오늘의 추천 프로젝트
해운물류 플랫폼 고도화, 수익 예측 자동화, 럨거시 쿼리 성능 진단까지 총 3건의 개발 외주 프로젝트를 살펴밐습니다.
각 프로젝트의 요구사항과 우리 팀 포토폴리오를 기준으로 제안 방향을 정리했습니다.
해운물류 B2B 플랫폼 백엔드 및 어드민 고도화
프로젝트 요약
정부지원사업으로 운영 중인 해운물류 B2B 플랫폼 프로토타입을 통합 DB 스키마와 어드민 대시보드 중심으로 고도화하는 작업입니다.
예산은 700만원, 예상 기간은 30일이며, 신규 계정 검증 파이프라인과 인라인 편집·일괄 승인 기능이 핵심 요구사항입니다.
지원 자격에 업력 1년 이상 조건이 있어 사업자등록 확인이 필요합니다.
제안 방향
클라이언트는 Supabase(PostgreSQL) 기반 백엔드와 React 어드민 화면의 안정성·확장성 확보를 원하고 있어, 데이터 파이프라인과 대시보드를 함께 다뤄본 경험을 강조하는 방향이 유리합니다.
다중 소스 데이터 통합과 검증 큐 설계 경험을 구체적으로 제시하면 신뢰도를 높일 수 있습니다.
제안서 작성 예시
통합 DB 스키마 설계와 어드민 대시보드 고도화를 4주 내 완료할 수 있습니다.
다채널 데이터를 하나의 관리 체계로 통합하고, 검증 상태에 따라 자동 분류·검토 큐로 연결하는 구조는 저희가 반복적으로 다뤄온 백엔드 설계 패턴과 유사합니다.
저희는 AI 기반 마케팅 통합 인텔리전스 플랫폼을 Node.js·PostgreSQL 기반으로 구축하며 다채널(카페24, 메타 광고 등) 데이터를 자동 수집·통합하고, 대시보드에서 실시간으로 조회·관리할 수 있도록 설계한 경험이 있습니다.
해당 프로젝트에서 수동 데이터 정리 시간을 80% 이상 단축했으며, 이는 이번 프로젝트의 신규 계정 검증 파이프라인 및 인라인 편집 기능 구현에도 적용 가능한 접근입니다.
다만 Supabase/Lovable Cloud 환경 세부 연동은 상세 공고 확인 후 조율이 필요합니다.
원문 URL
https://www.wishket.com/project/157242/
기프티콘 사업 채널별 수익 예측 자동화 및 조회 웹 구축
프로젝트 요약
기프티콘 사업의 채널별 수익 예측 로직을 매월 자동 실행되는 배치로 이식하고, 경영진이 결과를 조회할 수 있는 웹 페이지를 구축하는 프로젝트입니다.
클라이언트 사내 Aurora(MySQL) DB와 연동해야 하고, 이관 전후 산출 결과의 정확한 일치가 핵심 요구사항입니다.
예산은 250만원, 기간은 15일로 비교적 단기 프로젝트입니다.
제안 방향
클라이언트가 이미 예측 로직 명세와 검증용 엑셀 데이터를 보유하고 있어, 로직 이식의 정확성과 자동화 배치 설계 경험을 강조하는 방향이 유리합니다.
복잡한 수식을 서버 로직으로 정확히 옮긴 경험과 데이터 자동 수집·처리 파이프라인 구축 경험을 함께 제시하면 신뢰를 얻기 쉽습니다.
제안서 작성 예시
수익 예측 로직의 배치 자동화와 조회 웹 페이지를 2주 내 이관·구축할 수 있습니다.
여러 데이터 소스를 하나의 로직으로 통합해 정기적으로 자동 실행시키고, 결과를 대시보드에서 조회하게 만드는 구조는 저희가 다뤄온 데이터 자동화 프로젝트와 방향이 동일합니다.
저희는 AI 기반 마케팅 통합 인텔리전스 플랫폼에서 다채널 데이터를 자동 수집·통합하고 PostgreSQL 기반 백엔드로 처리해 대시보드에서 실시간 조회가 가능하도록 구축한 경험이 있으며, 이 과정에서 수동 데이터 정리 시간을 80% 이상 줄였습니다.
이 경험을 바탕으로 Aurora(MySQL) 연동과 월 단위 배치 실행 로직을 정확도 검증과 함께 이식할 수 있습니다.
다만 클라이언트가 제공할 예측 로직의 세부 예외 규칙은 상세 공고 확인 후 반영하겠습니다.
원문 URL
https://www.wishket.com/project/157382/
Spring3 기반 쿼리 성능 개선 및 백엔드 기술 진단
프로젝트 요약
사샪운용·타자문 업단된 업무를 지원하는 Spring 3.0 기반 리거시 웹 시스템의 SQL 쿼리 성능 개선과 백엔드 안정성 진단, 타스트 쿬 도입 자문을 요정하는 프로젝트입니다.
예산은 300만원, 기간은 14일이얰, Java/Spring/MySQL에 대한 깊은 이해를 가진 시니어 아키톥퇁량리장를 우대합니다.
산출물은 기술 진단 보고서와 샘플 쿼리·타스트 가이드입니다.
제안 방향
클라이언트가 리거시 Java/Spring 환경 직접 경험을 우대하고 있어, 이 보고서는 상세 공고 확인 후 팀 내 실제 보유 역량을 명확히 밝히는 것이 중요합니다.
다만 쿼리 성능 최적화와 백엔드 구조 진단 자순는 언어와 무관하게 통용되는 역량이묀로, 데이키밐 중심 백엔드 설계 경험을 거으로 제시하는 방향이 현실적입니다.
제안서 작성 예시
쿼리 성능 진단과 개선 가이드는 제시 가능하나, Spring 3.0/iBatis 실무 가진 경험 여부는 상세 공고 확인 필요합니다.
저희 팀의 주력 스택은 Node.js/PostgreSQL 및 PHP 기반 백엔드로, 대량 데이타 처리와 쿼리 최적화 경험은 있으나 Java/Spring 리거시 환경에 대한 직접적인 이맥은 포트폴리오상 확인되지 않습니다.
저희는 AI 기반 마케팅 통합 인텔리전스 플랫폼와 호텔 CMS 플랫폼에서 PostgreSQL·MySQL 기반 백엔드의 데이타 구조 설계와 성능 개선을 수행한 경험이 있어, 인데스 설계나 쿼리 구조 개선과 같은 일반적인 최적화 방향은 제시드릴 수 있습니다.
다만 이본 프로젝트가 요구하는 Java/Spring 3.0/전자정민통합프럈워크 자실에잍 대한 직접 실무 경험은 없으므멠, 지원 전 이 벀을 클랫c언트에게 명확히 고지하는 것을 건의합니다.