지예환Ewan Jee

CAREER

  1. 2026.09 ~ 지금

    무신사: Purchase 팀주문, 배송, 클레임

    • 첫 결제 혜택 자격 복원: HLD 1건과 LLD 2건으로 설계하고 개발
    • 정산 원장 중복 삽입: 원인 추적 후 대안 7개를 가중 결정표로 비교해 ADR로 해결안 제안
      • 원인: 두 서비스가 서로 다른 잠금으로 같은 행을 넣은 기록을 4일 치 로그에서 수십 건 찾고, 커밋 전에 이벤트를 보내는 경로도 찾음
      • 검증: 가중치를 5%p씩 흔든 141가지 조합에서도 1위가 바뀌지 않음을 확인
      • 문서화: ADR 2건과 민감도 분석을 담은 결정표 문서, 값 통일부터 과거 데이터 정리까지의 실행 순서를 남김

  2. 2026.06 ~ 2026.09

    무신사: Retention 팀혜택홈, 운영 안정성

    • 혜택홈 페이지 전면 리뉴얼: 13개 화면 영역을 판 API 한 번으로 내려주는 새 판 서버와 편성 어드민 설계, 개발
      • ADR: 판을 조립하는 전시와 혜택 데이터를 가진 콘텐츠의 R&R(역할과 책임)을 정하고, 캐시는 콘텐츠(원천 서비스) 쪽이 갖도록 경계를 확정
      • HLD: 13개 화면 영역으로 이뤄진 판 전체의 상위 설계 작성
      • 판 구조 설계: 공식 모듈과 아이템 81종과 비교해 캐러셀 3개는 기존 렌더러를 재사용하고 미션 4개는 계약 1종으로 합쳐 새 분기 3개를 줄임. 판을 생성기와 변환기 두 계층으로 나눠 섹션이 늘어도 조립 코드를 고치지 않게 함
      • 편성 어드민: 카드와 광고의 순서, 노출 기간, 변경 이력을 개발과 배포 없이 관리하게 하고, 계획보다 13영업일 앞당겨 오픈
      • 캐싱 Layer: 캐시는 콘텐츠(원천 서비스) 쪽이 소유하고, 편성 캐시는 Redis에 둠
      • 모니터링: 혜택홈 전용 Grafana 대시보드로 엔드포인트별 p95, p99 지연, 성공률, 서버 오류율, 초당 요청 수를 보고, 오픈 뒤 p99 약 0.25초, 서버 오류 0건 확인
      • QA 자동화: 시뮬레이터를 자동으로 띄워 AOS, iOS, 크롬 웹뷰에서 테스트하고 오류를 찾으면 티켓을 만드는 Slack 봇과 스킬 제작
      • 문서화: 설계 위키 19건 작성, 지식베이스 PR 32건 중 29건 머지, 출시 전 점검 문서(런치 리뷰) 작성
      • 인수인계 문서화: 넘겨받는 전시팀의 인수인계 점검 9항목을 충족한 문서와, 인수인계 문서를 만드는 플러그인 제작
    • API Gateway 전환: 공개 API 23개와 라우트 규칙 26개를 7일 만에 단계 전환, 100% 구간 약 1,600만 요청 중 서버 오류 1건
      • 단계 전환: 26개 경로의 응답을 예전 경로와 비교해 불일치 4건을 0건으로 만든 뒤, 헤더 카나리와 알파 롤백 연습을 거쳐 운영 트래픽을 10%, 30%, 70%, 100%로 옮김
      • 관측: 전환 전용 Grafana 대시보드 2개(52패널)를 첫 전환 PR보다 먼저 만들고 전환 시작
      • 502 대응: 70% 단계의 스케일아웃에서 502가 약 800건 나자 준비 확인을 15초에서 30초로 늦추고 nginx 준비 확인(35초)을 새로 둠
      • 외부 파드 0개: 전환 뒤 개발, 알파, 운영 환경의 예전 외부 파드를 0개로 줄임
      • 문서화: Kubernetes 설정 변경을 ADR로 합의하고, 전환 대상 확정 스크립트, 카나리 자동 확인 스크립트, 검증 문서 2건을 남김
    • 알림 체계 정비: 리텐션 서비스 3개의 알림 채널 17개를 역할별 5개로 모으고, 알림 규칙 36개를 심각도 3단계로 나눔
      • 기준: 7개 안을 식별성 25%, 소음 감소 25%, 확장성 20%, 받는 사람 분리 20%, 운영 부담 10%로 가중 비교
      • 채널 구조: 개발자용 3개(오류, 배치 실패, 모니터링), 비즈니스 담당자용 1개, 공지용 1개
      • 심각도: 긴급 19개는 담당자 호출과 조건부 장애 선언까지, 높음 4개는 담당자 호출까지, 통지 13개는 채널 알림만
      • 문서화: 채널 구조를 고른 가중 결정표(사분면 그림 포함)를 남김

  3. 2026.03 ~ 2026.06

    무신사: Global 팀챗봇, 글로벌 이상 징후 탐색 자동화

    • 도쿄 팝업 스토어 안내 챗봇: 3개 언어, 17일간 약 5천 명 사용
      • 재활용: 이후 하라주쿠 팝업에 그대로 재활용
      • 문서화: 요구사항 문서(PRD)부터 ADR, HLD, 출시 전 점검 문서(런치 리뷰)까지 남기고, 개발 과정을 사례로 정리해 팀에 공유
    • 글로벌 이상 징후 탐색 자동화: 스파이크가 튄 브랜드, 상품, 고객 코호트의 징후를 찾아 알리는 흐름을 자동화
      • 대시보드: 이상 진단 대시보드를 PRD, ADR, HLD, LLD 네 문서로 하루 만에 설계하고 구현
      • 알림 체계: 계절성 분해(Prophet)로 이상치를 판정하고, 국가와 코호트마다 주 1건까지만 보내 알림 피로를 막음
      • Action Item: 수치와 원인 후보는 휴리스틱 규칙으로 코드가 계산하고, LLM은 그 결과로 원인 가설과 다음 할 일을 문장으로만 정리해 알림에 담음
      • 데이터 검증: LLD를 고칠 때마다 실제 데이터로 다시 확인해 데이터 계약 8개 중 7개 오류를 배포 전에 수정
      • 문서화: 신호 탐지 파이프라인의 HLD 2개, LLD 3개, ADR 4개와 가중 결정표 2건 작성

  4. 2024.06 ~ 2024.09

    아이헤이트플라잉버그스: R&D

    • AI 디지털교과서 추천 학습 파트 개발: 추천 학습 제공 API, 추천 학습 데이터 삽입 API와 스크립트, 콘텐츠 부서가 쓰는 데이터 관리 로우코드 플랫폼 제작
      • 성과: 1차 검증 합격, 정부 AIDT(AI 디지털교과서) 선정 업체 기여
      • 기술: Java, Python, SQL, REST API, Appsmith

  5. 2023.06 ~ 2023.08

    프레디저: 백엔드

    • 심리 진단 서비스: 결과 API, 카카오 로그인과 결제 연동

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