브레[Braincrew] Product Engineer(Full stack)
0.0브레인크루
경력근거: 솔루션 , 인프라 , 아키텍쳐 , SI·시스템통합
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※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
브레인크루는 SI·인프라 운영을 다루는 회사라, 인프라 운영 이상을 짚어 원인 가설을 주는 이 도구는 브레인크루가 운영하는 실제 인프라 로그가 있어야 판정을 검증합니다.
'솔루션, 인프라, 아키텍쳐, SI'. 인프라 운영 점검이 직무의 핵심.
'SI·시스템통합'. 여러 시스템 로그를 한 점검으로 묶는 게 토대.
'소프트웨어개발 Product Engineer'. 점검+가설이 1인 E2E.
인프라·시스템 운영 로그를 받아 이상과 비용 급증을 규칙으로 짚고, 원인 가설을 근거와 함께 제시하는 1주 포트폴리오입니다.
브레인크루 PE. 인프라 이상을 사람이 모니터링하던 일을, 자동 점검 + 원인 가설 도구로 옮기고 싶은 사람입니다.
로그에 메트릭·비용을 붙이면, 도구가 (a) 이상·비용 급증을 규칙으로 짚고 (b) 원인 가설을 근거와 함께 제시합니다.
인프라·시스템 로그를 받아 이상·비용 급증을 짚고 원인 가설을 근거와 함께 내는 동작하는 도구입니다.
이상 판정이 실제와 맞는 비율과 오탐을 보여주는 대시보드입니다.
임계 초과 시 자동 알림 + 대응 SLA 추적 단계입니다.
로그를 넣으면 이상·비용 급증과 원인 가설이 근거와 함께 나오는 걸 시연합니다.
이상 판정이 정답 계산과 일치하는 비율 100%
측정: 결정적 재계산, 표본: 메트릭 200건
일부러 만든 결측·경계·미등록 리소스 30종을 넣어도 점검이 멈추지 않고 처리되는 걸 시연합니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 이상 판정 정확도는 브레인크루 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여줍니다.
상관≠인과: 비용 급증 원인을 단정하지 않고 '점검 포인트'로 제시합니다.
실제 도입 시 달라지는 것: 실 인프라 메트릭·임계가 더미와 다르므로 규칙을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
인프라 메트릭·비용을 묶어 이상 점검 입력으로 쓴다
| m_id | res_raw | res_id | metric | value | threshold | ts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| M900 | A서버(구) | — | cpu | — | 90 | 2026-05-20T10:00:00 |
| M901 | 리소스0 | r0 | 비용 | 0 | 1,000 | 2026-05-20T10:00:00 |
| M902 | 급증서버 | r2 | 비용 | 999,999 | 1,000 | 2026-05-20T03:00:00 |
| M903 | 미등록리소스 | — | cpu | 150 | 90 | 1970-01-01T00:00:00 |
| M000 | 리소스0 | r0 | cpu | 40 | 90 | 2026-05-20T10:00:00 |
{"type":"object","properties":{"m_id":{"type":"string"},"res_raw":{"type":"string"},"res_id":{"type":["string","null"]},"metric":{"type":"string"},"value":{"type":["number","null"]},"threshold":{"type":"number"},"ts":{"type":"string"}},"required":["m_id","res_raw","res_id","metric","value","threshold","ts"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: value null(수집 누락)·0·극단(급증), res_id null 미등록, ts 1970(잡음), res_raw 표기 흔들림. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.{"type":"object","properties":{"m_id":{"type":"string"},"res_raw":{"type":"string"},"res_id":{"type":["string","null"]},"metric":{"type":"string"},"value":{"type":["number","null"]},"threshold":{"type":"number"},"ts":{"type":"string"}},"required":["m_id","res_raw","res_id","metric","value","threshold","ts"]}| Python | 로그·메트릭 ingest + 이상 규칙 + eval(공고 스택 미명시 → 도메인 기반 추론) |
| TypeScript | 대시보드 렌더 + Zod 검증 |
| React | 운영 대시보드 |
| Node.js | 점검 API |
| PostgreSQL | 메트릭 단일 진실원 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품입니다. 더 키우려면 2주차(판정 검증)로 갑니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 3주차(이상 알림 자동화)로 갑니다.
이상 점검 + 원인 가설
{"type":"object","properties":{"m_id":{"type":"string"},"status":{"type":"string","enum":["ok","anomaly","review"]},"hypothesis":{"type":"string"},"evidence":{"type":["object","null"],"properties":{"metric":{"type":"string"},"value":{"type":"number"},"threshold":{"type":"number"}},"required":["metric","value","threshold"]}},"required":["m_id","status","hypothesis","evidence"]}[
{
"m_id": "M902",
"status": "anomaly",
"hypothesis": "비용 급증. 미정리 리소스 점검",
"evidence": {
"metric": "비용",
"value": 999999,
"threshold": 1000
}
},
{
"m_id": "M900",
"status": "review",
"hypothesis": "데이터 결측. 확인 필요",
"evidence": null
},
{
"m_id": "M004",
"status": "anomaly",
"hypothesis": "같은 자원에서 지표가 두 시간대에만 튀어 배치 작업과 겹칠 가능성이 있습니다.",
"evidence": {
"res_id": "r3",
"spike_count": 2
}
}
]status 규칙·evidence 정합성은 자동 검증, hypothesis 타당성은 운영자/judge 검증.
근거: 솔루션 , 인프라 , 아키텍쳐 , SI·시스템통합