1. AWS 데이터 플랫폼 현대화 및 통합 (Re:Architect) (2025.05 ~ 2025.10)

Role: Architect & Main Developer

• Consolidation Strategy: Vertica(IDC), Hive/EMR, Redshift로 파편화된 스택을 MWAA & Redshift(Spectrum) Lakehouse로 통합하여 관리 포인트 일원화 및 SSOT 확보.
• Architecture Re-design: 데이터 온도에 따른 Hot(Kafka/Clickhouse) – Warm(Spark/S3) – Cold(Batch) 3-Layer 파이프라인 아키텍처를 설계하여 데이터 처리 최적화.
• Execution: 6단계 로드맵에 따라 레거시 데이터 플랫폼을 AWS Glue/Redshift로 이관(Fade-out)하며 단계적 현대화를 주도.

2. MWAA (Managed Airflow) 환경 표준화 및 SRE 체계 구축 (2025.01 ~ 2025.04)

Role: Technical Lead / SRE

• CI/CD Pipeline: Jenkins/GitLab CI/CD를 구축하여 배포 프로세스를 자동화하고, 수동 조작에 따른 휴먼 에러를 원천 차단함.
• Observability & Alerting: CloudWatch 및 Slack을 연동한 실시간 장애 감지 모듈을 개발하여 운영 가시성을 확보하고, 장애 복구 시간(MTTR)을 단축함.
• Reliability: DAG 코딩 컨벤션 및 리소스 최적화 가이드를 전파하여 고가용성 운영 체계 정착 및 팀 내 엔지니어링 표준 수립.

1. 유동성 공급 인센티브 (주문 랭킹전) (2025.11 ~ 2025.12)

Role: Technical Lead & Developer

• Redshift & Airflow Core: 대용량 거래 데이터 처리를 위한 Redshift & Airflow 중심의 고성능 파이프라인 설계 및 구축.
• B2C Service Launch: 집계된 데이터를 고객에게 제공하는 API 서비스 개발을 주도하여, 빗썸 앱 내 신규 리워드 서비스의 성공적인 B2C 런칭을 완수함.
• Result: 30회 이상의 라운드를 무중단 운영하며 안정성을 검증, 파일럿 성공을 바탕으로 정규 프로그램화 확정.

2. 타 거래소(업비트) 슬리피지 준실시간 분석 파이프라인 구축 (2025.07 ~ 2025.09)

Role: Data Engineer

• Modern Data Stack: Hive on S3와 AWS Glue Crawler를 활용하여 데이터 카탈로그를 자동화하고, Redshift Spectrum으로 쿼리 접근성을 확보.
• Micro-batch Processing: Clickhouse에서 Redshift 까지의 분/시간 단위의 마이크로 배치(Micro-batch) 아키텍처를 구현하여, 대용량 주문 데이터를 활용한 슬리피지 지표를 준실시간(Near Real-time)으로 분석가에게 제공.

1. 신규 비즈니스 지원을 위한 데이터 플랫폼 확장 및 규제 대응 (2025.01 ~ 2025.09)

Role: DW Modeler & Data Engineer

• Banking Migration (NH→KB): 개인 고객 원화 입출금 서비스의 주거래 은행 변경(NH에서 KB국민은행으로 교체)에 따른 DW/DM 설계 및 은행 실사 대응.
• Institutional Trading: 법인 거래 허용 제도 도입에 따른 법인 전용 계좌 연동 및 거래 DW/DM 설계/구축.
• Compliance: 금감원 현장 점검(렌딩 서비스 등) 대응을 위한 대규모 자산 스냅샷 및 거래 내역 추출 프로시저를 최적화하여 수행시간 일 단위 -> 시간 단위로 개선하여 규제 요건 완벽 대응.
• Service Expansion: BingX 오더북 공유 등 신규 서비스 런칭을 위한 DW/DM 설계 및 BI 연동을 통한 서비스 지표 가시화.

1. 차세대 금융 데이터 플랫폼 구축 및 서비스 개발 리딩 (2024.03 ~ 2024.11)

Role: Technical Lead & Architect

• Infra Migration: 기존 Windows 기반의 레거시 데이터 파이프라인 전체를 Linux(RHEL9) 및 Docker Swarm 기반 MSA 환경으로 이관 및 현대화하여 시스템 유연성 확보.
• Service Delivery: MSA 인프라 상에 한국예탁결제원 협업 RP 시장 인사이트 및 채권 시각화 서비스의 백엔드 아키텍처 설계 및 API 개발 주도 (Python/FastAPI).
• Observability: LGTM Stack(Loki, Grafana, Tempo, Prometheus) 및 OTel을 도입하여, 신규 플랫폼의 인프라부터 서비스 애플리케이션까지 전 구간 모니터링 체계 구축.

1. 비정형 금융 계약서 데이터화 자동화 시스템 (2022.07 ~ 2022.12)

Role: Project Lead

• Hybrid Parsing: 상용/오픈소스 OCR의 인식률 한계를 극복하기 위해, Text Layer 추출 방식과 OCR을 병행하고 정교한 Rule-based 후처리 로직을 결합한 하이브리드 파이프라인 개발.
• Automation: 비정형 계약서(IRS/CRS) 내 복잡한 테이블 구조를 정형 데이터로 변환하는 알고리즘을 구현하여 자동화 커버리지 80% 달성.
• Impact: 수기 입력에 의존하던 Valuation 정보 관리 프로세스를 자동화하여 휴먼 에러 감소 및 운영 효율성 개선.

2. 금융 데이터 시각화 및 정보 제공 솔루션 개발 (2020.01 ~ 2022.07)

Role: Project Lead & Main Developer

• Visualization: 장내/장외 채권 호가 및 체결 정보를 통합 분석하고, Tableau Server와 연동하여 실시간 시각화 대시보드를 구축.
• Data Pipeline: 미국 채권(TRACE) 및 신용등급 공시 데이터를 실시간으로 수집/적재하는 파이프라인(Python, RabbitMQ)을 구축하여 정보 제공 서비스의 기반 마련.

1. 차세대 금융자산 평가 엔진 아키텍처 재설계 및 상품화 (2018.08 ~ 2021.12)

Role: Core Engine Developer & Architect

• Engine Re-architecture: 기존 C-Style 레거시 구조를 Modern C++(17) 기반의 객체지향(OOP) 아키텍처로 전면 재설계하여 확장성 및 유지보수성을 극대화.
• Verification: 20년 치 과거 시장 데이터(Historical Data) 기반의 대규모 백테스팅 시스템을 구축하여 신규 엔진의 정합성과 안정성을 완벽하게 검증.
• Business Impact: 사내 메인 채권 가치평가 엔진을 성공적으로 교체(Migration)하고, 외부 금융기관 대상 엔진 판매(솔루션화) 성과를 달성하여 기술의 사업적 가치 증명.