Playtag의 AI 영상 분석
mono_xyz는 일상의 영상을 사람 단위의 행동 인사이트로 바꿉니다. 저는 제품, 백엔드, 인프라를 오가며 풀스택으로 만들고 있습니다.
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신호 82% · P3 형광체 · 번인 있음
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=--::::::..::....:**#**#*****#########*****************##########*************=...:.:---Brandon 소개
영화에서 시작했고, 시스템에 남았고, 지금은 AI 인프라 쪽으로 만들고 있습니다.
서울 Playtag의 풀스택 AI 엔지니어입니다. 사람의 행동을 분석하는 AI 영상 분석 서비스 mono_xyz를 제품, 백엔드, 인프라 전반에서 만들고 있습니다.
- Korean / English
- Seoul
- MOBA에서 동기화한 캘린더 이벤트
- 700만
- MOBA 동기화 처리량 개선
- 5-20x
- 영화에서 소프트웨어로 전환
- 2019
영화와 연극을 전공한 뒤 2019년에 소프트웨어로 방향을 바꿨습니다. 프론트엔드, 풀스택, 백엔드, DevOps, AI-native 워크플로를 지나 지금의 작업 방식이 만들어졌습니다.
저를 설명하는 중심은 직함보다 일하는 방식에 가깝습니다. 시스템을 추적하고, 트레이드오프를 이름 붙이고, 테스트와 로그로 확인한 뒤, 생각이 바뀐 지점을 기록합니다.
커리어 흐름
- [2004-2012]
한양대학교 영화와 연극
촬영, 연출, 사운드, 편집을 공부했습니다. 소프트웨어 이전의 첫 번째 제작 언어였습니다.
- [2019-2021]
독학으로 엔지니어링 진입
JavaScript, Java, C, Nand2Tetris, 알고리즘, 실무형 웹 개발로 기반을 만들었습니다.
- [2021-2025]
프론트엔드에서 백엔드 오너십으로
MODULABS, Moviation, Playtag를 거치며 UI, 풀스택 구현, 서비스 마이그레이션, 프로덕션 운영까지 확장했습니다.
- [2025-2026]
MOBA 백엔드, DevOps, AI 데이터 시스템
캘린더 동기화 시스템을 단독으로 유지보수하면서 결제, 실시간 업데이트, AWS/Terraform 인프라, Airflow 데이터 파이프라인까지 맡았습니다.
- [2026-now]
풀스택 AI 엔지니어로 Playtag에 복귀
2026년 8월 31일 Playtag로 돌아와, 사람의 행동을 분석하는 AI 영상 분석 서비스 mono_xyz를 제품, 백엔드, 인프라 전반에서 만들고 있습니다.
지금 만드는 것
팀이 운영할 수 있는 인프라
Terraform, CI/CD, AWS 배포 경로를 리뷰 가능하고 반복 가능하게, 조용히 망가지지 않고 명확하게 실패하도록 만듭니다.
Agent-native 엔지니어링
B3, 리뷰 루프, 검증 도구로 AI와 함께 한 작업을 첫 프롬프트부터 머지된 diff까지 추적 가능하게 유지합니다.
현재 작업 표면
- Backend systems92%
- AWS / Terraform78%
- AI video analytics66%
- Agent workflows54%
- B3 knowledge layer42%
작업 원칙
영리함보다 정확성
타임존, 반복 일정, soft delete, orphan row, race condition은 지루할 정도로 정확해야 합니다.
자신감보다 증거
AI를 많이 쓰지만 결정은 테스트, 로그, diff, 프로덕션 데이터, 명시적인 책임으로 확인합니다.
트레이드오프를 기록하기
좋은 시스템 작업은 시간이 지나도 왜 그 결정이 합리적이었는지 기억하게 만드는 일입니다.
다음 학습 지점
Building toward
MLOps와 AI Engineering. 이미 끝낸 일처럼 말하지 않고, 지금 쌓는 방향으로 말합니다.
다음 경계는 더 깊은 CS와 AI 시스템입니다. 대학원 수준의 기초, 프로덕션 ML 인프라, 검증 가능한 에이전트 도구를 공부하고 있습니다.
- Georgia Tech OMSCS 목표: Spring 2027
- GTx 수학과 알고리즘 certificate
- AWS Developer / Solutions Architect 트랙
- 운영체제, 동시성, 더 낮은 레벨의 시스템 이해