소프트웨어 엔지니어 이력서 예시

• Kafka 이벤트를 PostgreSQL에 일괄 저장하는 Go 수집(ingestion) 워커를 구축. 멱등 키와 재처리 테스트로 타임아웃 이후 중복 저장을 찾아 수정
• 재처리 중 컨슈머를 중단해 분산 시스템(distributed systems)의 신뢰성(reliability)을 검증. Redis 중복 제거 키의 수명과 큐 역압력을 조정해 복구 시 메모리 고갈을 막음
• 초당 20,000건의 고정 재생 부하로 벤치마킹과 프로파일링을 수행해 Rust 수집 핸들러를 개선. 압축 해제 크기를 제한하고 메모리 할당 전에 검증하여 Kafka 영속화 이후 응답을 유지하면서 p95 응답 지연을 180ms에서 112ms로 단축
• 프로젝트·distinct ID별 멀티테넌트 큐 제한을 설계. 대량 요청 고객을 별도 처리 경로로 분리하고 Kafka 오프셋과 PostgreSQL 식별 매핑으로 데이터 무결성을 확인하여 3배 트래픽 급증 중에도 다른 고객의 목표 지연시간을 유지
• 소비자 지연·재시도 건수·전체 수집 지연을 연결하는 관측성 대시보드를 구축. 온콜 장애에서 멈춘 파티션의 잘못된 이벤트를 추적해 격리 배치를 재생하고 건수를 대조한 뒤 종료했으며, 재현 테스트를 카나리 배포 기준에 추가
• Kafka 소비 지연·실패 큐 알림에 테넌트 식별자를 포함하고 재처리 명령을 연결; 동일 이벤트 재전송 시 중복 레코드가 생성되지 않는지 검증
• 테넌트별 독립 테스트 데이터를 활용한 Kafka 수집 재처리 검증 책임; 다른 테넌트의 순서 보장 조건을 유지하며 PostgreSQL 중복 쓰기 해결
• Go 수집 경로 벤치마크 도구 배포 및 할당 병목 프로파일링; 동일 재현 워크로드에서 최대 메모리 사용량 21% 감소

• Go 워커에 이벤트가 전달되기 전에 Node.js 발행기에서 스키마를 검증하도록 구현. 계약 테스트로 호환되지 않는 요청을 재현해 Kafka 유입을 차단하고 실패 요청을 보존해 원인 분석을 가능하도록 구성
• Datadog에서 로그 처리용 Go 워커를 구현하고 고객·재시도 시간 범위별로 Redis 중복 제거 키를 제한. 중복 요청이 포함된 합성 데이터 200만 건을 재생해 워커 재시작 후 PostgreSQL 대사에서 승인된 레코드의 누락이 없음을 확인
• 확장 후 축소 방식과 사전 검증한 롤백으로 PostgreSQL 테이블 36개를 마이그레이션. 스키마와 애플리케이션 배포를 분리하고 같은 테스트 데이터로 구·신규 쓰기 경로를 검증하여 고객 쓰기 중단 없이 변경

• 결제 소프트웨어팀에서 웹훅 서명·중복 전송·순서가 바뀐 이벤트의 계약 테스트를 추가. 수동 출시 점검을 재생 가능한 테스트 데이터로 바꿔 다음 고객 연동을 배포하기 전에 재시도 회귀 오류를 발견

• 합성 테넌트 트래픽, 제어 가능한 Kafka 장애, S3 보관함을 갖춘 로컬 이벤트 재생 도구를 구축. 복구 시간과 재생 전후 고유 이벤트 수를 비교해 CI에서 유실·중복 전송 실패를 재현할 수 있도록 구성
• 테스트 데이터 생성기·벤치마크 설정·실패 유형표를 프로젝트 보고서에 정리. 엄격한 순서 보장과 별도 처리 경로를 비교하고 실제 배포 전에 변경해야 할 소비자 가정을 기록
• 독립 입력을 활용한 개인 회귀 테스트 구성 책임; 경계 사례 오류 해결 및 기대 출력이 포함된 재현 시험 자료 배포

관련 과목: 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크

Rust · Node.js · Go · Kafka · PostgreSQL · Redis

테넌트 분리 · 데이터 무결성 · 관측성

부하 테스트 · 회귀 테스트 · 장애 복구

• 프로젝트 전후 추적을 활용한 개인 기술 글 발행; 잘못된 가정·회귀 검증 범위·구현 미지원 사례 설명