전체 흐름을 먼저 봅니다
바로 구현에 들어가기보다 사용자가 어떤 순서로 움직이고, 데이터가 어디서 생성되어 어디까지 전달되는지 먼저 파악합니다. 흐름을 잡은 뒤에 API, 상태, 저장 구조를 나누는 편입니다.
Backend Developer
Java와 Spring Boot를 중심으로 위치 기반 서비스, 숏폼 학습 플랫폼, AI 교육 지원 MVP를 구현했습니다. 프로젝트에서는 단순 기능 구현보다 조회 로직, 업로드 상태, 권한 범위, 운영 지표처럼 서비스가 흔들리기 쉬운 기준을 정리하는 데 집중했습니다.
바로 구현에 들어가기보다 사용자가 어떤 순서로 움직이고, 데이터가 어디서 생성되어 어디까지 전달되는지 먼저 파악합니다. 흐름을 잡은 뒤에 API, 상태, 저장 구조를 나누는 편입니다.
서비스마다 헷갈리기 쉬운 기준이 있다고 생각합니다. 업로드 완료와 게시 가능 상태, 학교별 자료 접근 범위, 운영 지표 계산 기준처럼 경계가 모호한 부분을 먼저 명확히 하려고 합니다.
GPS 좌표, 업로드 세션, 조회수, AI 응답처럼 매번 같은 값이 들어오지 않는 흐름을 다루는 데 흥미가 있습니다. 이런 데이터는 완전히 통제하기보다 기준을 세워 원하는 방향으로 유도하는 구조가 중요하다고 봅니다.
겉으로 보이는 에러만 고치기보다 왜 그런 상태가 만들어졌는지 따라가며 확인합니다. 그래서 구현 결과뿐 아니라 선택 이유, 한계, 다음에 개선할 지점까지 기록하려고 합니다.
잘 모르는 역할도 피하기보다 먼저 해보고, 시행착오와 피드백을 통해 익히는 편입니다. 팀 프로젝트와 발표를 반복해서 맡으며 부족한 부분을 확인하고 다음 시도에 반영했습니다.
새로운 기술을 볼 때 AI를 활용해 전체 구조와 흐름을 먼저 잡고, 이후 공식 문서와 구현 과정에서 세부 동작을 확인합니다. 처음부터 모든 디테일을 외우기보다 만들면서 필요한 지식을 좁혀가는 방식으로 학습합니다.
운동, 금융 보안, 조립 업무처럼 개발 전에도 절차와 기록이 중요한 환경을 경험했습니다. 이 경험 덕분에 낯선 도메인에서도 사람의 동선, 반복 업무, 예외 상황을 먼저 읽으려는 습관이 있습니다.
자전거 주행 중 외부 앱 재진입을 줄이기 위해 경로, 날씨, 주행 상태를 한 화면에 제공하는 위치 기반 HUD 서비스입니다.
짧은 학습 영상을 업로드하고 소비하는 숏폼 학습 플랫폼으로, 팀 프로젝트에서 백엔드와 운영 구조를 맡았습니다.
수업자료 PDF를 기반으로 문제 생성, 풀이/채점, 결과 확인, 자료 기반 질의응답을 연결한 AI 교육 지원 MVP입니다.