Hi, I'm Jiwon.
백엔드를 중심으로 데이터와 AI를 서비스로 연결하는 개발자를 지향합니다.
- Building — Alpha Twin · AI 투자 인텔리전스 서비스 개발 중
- Exploring — Backend Architecture · Data Engineering · LLM & RAG
- Mindset — 직접 만들고, 설계 이유를 이해하고, 배운 것을 기록하기
From data to systems, from ideas to code.
개발하며 계속 고민하고 싶은 세 가지입니다.
- Reliable Data — 데이터의 출처와 의미를 이해하고, 누락·오류·오래된 정보를 어떻게 다룰지 고민합니다.
- Explainable Systems — API의 흐름과 데이터 구조, 분석 결과의 근거를 설명할 수 있는 시스템을 지향합니다.
- Learning by Building — 배운 개념을 작은 구현으로 확인하고, 실제 프로젝트에서 어떤 차이를 만드는지 살펴보고자 합니다.
Alpha Twin ↗ · IN DEVELOPMENT
기업 공시와 재무 데이터를 바탕으로 기업을 이해하고, 분석의 근거를 추적하는 AI 투자 인텔리전스 서비스를 개발하고 있습니다.
| Layer | Engineering focus |
|---|---|
| Backend & Data | Fastify API · OpenDART 연동 · 재무 데이터 정규화 |
| AI & Retrieval | 공시 문서 처리 · 임베딩과 검색 · 근거 기반 분석 구조 개발 |
| Mobile | React Native · Expo 기반 인터페이스 |
GitHub 소스 공개 · 개발 진행 중
LLM 학습, Transformer, 추론, RAG를 연결해서 이해하기 위한 인터랙티브 시각화.
React · TypeScript · SVG로 AI 시스템의 구조를 탐색하는 학습 프로젝트입니다.
현재 프로젝트에서 사용하는 기술입니다. 기술의 개수를 늘리기보다, 각 도구가 맡는 역할과 선택한 이유를 이해하는 데 집중하고자 합니다.
| Area | In my projects |
|---|---|
| Backend | TypeScript · Node.js · Fastify |
| Data & AI | PostgreSQL · OpenDART · OpenAI API |
| Interface | React · React Native · Expo |
프로젝트를 통해 더 깊게 이해하고 싶은 주제들입니다.
| Track | Questions I'm exploring |
|---|---|
| Backend Design | API의 책임을 어떻게 나누고, 실패 상황을 어떻게 다룰까? |
| Database & SQL | 데이터의 관계와 정합성을 지키면서 조회하기 좋은 구조는 무엇일까? |
| LLM & RAG | 어떤 근거를 검색하고 전달해야 답변의 신뢰도를 높일 수 있을까? |
| Testing & Evaluation | 기능의 동작과 검색·분석 결과의 품질을 각각 어떻게 확인할까? |
Build, understand, document. 구현과 함께 설계의 이유와 배운 점을 기록합니다.
JIWON / Build carefully. Keep learning.