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사장님들의 질문에 응답하는 AI 비서 서비스 구축 및 구독 모델 적용. LLM 기반 대화형 AI 서비스로 사업자의 경영 질문에 답변을 제공합니다.

• 레이턴시 개선: SSE(Server-Sent Events) 기반 스트리밍 아키텍처 적용으로 초기 응답 속도 30% 단축
• 운영 효율화: 구독 등급별 쿼터 제한 및 어뷰징 탐지로 API 비용 누수 차단
• Observability: Langfuse 도입으로 토큰 사용량 및 답변 품질 실시간 추적 환경 구축
• 통합어드민: 후평가, 추천질문, 프로모션 관리 기능으로 운영 효율화

AI 기반 현금영수증 비용 자동 분류 기능을 개발하고 데이터실과 협업하여 품질 관리 체계를 구축했습니다.

• 현금영수증 비용 자동 분류 기능 개발 및 배포
• 데이터실과 협업하여 AI 비용 분류 품질 관리 체계 구축
• 비용 분류 데이터 중복 문제 해결 및 배치 시스템 안정화

통계 기반 알고리즘으로 매출 패턴을 분석하고 이상치 발생 시 자동으로 알림톡을 발송하는 시스템을 구축했습니다.

• 최근 4주 동일 요일 + 1년 전 성장률 비교 알고리즘 설계
• 실시간 카드 연동 사업장 대상 실시간 탐지 기능
• 알림톡 발송 시간 오차 4시간 → 1분으로 단축

조직 차원의 AI 활용 생태계를 구축하고, 다양한 자동화 도구를 개발하여 팀 생산성을 향상시켰습니다.

파편화된 알림톡 발송 로직 통합 및 운영 도구 구축을 통한 개발 생산성 개선

• 알림톡 시스템 성능 개선: 메시지 생성/발송 로직 분리 및 비동기 처리 도입으로 발송 지연 시간 단축 (최대 4시간 → 1분 미만)
• Dual Write 마이그레이션: 이중 쓰기 전략을 사용하여 서비스 중단 없이 수억 건 데이터 이관 완료
• 운영 업무 자동화 (Zero Ops): 통합 어드민(React) 개발로 운영팀 직접 처리 환경 구축
• 발송 로직 중앙화: 제품실 내 39건 알림톡 발송 로직 표준화, spring-boot-starter-notification 모듈

연말결산 캠페인 API 전체를 개발하고, A/B 테스트 알림톡 발송 로직을 구현했습니다.

• 연말결산 API 전체 개발 (GET/POST, 멤버십별 혜택 로직)
• 내년 예측 API 개발
• A/B 테스트 알림톡 발송 로직 구현
• 지역별 페이지 랭킹 Spark 파이프라인 구현

사업자의 부가세 신고를 돕기 위한 예측 시스템을 개선하여 대용량 데이터 처리 시간을 97% 단축했습니다.

• 성능 최적화 97%: 부가세 예상세액 계산 시간 19시간 → 30분으로 단축
• API 이관: snowdon → cashnote-core로 부가세 신고기간 API 이관
• 데이터 파이프라인: 부가세 데이터 집계 테이블 및 파이프라인 구성
• 로직 검증: 누락된 계산과정 확인 및 개선, 데이터 중복 호출 제거

Snowdon DB에서 장부 DB로 수기입력 테이블을 Zero-downtime으로 이관하고 UUID 기반 V2 API를 구축했습니다.

• Dual Write: 신규/레거시 시스템 동시 저장으로 롤백 가능한 안전한 구조
• UUID 기반 V2 API: 새로운 API 설계 및 구현
• Feature Flagging: 안전한 점진적 마이그레이션 적용

기존 스크래핑 방식에서 API 방식으로 전환하여 데이터 수집 안정성을 확보했습니다.

• 여신협 API 연동 약관 동의 추가 및 배포
• 기존 스크래핑 방식에서 API 방식 전환 유도
• 여신협 스크래핑 연동 로직 제거 및 API 연동 통일
• 장애 감지 시간(MTTD) 5일 → 수 분으로 단축