매일 새로운 것을 배우고 성장하려고 합니다.

• Mail: iris4865@gmail.com
• Github: github.com/iris4865

이론보다 데이터를 기반하여 설계합니다.
완벽한 코드가 아닌 고객과의 충분한 소통으로 가치있는 코드를 개발합니다.
WET코드보다 DRY코드를 좋아합니다.
서버 프로그래머를 희망합니다.

• WET: Write Everything Twice
• DRY: Don't Repeat Yourself

• Language
  • Python, Javascript, C#
• Framework/Library
  • Flask, Vue, Akka.NET
• Database
  • Mysql, OracleDB
• Tool / DevOps
  • Github, Docker
• Environment
  • Linux, Windows

• Revol(2019. 09 ~ 2020. 03)
  • 소프트웨어 개발자(Scala)
• Mirero System(2017. 08 ~ 2019. 03)
  • 소프트웨어 개발자(C#, WPF)
• Huins(2016. 12 ~ 2017. 01)
  • 인턴

• 소개: 미래로 딥러닝 솔루션(MLS)
• 설명: 이미지를 하나의 클라이언트에서 분류, 학습, 판정하는 솔루션
• 기간: 2018. 10 ~ 2019. 03
• 인원: 11명
• 역할: 클라이언트 딥러닝 학습UI 설계, 학습 서비스 설계 및 신규개발, 학습 서비스(C#)에서 딥러닝 프레임워크(Python) 호출 및 실행, 여러개의 학습 프레임워크 Interface 개발
• 개발 언어: C#, WPF, Python
• 주요 라이브리러: Akka.net, PythonNET, Dapper, OpenCvSharp
• 학습 프레임워크: NvCaffe, DigitsCaffe, Tensorflow, Keras, PyTorch
• 배운점
  • 여러개의 DeepLearning Framework를 단일 인터페이스를 통합하여 난이도를 낮추고 개발속도를 향상시켰다.

• https://github.com/iris4865/todolist-dockerfile
• 기간: 2019. 05 ~ 2019. 06
• 개발 언어: Javascript, Python
• 주요 라이브러리: Vue.js, BootstrapVue, Flask, Flask-SQLAlchemy
• 학습
  • Front-End와 Back-End의 차이와 개발방법
  • nginx - vue - flask연결
  • HTML을 템플릿화하여 HTML 코드 재사용방법
  • Docker를 이용하여 Heroku에 배포
  • Github과 Docker Hub를 이용한 컨테이너자동빌드 구축
• Github
  • Docker: https://github.com/iris4865/todolist-dockerfile
  • Vue: https://github.com/iris4865/todolist-vue
  • Flask: https://github.com/iris4865/todolist-flask
• Docker Hub
  • https://hub.docker.com/r/iris4865/programmers-todo

• 강릉원주대학교 컴퓨터공학과 졸업(2011 ~ 2018)
  • 공군 (2014 ~ 2016)