최우혁 James
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whc9999@naver.com
ABOUT ME
“비결정적인 모델 출력을 검증 가능한 데이터와 재현 가능한 실행 흐름으로 연결합니다.”
PROFILE
홍익대학교 컴퓨터공학과 (2023.03 ~ 2027.02 졸업예정)
신촌연합 IT 창업학회 CEOS - 24기 Backend 파트장 (2026.08 ~ )
신촌연합 IT 창업학회 CEOS - 23기 Backend 수료 (2026.03 ~ 2026.08)
홍익대학교 멋쟁이사자처럼 - 14기 Backend 운영진 (2025.01 ~ )
홍익대학교 멋쟁이사자처럼 - 13기 Backend 수료 (2025.03 ~ 2025.12)
홍익대학교 컴퓨터공학과 학술학회 P.C.R.C. - 36기 (2024.09 ~ 2024.12)
홍익대학교 중앙 클래식기타 동아리 NEFER - 45기 운영진 (2024.03 ~ 2025.02)
Certificate
정보처리기사
한국산업인력공단 · 2026
SQLD (SQL 개발자)
한국데이터산업진흥원 · 2026
SKILL
Language : Java, Python, C++, C, Dart
Backend : Spring, Spring Data JPA, Spring Security, JWT, REST API
AI & Search : OpenAI API, Cohere Embedding, Prompt Engineering, RAG
Database : PostgreSQL + pgvector, MySQL, Redis
Async : RabbitMQ, retry, DLQ, recovery spool
Infra : Docker, AWS(EC2, S3), Nginx, GitHub Actions
Observability : Prometheus, Grafana, Loki
Testing : k6, synthetic AI stub, failure scenario testing
Tool : Git, GitHub, Notion, Postman, Swagger, Slack, Jira, Confluence
저는 API 구현을 넘어, 외부 입력과 비동기 실패가 있어도 일관된 결과를 저장하고 복구할 수 있는 백엔드를 설계합니다.
JobDri에서는 LLM 결과를 신뢰할 수 없는 외부 입력으로 취급했습니다. Spring 서버가 원문 출처, 문항 소유권, 상태와 근거의 정합성을 다시 검증하고 규칙을 통과한 결과만 PostgreSQL에 저장하도록 경계를 구현했습니다.
요청 시점의 답변·채용공고·RAG Context·Prompt 정책은 Snapshot으로 고정하고, 결과에 영향을 주는 입력을 Fingerprint로 묶어 실행 기준을 추적했습니다. RabbitMQ retry·DLQ·recovery spool을 통해 실패 경로를 복구하고, Prometheus·Grafana·Loki로 요청부터 worker 처리와 Credit 전이까지 관측할 수 있게 했습니다.
최근에는 공채 시즌 부하를 가정한 격리 환경에서 30 RPS 요청 3,601건을 오류 없이 접수하고, 1,000건의 backlog를 유실·중복 없이 처리했습니다. worker concurrency를 10에서 50으로 높였을 때 처리량은 약 25.4% 감소하고 완료 지연 p95는 약 8.3배 증가해, 측정 결과를 근거로 기본값 10을 유지했습니다.
팀 성과와 개인 기여, 예상값과 측정값, 구현 완료와 남은 한계를 구분하며 설명하는 개발자가 되겠습니다.
FEATURED PROJECTS
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JobDri : 채용공고와 자기소개서를 분석해 문항별 개선 방향을 제공하는 AI 취업 지원 서비스 (2026.03 ~ )
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LLM Structured Output 이후 원문 출처·문항 소유권·상태 정합성을 서버에서 재검증하고 통과한 결과만 저장.
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답변·채용공고·RAG Context·Prompt 정책을 Snapshot과 Fingerprint로 고정하고 약 450개 평가 케이스를 반복 실행.
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RabbitMQ retry·DLQ·recovery spool과 Credit 상태 전이를 설계하고 중복 메시지·worker 재시작·callback 실패 복구를 검증.
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로컬 격리 합성 환경에서 30 RPS 접수율 100%, 1,000건 backlog 유실·중복 0건을 측정하고 worker concurrency 10을 운영 기본값으로 결정.
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팀 성과: CEOS 23rd 데모데이 최우수상(1위), 학생 창업 300+ 최종 선발, 연세대 RISE-Y 챌린지 선정, RISE 창업 경진대회 TOP 5.
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땅!땅!땅! : 사용자가 검사와 변호인이 되어 AI 판결까지 진행하는 실시간 모의재판 서비스 (2025.09 ~ 2025.12)
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CaseMode와 CaseStatus를 분리해 사건 진행 상태와 전이 주체를 명시적으로 모델링.
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exists() 사전 검사와 DB 복합 Unique Constraint로 동시 요청의 참여 중복을 방어.
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팀 성과: 신촌 SW 창업 경진 대회 인기상.
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LG Aimers 9기 : 야구 투구 결과 예측 경진대회 (2026.08 ~ 2026.09)
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약 147만 건의 투구 데이터를 활용한 팀 모델 개선에 참여해 리더보드 점수를 937.62 → 1058.07로 향상.
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입력 순서 변경·부분집합·단일 행 조건에서 대상 예측의 일치 여부를 자동 검증.
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제출 ZIP hash·CRC·의존성과 격리 실행 환경을 확인해 재현 가능한 제출 파이프라인을 구성.
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예측 차이 0은 3,000행 표본 비교 결과이며 전체 입력의 무오차를 의미하지 않음.
