 시간순으로 정리했습니다. 각 단계에서 무엇을 배웠고 어떻게 발전했는지 확인해보세요.

삼성전자 주관 소프트웨어 인재 양성 과정으로, 1년간 1,600시간의 집중 교육을 통해 팀 프로젝트 기획·개발 역량과 실무 개발 경험을 쌓았습니다.
정보통신공학 전공으로 컴퓨터 네트워크, 데이터베이스, 운영체제, 알고리즘 등 CS 핵심 과목을 이수하고 졸업 프로젝트를 통해 개발 역량을 배양했습니다.
Tech Stack
유행하는 기술을 나열하기보다, 실제 프로젝트에서 선택하고 검증한 기술 위주로 정리했습니다. 카테고리별로 숙련도와 사용 경험을 함께 볼 수 있습니다.
Selected Works
단순히 기능을 만든 프로젝트보다, 문제를 정의하고 구조를 설계하고 운영 경험까지 정리한 프로젝트를 중심으로 골랐습니다. 실시간 처리, 인프라 자동화, 데이터 흐름 설계, 사용자 경험 개선이 공통 축입니다.
Projects
6
Awards
3
Stacks
40+

Case Studies
5 projects
공공데이터로 RAG 파이프라인을 단계별로 실험한 학습 프로젝트
스트리머와 시청자를 매끄럽게 연결하는 실시간 참여 플랫폼
스마트 팩토리 물류 기기 통합 제어 및 모니터링 시스템
Activities
개발 커뮤니티 활동, 멘토링, 발표 등 혼자서는 할 수 없는 경험들을 모았습니다. 배운 것을 나눌 때 더 단단해진다고 믿습니다.
Community & Mentoring
1 activitiesWriting
배운 것을 글로 나눕니다월 $1 Go 플랜으로 commandcode.ai 결제부터 첫 손맛까지. taste-1 자기학습 + DeepSeek V4 Pro 백엔드 조합이 진짜 $1 값을 하는지 며칠 굴려본 첫인상.
자연어 질문을 SQL·차트·인사이트로 잇는 멀티 에이전트를 직접 만들며 배운 것들. 결정론적인 건 코드로, 비결정론적인 것만 LLM에 맡기는 하이브리드 워크플로우로 값싼 모델로도 고성능 LLM+ReAct 구성과 거의 동등한 결과를 낸 개발 회고.
Quest 2의 Textual TUI를 Quest 3 RAG 비교 들어가기 전에 Jupyter Notebook으로 옮긴 이유와 노트북 셀 구성 정리. 직관성·실험 반복성·공유성 세 축으로 결정.
Google AI Edge Gallery로 iPhone에서 Gemma 4 (E2B/E4B)를 돌려본 후기. token/sec·발열·배터리 실측과 온디바이스 LLM이 지금 어디쯤 와 있는걸까?
RAG 없이 전체 스키마를 프롬프트에 주입해서 SQL을 생성하는 Naive Baseline 구축. Textual TUI로 반복 테스트 환경까지 만들고, 20개 질문에서 Execution Accuracy 100%를 기록했습니다.
블로그에 AI 챗봇을 직접 붙이며 했던 고민들. RAG와 캐싱 레이어를 어떻게 엮었고, 챗봇 UI는 어떻게 다듬었고, 어디서 삽질했는지 러프하게 정리합니다.