기술의 경계를 이해하고
필요한 흐름을 연결합니다.

Starting Point

어린 시절 친구들과 게임을 즐길 때에도 참여하는 것보다 직접 로컬 서버를 구성하고 운영하는 과정에 더 흥미를 느꼈습니다. 포트 포워딩과 서버 설정을 조정하고 접속 오류를 해결하면서, 기능은 여러 구성요소가 안정적으로 연결될 때 비로소 서비스가 된다는 점을 배웠습니다.

이 관심은 컴퓨터공학 전공과 웹·백엔드 학습으로 이어졌고, 입력부터 처리·저장·응답까지 전체 구조를 보는 기반이 됐습니다.

Expanding Scope

웹과 Backend를 익힌 뒤에는 서비스가 사용하는 데이터의 품질과 흐름에 관심을 넓혔습니다. Python·SQL과 Airflow로 데이터를 수집·검증하고, Oracle·PostgreSQL과 Flyway로 저장 구조를 관리하며, Spring API와 React가 그 결과를 실제 기능으로 사용하는 과정을 프로젝트에서 연결했습니다.

이후 Docker, GitHub Actions, OCIR와 OCI를 활용해 코드가 운영 환경에 전달되고 healthcheck와 rollback 판단까지 이어지는 흐름을 경험했습니다.

How I Work

문제가 생기면 입력·처리·저장·출력 단계를 나누고 로그, 상태와 수량으로 원인을 좁힙니다. 성공/실패만 남기지 않고 단계별 row count와 상태를 대사해 데이터가 어디서 줄었는지 설명할 수 있게 합니다.

같은 작업을 다시 실행해도 결과가 흔들리지 않는 idempotency, 원본과 산출물을 연결하는 lineage, 다음 단계로 넘기기 전 quality gate를 중요하게 봅니다. 팀에서는 개인 구현 완료와 전체 서비스 완료를 구분하고, 역할·변경 범위·검증 기준을 명확히 합니다.

Career Direction

저는 데이터 분석가를 지향합니다. 현재 프로젝트에서 검증한 데이터 품질·트렌드 지표와 데이터 전달·통합 경험을 바탕으로, 분석 결과를 신뢰할 수 있는 의사결정으로 연결하는 역량을 키우고자 합니다.

입사 초기에는 팀의 데이터와 업무 맥락을 정확히 익히고, 맡은 분석과 검증을 신뢰할 수 있게 수행하겠습니다. 아직 수행하지 않은 분석 방법이나 프로젝트를 경험으로 내세우지 않고, 실제 결과와 근거를 쌓겠습니다.

데이터의 품질과 맥락을 이해하고, 근거로 판단을 돕는 데이터 분석가로 성장하겠습니다.