기업명 비공개

# 스스로 배우고 성장하는 개발자 개발자는 주어진 기능을 구현하는 것에 그치지 않고, 문제를 정확히 이해하고 필요한 기술과 도메인을 빠르게 익혀 해결해나가는 능력이 중요하다고 생각합니다. ERP–WMS 연동 프로젝트를 맡았을 때, 출고 데이터를 처리하는 배치 프로시저를 설계하고 구현해야 했습니다. 인수인계 문서도 없어, 실제 출고 과정을 따라가며 비즈니스 로직을 정리하고, 테이블 구조와 제약 조건을 직접 분석하며 시스템 구조를 익혔습니다. 연동이 시작되자 수천 건의 데이터 처리 과정에서 병목이 발생했습니다. 단순히 데이터를 나누어 처리하는 방식으로는 한계가 있었고, 문제는 SQL 성능에 있다는 것을 알았습니다. 업무 외 시간에 SQLD 자격증을 준비하며 실행 계획 분석, 임시 테이블 활용 등 성능 최적화 기법을 학습했고, 실제 운영 환경에 적용했습니다. 그 결과 연동 처리 시간이 절반 이하로 줄었고, 배치 실패율도 크게 낮아졌습니다. 이 경험을 통해 생소한 도메인과 시스템도 스스로 학습하며 문제를 해결할 수 있다는 자신감을 얻었습니다. 이러한 경험은 복잡한 데이터 흐름과 대규모 시스템을 다루는 삼성SDS의 환경에서도 빠르게 적응하고 성과를 만들어낼 수 있는 기반이 된다고 생각합니다. 이러한 역량을 바탕으로 데이터 기반 물류 혁신을 이끌고 있는 삼성SDS에서 문제 해결을 통해 가치를 만들어내고 싶어 지원했습니다. # 문제의 본질을 찾아 개선하는 개발자 반복되는 문제를 그때그때 처리하기보다는, 왜 반복되는지 원인을 찾으려고 노력합니다. 이를 통해 도메인에 대한 이해를 바탕으로 문제를 해결하는 개발자로 성장했습니다. 의상학과 국제통상을 전공하여 패션 산업에 대한 이해를 기반으로 이커머스를 운영하며 주문·재고 관리 과정에서 비효율을 경험했습니다. 자사몰과 외부 플랫폼 간 재고가 실시간으로 연동되지 않아 중복 판매가 발생했고, 수작업으로 주문을 처리해 오류가 반복되었습니다. 반복적인 업무를 효율적으로 개선하고 새로운 가치를 만들고 싶다는 생각으로 개발을 시작했습니다. 신성통상에서 패션 ERP 및 WMS 시스템을 개발 및 운영하며, 데이터를 기반으로 비즈니스 프로세스를 분석하고 최적화했습니다. 초기에는 요구사항에 맞춰 오류를 수정하거나 화면을 구현하는 데 집중했습니다. 그러나 단순히 기능을 만드는 것만으로는 근본적인 문제를 해결할 수 없다는 한계를 느꼈습니다. 특히 같은 오류가 반복되는 상황을 겪으며, 해당 기능이 어떤 데이터 흐름 속에서 동작하는지 이해하는 것이 중요하다고 판단했습니다. 이후 현업 담당자와 업무 과정을 하나씩 확인하며 기능을 개선했고, 실제 업무가 어떤 흐름으로 진행되는지 이해하며 화면의 동작과 화면 간 연관 관계를 중심으로 내용을 정리했습니다. 다만 당시에는 데이터 흐름 전체를 충분히 이해하지 못한 채 개별 기능 중심으로 문제를 바라보고 있었습니다. 시스템 설계 당시 참여하셨던 본부장님의 교육을 통해 원가 개념과 전체 구조를 이해할 수 있었고, 이를 계기로 화면 단위가 아닌 시스템 전체 흐름 관점에서 문제를 바라보게 되었습니다. 반복적으로 발생하던 마감 오류의 원인이 데이터 흐름 상의 구조적인 문제임을 파악하고, 단순 수정이 아닌 프로세스 단위에서 개선을 통해 문제를 근본적으로 해결했습니다. 먼저 부서마다 원가 개념을 다르게 이해하고 있다는 점을 알게 되어, ‘사전원가, 생산원가, 재고평가원가’로 명확히 구분해 시스템에 반영했습니다. 또한 컬러 기준으로 잘못 계산되던 품목 원가 집계를 품번 기준으로 수정하고, 마감 이후에도 값이 변경되던 문제는 레거시 테이블 기반의 프로시저를 전체 점검해 해결했습니다. 그 결과 반복적인 오류 대응 시간을 줄일 수 있었고, 팀 전체가 실질적인 업무 개선에 집중할 수 있는 환경을 만들었습니다. 더 나아가 새로운 화면을 설계할 때에도 전체 구조를 고려하여 기능을 분리하거나 통합하는 기준을 세우는 등, 시스템 관점에서 설계할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. 이러한 경험을 통해 개발자는 단순히 기능을 구현하는 역할이 아니라, 도메인에 대한 이해를 바탕으로 문제를 구조적으로 해결하는 역할을 해야 한다고 깨달았습니다. 특히 AI 기술의 발전으로 누구나 코드를 활용할 수 있는 시대에서, 도메인 전문성을 갖춘 개발자가 더욱 중요하다고 생각합니다. 앞으로도 복잡하고 다양한 도메인에서 데이터 흐름을 기반으로 문제를 해결하며 새로운 가치를 만들어내는 개발자로 성장하겠습니다. # 속도를 넘어, 흐름을 설계하는 물류 최근 물류 산업에서 가장 중요한 이슈는 ‘속도 중심 경쟁의 한계’라고 생각합니다. 쿠팡을 중심으로 빠른 배송 경쟁이 심화되며 소비자 경험은 크게 개선되었지만, 단순히 속도를 높이는 방식만으로는 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 어렵습니다. 물류는 단순히 상품을 빠르게 전달하는 과정이 아니라, 생산부터 소비까지 이어지는 전체 흐름이 유기적으로 연결된 시스템입니다. 최근 글로벌 공급망 불안, 운송 지연 등 예측 불가능한 외부 변수들이 증가하면서 특정 구간의 효율성만으로는 전체 시스템이 쉽게 흔들릴 수 있다는 한계가 드러나고 있습니다. 따라서 물류 경쟁력은 속도가 아닌, 전체 흐름을 통합적으로 설계하고 운영하는 능력에 있다고 생각합니다. 하나의 과정에서 문제가 발생하더라도 다른 단계에서 이를 보완할 수 있도록 유연하게 대응할 수 있는 구조가 필요합니다. WMS 시스템 도입 당시 생산 단계에서 아소트 및 솔리드 방식으로 상품을 구성하고, 물류창고에서는 담당자의 판단에 따라 초도 물량을 박스 단위로 매장에 출고하는 구조를 운영했습니다. 이러한 방식은 출고 속도를 높이는 데는 효과적이었지만, 매장별 수요를 충분히 반영하지 못해 재고 편차가 발생하는 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 AI 기반 수요 예측을 도입해 매장별 재고 배분 방식을 개선했습니다. 이를 통해 출고 속도를 유지하면서도 재고 배분의 정확도를 높였고, 초도 담당자의 수작업 처리 시간은 90% 이상 감소하고 재고 부족률 또한 30% 이상 개선되었습니다. 이 경험을 통해 물류는 속도를 높이는 것을 넘어, 속도를 유지하면서도 데이터 기반으로 전체 흐름을 설계하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 앞으로 물류는 리스크를 분산하고 변화에 유연하게 대응할 수 있는 방향으로 발전해야 한다고 생각합니다. 이러한 변화 속에서 도메인 이해와 데이터 기반 문제 해결 역량을 바탕으로, 안정적이고 효율적인 물류 시스템을 만들어가는 개발자로서 기여하고자 합니다.