지원자: 김제민 (KIM JE MIN)
에너지(VPP) 플랫폼과 AI 데이터 구축 현장에서 데이터베이스 설계부터 백엔드 API, 사용자 대시보드까지 전 계층을 개발하고 운영해 왔습니다. KDB+ 시계열 데이터베이스, PostgreSQL, FastAPI, Vue.js, React를 주로 다루며 데이터 수집과 가공, 시각화에 이르는 흐름을 직접 구현했습니다.
아이온커뮤니케이션즈 입사 후 첫 업무로 전력거래소 기준서에 맞춘 고객 기준 부하(CBL) 계산 시스템(D1)을 개발했습니다. 한국과 일본 전력시장의 7가지 CBL 알고리즘(MAX_4_5, MID_4_6, JP_STANDARD_BL 등)을 코드로 구현하고, 15분·30분·60분 주기의 대용량 시계열 데이터를 KDB+ Q 언어로 조회·정제하여 수요반응 감축 성과를 산출했습니다. 이 시스템은 이후 이아이피그리드로 이관되어 2년간 운영과 유지보수를 도맡았습니다.
이아이피그리드에서는 D1 운영 경험을 바탕으로 분산 에너지 시계열 데이터를 분석·시각화하는 D3 플랫폼을 기획 단계부터 함께 구축했습니다. 여러 소스(API, S3, 파일)에서 1분 주기로 데이터를 모으는 파이프라인을 만들고, PostgreSQL 스키마 설계부터 30여 개 REST API 개발, Highcharts 기반 인터랙티브 대시보드 구현, Docker 및 GitHub Actions CI/CD 파이프라인 구축까지 전 과정을 담당했습니다.
이후 전기차 충전소 관제(Arkn), Balancing Group 분석(Amadeus), VPP 가상 리소스 생성(EnergyHub) 프로젝트를 연이어 수행하며, 이동형 ESS 충·방전 모니터링 화면이나 전력 지령 이행률 추적 인터페이스 등 현업에 필요한 기능을 제때 개발해 배포했습니다.
실무 과정에서 발견한 수작업 비효율이나 시스템 지연을 방치하지 않고, 원인을 분석해 자동화 도구와 구조 개선으로 해결해 왔습니다.
에코아이티에서는 수작업 검수의 비효율을 해결하기 위해 라벨링 품질 검수 플랫폼을 직접 개발했습니다. '국회 AI를 위한 데이터 구축' 사업 초기, 3명의 검수자가 수작업으로 가공 데이터를 대조하다 보니 작업자마다 기준이 다르고 단순 실수가 반복되었습니다. 이를 해결하고자 React, FastAPI, Supabase, Docker를 활용해 검수 웹 도구(labeling-qc.com)를 만들었습니다. 스키마 검사, 메타데이터 누락, 논리 모순 등 10가지 규칙을 시스템이 자동 검출하도록 하고 대용량 ZIP 파일 처리 기능을 붙였습니다. 그 결과 단순 오류 확인에 쏟던 시간을 아끼고 검수자들이 법률·정책 문맥 검증에 집중할 수 있었습니다.
이아이피그리드에서는 동기식 API 서버의 블로킹 문제를 비동기 분산 구조로 전환해 풀었습니다. 기존 Flask 서버는 KDB+ 시계열 쿼리와 최적화 스케줄링 연산이 길어지면 서버 전체가 멈추며 다른 요청까지 밀리는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 Uvicorn 기반 FastAPI 비동기 서버로 마이그레이션하고, 무거운 연산은 Gevent 기반의 분산 태스크 워커 8개로 분리해 처리하도록 구조를 바꿨습니다. 그 결과 연산이 몰리는 시간대에도 서버 멈춤 없이 안정적인 응답 속도를 유지했습니다.
또한 배포 과정의 휴먼 에러를 막기 위해 D1과 D3 서비스의 배포를 GitHub Actions로 자동화했습니다. 브랜치 Push 시 Docker 이미지 빌드부터 AWS 배포, 결과 메신저 알림까지 이어지는 파이프라인을 구축해 개발·스테이징·운영 환경을 안전하게 분리 운영했습니다.
백엔드와 데이터 영역에서는 FastAPI와 Flask로 RESTful API를 설계하고, 데이터 관계와 인덱스를 고려해 PostgreSQL 스키마를 직접 설계합니다. 초·분 단위 대용량 시계열 데이터를 다루기 위해 KDB+ Q 언어로 조회 쿼리를 최적화한 경험이 있으며, Redis를 사용자 세션 저장소로 활용했습니다. 선형 프로그래밍(PuLP/Pyomo)으로 ESS 충·방전 최적화 로직을 코드로 구현하고, Pandas와 Scikit-learn으로 부하 패턴 군집화를 진행했습니다.
프론트엔드 영역에서는 Vue.js와 React, Next.js, TypeScript를 주력으로 다룹니다. Highcharts를 활용해 복잡한 전력 시계열 차트와 관제 화면을 다수 제작했습니다. 최근에는 Next.js와 Supabase 기반의 PWA 서비스 'Refine'을 개발해 46개 단위 테스트로 품질을 검증하며 배포·운영하고 있습니다.
인프라 영역에서는 Docker 컨테이너화와 GitHub Actions CI/CD를 기본 작업 방식으로 사용하며, AWS(EC2, Elastic Beanstalk, S3, Lightsail) 환경에서 환경별 분리와 무중단 배포를 관리해 왔습니다.
경영학을 전공하며 비즈니스 흐름과 사용자 요구를 파악하는 훈련을 거쳤고, 데이터 분석과 개발의 매력을 느껴 엔지니어링의 길을 걷게 되었습니다. 입사 초기 낯설었던 전력거래소 기준서 규정을 하나씩 분석해 Python 코드로 옮기면서 도메인 지식을 빠르게 흡수하는 요령을 익혔습니다.
경영학 전공 배경은 코드를 짤 때 '이 기능이 현업 담당자의 어떤 수고를 덜어주는가'를 먼저 생각하는 습관으로 이어졌습니다. D3 프로젝트에서 요구사항 정의와 스프린트 진행에 적극적으로 참여하고, 에코아이티에서 검수 자동화 도구를 자발적으로 만들어 제안했던 것도 이러한 고민에서 비롯되었습니다.
실무에서는 Python과 Vue.js, KDB+ 중심의 엔터프라이즈 환경을 다루고, 개인 프로젝트에서는 Next.js와 TypeScript 기반의 최신 생태계를 탐구하며 기술 폭을 넓히고 있습니다. 문제 해결에 필요한 기술이라면 빠르게 학습해 현장에 적용할 수 있는 수준의 결과물로 만들어냅니다.
복잡한 알고리즘이나 인프라도 결국 믿을 수 있는 데이터 파이프라인과 담당자가 쓰기 편한 화면이 뒷받침되어야 제 가치를 발휘합니다. 3년간 에너지 플랫폼 현장에서 시계열 데이터 쿼리부터 실무자 대시보드까지 전 계층을 다루며 얻은 생각입니다.
입사 후 데이터베이스 모델링, FastAPI/Flask 기반 고성능 API 구축, React/Vue.js 데이터 시각화 화면 구현, Docker 기반 배포 자동화 역량을 실무에 적극적으로 발휘하겠습니다. 까다로운 도메인 규정을 코드로 옮기고 현장 비효율을 자동화로 개선해 온 경험을 살려, 어떤 시스템이든 원인을 차분히 짚어내고 안정적으로 풀어내는 개발자가 되겠습니다.