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물류 풀필먼트 · 스쿼드 개발 리드 2023.11 — 2025.06

팀프레시,
물류 백엔드에서 리드까지.

백엔드 개발자로 입사해 물류/재고 시스템의 아키텍처 개선과 핵심 기능을 주도했고, 그 성과를 인정받아 스쿼드 개발 리드로 코드 리뷰 · 일정 · 품질 · 커뮤니케이션을 총괄했습니다.

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스쿼드 개발 리드

코드가 아니라 팀이 내는 결과를 책임지는 자리 — 품질 체계와 릴리즈 프로세스를 직접 세웠습니다.

L1주 단위 코드 리뷰 프로세스
설계 방향을 함께 논의하는 구조로 — 팀 전반의 기술 수준과 문제 해결 역량 향상.
L2SonarQube 정적 분석 체계
QA팀과 협업해 주요 룰 설정 — 전사 차원의 기술 품질 체계 수립.
L3스테이징 서버 도입
IDC 개발 서버와 AWS 운영의 환경 차이를 제거 — 운영과 동일한 AWS 스테이징을 구축해 기획·QA가 독립 테스트.
L4"배포 3일 전 검증 완료" 룰
유관 부서를 설득해 검증 완료된 기능만 반영하는 스프린트 릴리즈 체계 정착.
L5커뮤니케이션 창구 일원화
기획 · 운영 · 영업 · 외부 협력사의 기술 창구 역할 — 대응 속도와 협업 효율 확보.
20건 → 2건 −90%
월간 운영 이슈 (스테이징 + 검증 프로세스 이후)
95%+
일정 변경 상황에서도 프로젝트 완료율 유지

재고 증차감, 이벤트로 통합

MSA에서 주문 · 출고 · 재고 서비스가 각자 재고를 증차감하던 구조 — DB 경합, 트랜잭션 충돌, 정합성 오류가 반복됐습니다.

주문 · 출고 · 재고 서비스 → Kafka 이벤트 통합
단일 흐름 · 수평 확장 컨슈머 + Outbox 패턴
DB 트랜잭션과 발행을 원자적으로 + Redisson 분산 락
동시 증차감 정합성 → 이벤트 로그 중앙화
재처리 · 실시간 모니터링
월 4건+ → 0건
마이너스 재고 · 정합성 오류 인입
1,000건+/초
병렬 컨슈머 처리 체계

주소 정제 시스템, 외부 의존을 제거

택배사 외부 API에 의존하던 주소 정제 — 네트워크 불안정이 서비스 병목과 장애 전파로 이어지던 구조를 자체 시스템으로 대체했습니다.

정부 주소 DB + Apache Solr
내부 연동 · 배치 자동 동기화 → 주소 전처리 표준화
캐시 히트율 40% → 90%+ → WebFlux 비동기 + Redis 캐시 → Docker 통합 · 내부망 구성
8,270ms → 25ms
1,000건 기준 응답 (캐시 히트 시)
40% → 90%+
Redis 캐시 히트율 (전처리 설계 효과)
외부 의존 0
병목 해소 · 장애 대응력 향상

박스 추천 시스템

포장 박스 선택을 작업자의 감에서 출고 이력 기반 알고리즘으로 — 데드스페이스를 최소화하고 누구나 교육 없이 작업하게.

B1출고 이력 기반 알고리즘
추천 박스와 실제 사용 박스를 비교 분석 — 규격 · 수량 · 형태를 고려해 데드스페이스 최소화.
B2MongoDB + 스케줄러 자동 분석
화주사별 · 절기별 · 상품 온도별 조건에서 추천 로직을 정기 자동 분석 · 반영 — 품질 지속 개선.
B3무교육 사용 설계
작업 지시에 추천 박스를 내장 — 별도 판단 · 교육 없이 즉시 작업 가능한 현장 구조.
98%+
추천 로직 정합성
부자재 절감
포장 자재비 + 신규 인력 교육 비용 최소화

이 경험이 지금으로 이어집니다

팀프레시에서의 물류 도메인 — 재고 정합성, 이벤트 아키텍처, Outbox, 분산 락 — 은 그대로 현재 WMS 신규 구축의 기반이 됐습니다. 두 회사 연속으로 물류 백엔드의 코어를 맡고 있습니다.

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