전호종

백엔드 엔지니어

ododesc@gmail.com

경력

테일러타운

서울

백엔드 엔지니어

2026년 1월 - 2026년 4월

  • LLM 기반 사이즈 실측 데이터 추출 자동화

  • 패션 커머스 플랫폼 '댄블' 백엔드 기능 개발 및 유지 보수

렉스퍼

서울

백엔드 엔지니어

2021년 11월 - 2026년 1월

  • AI 영어 학습자료 생성 서비스 '레슨위드' 백엔드 아키텍처 설계 및 개발

  • '비상교육' 대상 학습자료 생성 기능 API 제공 및 전용 클라우드 인프라 구축

  • 온프레미스 MicroK8s 클러스터 구축 및 운영, CI/CD 파이프라인 구축

  • 수능 영어 원문 정보 수집 자동화

  • '아시아개발은행' 의뢰 방글라데시 교사 대상 AI 수업 지원 도구 프로토타입 개발

프로젝트

AI 영어 학습자료 생성 서비스 '레슨위드'

렉스퍼

백엔드, 인프라

2023년 6월 - 2026년 1월

개요

영어 텍스트로 다양한 유형의 문제를 생성하고 텍스트를 구성하는 어휘와 구문에 대한 분석을 제공하는 서비스

팀 구성

  • CTO & ML 엔지니어 (1)

  • 백엔드 엔지니어 1

  • 프론트엔드 엔지니어 2

역할

  • 백엔드 아키텍처 설계 및 개발

  • 서비스 개발과 운영을 위한 인프라 구축

  • LLM 프롬프트 설계 및 출력 품질 개선

사용기술

LLM API, spaCy, Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, RabbitMQ, Docker, MicroK8s, Prometheus, Grafana

주요 기여 및 성과

  • RabbitMQ 기반 비동기 학습자료 생성 파이프라인 설계 (약 53만 건 학습자료 생성)

  • Transactional Outbox 패턴을 적용해 DB와 메시지 발행 상태 불일치 방지

  • CPU-bound 연산으로 인한 AMQP heartbeat 지연 및 RabbitMQ 연결 끊김 문제를 스레드 오프로딩으로 해결

  • DLQ 적체량 메트릭을 수집하고 임계 초과 시 Slack 발송으로 실패 메시지 조기 대응

  • 프롬프트 체이닝, 출력 검증, 재시도를 활용한 파이프라인으로 LLM 출력 품질 고도화

  • 동일 사양 EC2 온디맨드 기준 연 약 6만 달러로 환산되는 워크로드를 온프레미스 MicroK8s 클러스터에서 운영

시스템 아키텍처 다이어그램

학습자료 생성 B2B API

렉스퍼

백엔드, 인프라

2024년 6월 - 2024년 8월

개요

‘레슨위드’의 학습자료 생성 기능을 고객사에서 사용할 수 있도록 API로 제공하고 고객사용 AWS 환경을 구축

팀 구성

  • CTO & ML 엔지니어 (1)

  • 백엔드 엔지니어 (1)

역할

  • API 개발 및 고객사 연동 지원

  • AWS 인프라 구축 및 부하테스트

사용기술

Python, FastAPI, RabbitMQ, Nginx, Docker Compose, AWS(VPC, EC2, RDS, CloudWatch), Locust

주요 기여 및 성과

  • 고객사 전용 AWS 실행 환경 구축 및 비동기 작업 API 개발

  • 고객사 요구 처리량을 검증을 위한 부하 테스트 수행

  • Cloudflare 프록시 환경에서 원본 클라이언트 IP를 복원하고 고객사 IP 기반 접근 제어

  • Swagger 기반 API 연동 가이드 문서 작성 및 고객사 연동 지원

LLM 기반 실측 데이터 추출 자동화

테일러타운

백엔드

2026년 3월 - 2026년 4월

개요

판매자가 상품 실측 데이터를 누락하고 상세 이미지에만 표기한 상품을 작업자가 이미지에서 실측 정보를 확인해서 입력하던 반복 작업을 자동화

팀 구성

  • 백엔드 엔지니어 (1)

  • 실측 정보 추출 작업자 (2)

역할

  • 작업 담당자와 요구사항 도출

  • 프롬프트 개선 파이프라인 설계

사용기술

Python, Tesseract OCR, LLM API, Claude Code

주요 기여 및 성과

  • 상품 상세 이미지를 문제, 입력된 사이즈 정보를 정답으로 하는 훈련/평가 데이터셋 구축

  • 사이즈 추출 → 채점 → 오답 원인 분석 및 시각화 → 프롬프트 개선 파이프라인 설계 (평가 데이터셋 기준 추출 정확도 0.98 달성)

  • 세로로 긴 이미지의 인식 저하 문제를 이미지 분할 후 OCR 기반 사이즈표 영역 선별로 개선

  • 기존 누락 상품 약 5,000 건의 90% 일괄 처리 및 신규 누락 상품 처리 스케줄링 → 수작업 대상을 사이즈 정보가 없는 상품으로 축소

기술

Backend

Python, FastAPI, Django, SQLAlchemy

Databases & Messaging

PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ

Infrastructure & DevOps

GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes, AWS

AI & NLP

LLM Integration, Prompt Engineering, spaCy

학력

국민대학교

서울

학사, 영어영문학부 영미어문전공 졸업

2018년 2월 - 2020년 8월

연락처

전화번호

010-****-**66