AI가 먼저 거는 전화는 어떻게 만들까? 채널톡 FDE 이야기 - 2 Mango • AX Team / FDE - Backend - AI 안녕하세요. 채널 FDE팀의 망고입니다. 여러 고객사와 이야기를 나누던 중, 미납 안내나 가입 경로 설문처럼 기업이 고객에게 먼저 전화를 거는 아웃바운…
Module Federation: singleton이면 당연히 하나겠죠? 따로 빌드된 코드가 하나의 인스턴스를 참조하게 하기 Joon • Core Client Web - Frontend Invalid hook call. Hooks can only be called inside the b…
프론티어 모델 대신, 우리 모델이 모든 상담을 분석합니다 상담 분석 LLM을 자체 모델로 바꾸며, 비용은 99.4% 줄이고 성능은 상용 LLM보다 높인 이야기 Sammy • Machine Learning Engineer (Model Training) - AI 안녕하세요, 채널 AI팀 M…
채널톡의 FDE는 어떤 일을 할까? 채널톡 FDE 이야기 - 1 Polar • Forward Deployed Engineer 안녕하세요. 채널톡 FDE(Forward Deployed Engineer)팀의 폴라입니다. 채널톡에 FDE팀이 생긴 지 1년이 됐어요. 지난 1년은 우리가 어떤…
기업들은 왜 코어밸류를 중요하게 생각할까? 좋은 문구를 넘어, 실제 일하는 방식을 담기까지 Soo • Developer Relations - 개발 문화 60명의 엔지니어와 티타임을 가졌습니다. 채널 엔지니어들과 티타임을 할 때마다 엔지니어팀 코어밸류(Core Value v1.)를 기억하…
우리가 일해온 방식에 이름을 붙였습니다 Move Fast · Deep Dive · Share Out, 실제 업무에서는 어떻게 나타날까요? Channel Talk - 개발 문화 그 어느 때보다 빠르게 변하고 있고, 누구도 처음부터 정답을 알고 출발하지 않습니다. 결국 차이를 만든 것은 더…
채널톡 Open API 뜯어고치기 명세 중심의 문서 관리와 Open API 서버 분리 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 제이온입니다. 과거 채널톡 Open API를 사용해 보려다가 문서가 복잡해…
[신청 중] AI 제품을 만들 때, 자체 모델과 검색엔진은 언제 필요할까요? 모델 학습부터 검색엔진 고도화까지, 실제 AI 제품을 만드는 과정에서의 고민과 경험을 공유합니다. Somma • DevRel - 개발 문화 좋은 모델을 만드는 것만으로 좋은 AI 제품이 완성되지 않습니다. 실제…
Swift 6 어때요? (2): executor, job, hop_to_executor 런타임 소스 좀 읽어 봤습니다 Ian • iOS Engineer - Mobile 이 글은 채널톡 iOS 팀이 2025년 겨울부터 진행한 Swift 6 스터디를 정리하는 Swift 6 어때요? 시리즈의…
AI로 만들고, 디자인으로 완성한 3개월 데이터 분석 툴 '노트북'을 만들며 Rita • Product designer - Design / PM 채널톡은 올해 상반기 '노트북'이라는 데이터 분석 툴을 만들었습니다. 데이터를 직접 조회하고, 셀을 쌓아 분석하고, 대시보드까지 구성할 수 있…
AI와 함께 만든 키비주얼과 시네마틱 오프닝 필름 채널콘 2026 디자인 비하인드 두번째 Ember • Brand designer - Design / PM 안녕하세요, 브랜드 디자이너 엠버입니다. 지난 6월 4일, 도쿄 TODA HALL에서 CHANNELCON26이 개최되었습니다. "A…
Voice Turn Detection 모델 개발기 VoiceALF가 “입을 뗄 타이밍”를 배우게 하려면 Bard • KR Office Applied AI Engineer - AI 전화는 생각보다 고도화된 의사소통이다 채널톡은 VoiceALF를 통해 전화 상담의 여러 문제를 AI로 풀고…
저는 채널 엔지니어링 팀의 세션 샤낭꾼입니다 "자발적 참여를 독려합시다"는 작동하지 않는다 GIRI • FDE - 개발 문화 사건의 시작 안녕하세요. 채널의 FDE 기리입니다. 23년도부터 데브세션팀에 합류했습니다. 합류하기 전에 엔지니어 세션은 금요일 근무시간을 2시간 놀 수 있는 기…
세션을 채우는 고민에서, 더 재밌게 만드는 고민으로 매주 열리는 세션을 지켜낼 수 있던 디테일, 탄토의 보따리 Tanto 🐳 • DevOps Engineer - 개발 문화 안녕하세요. DevOps 엔지니어이자 데브 세션팀에서 디테일 담당 탄토입니다. 데브 세션이 5년 넘게 매주 이어지고…
작은 지식 공유의 시작이 문화가 되기까지 Dev Session #01 가장 오래 지켜온 엔지니어가 말하는 데브 세션의 변화 Koil • Backend Developer - 개발 문화 안녕하세요. 백엔드 엔지니어이자 데브 세션을 제일 오래 지켜온 코일입니다. 지금까지의 데브 세션이 이루어…
OpenAI에서 직접 알려주는 Codex 사용법 에이전틱 프로그래밍 가이드라인과 모두를 위한 Codex 실전 사용 팁 Babel • Machine Learning Engineer - 개발 문화 안녕하세요. 채널팀 Machine Learning Engineer 바벨입니다. 채널팀에서는 매…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (4): 쓰기 샤딩 단건 조회를 유지한 쓰기 샤딩과 약 20억 건의 단계적 마이그레이션 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 제이온입니다. 지난 1~…
[신청 중] AI Product Frontiers: AI 시대, 최전선에서 방향을 만드는 사람들 FriendliAI, Upstage, Channel의 글로벌 AI 리더들이 한 자리에 모입니다 Somma • DevRel - 개발 문화 AI Product Frontiers 밋업에 초대합니다…
채널콘 2026 디자인 비하인드 '와 힙하다' 보다 누구나 '예쁘다' 하는거 코비 • 브랜드 디자이너, 채널에 관한 좋은 경험을 겹겹이 쌓고 있습니다. 감사합니다. - Design / PM 안녕하세요. 채널의 브랜드 디자이너 코비입니다. 지난 6월 4일, 일본 도쿄의 긴자에서 <채널콘…
Swift 6 어때요? (1): 스레드, 블록, 태스크 바이너리 좀 뜯어 봤습니다 Ian • iOS Engineer - Mobile Channel Works의 프로덕션 코드에는 아래와 같은 함수가 있습니다. actor 안에서 RxSwift 체인이 GCD 스케줄러 위에서 돌아갑니다. 서로…
5년, 340개의 이야기로 이어온 개발 문화 채널 엔지니어링 팀의 Dev Session 문화를 소개합니다 Soo • Developer Relations - 개발 문화 안녕하세요, 채널 코퍼레이션 Developer Relations의 수입니다. 채널 엔지니어링 팀에는 2021년부터 꾸준히…
채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유 공개 벤치마크 1위 모델이 아닌 리더보드에도 없는 모델을 선택했습니다. 지노 • Software Engineer - Backend - AI 또 새 모델이 나왔습니다 새 모델은 계속 나옵니다. 그때마다 프로덕션에서 A…
AI가 읽는 디자인 시스템: 추상화를 다시 설계한 이유 규칙을 더 잘 설명하는 대신, 규칙을 어길 수 없게 만들기 Timo • Core Web - Frontend 안녕하세요, 코어 웹팀에서 프론트엔드 공통 기반과 디자인 시스템을 만들고 있는 티모입니다. 제품 기능을 만드는 피처팀이 빠르…
RxJS로 우아하게 사이드 이펙트 통제하기 프론트엔드에서 가장 다루기 어려운 "비동기" 길들이기 Daniel • Daeyong Yoon, Front-end engineer - Frontend 안녕하세요 채널톡에서 고객용 메신저를 만들고 있는 프론트엔드 엔지니어 대니얼입니다. 채널톡 고객…
[신청 마감] 핫파티션과 트래픽 폭주, 우리는 이렇게 넘었습니다 세번째 CHANNEL DEVMEETUP, 이번 밋업은 Core Backend 팀과 함께 준비한 “DynamoDB Tech Talk” Somma • DevRel - 개발 문화 핫파티션과 트래픽 폭주, 우리는 이렇게 넘었습니다…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (3): 조회를 인덱스 테이블로 옮기기 GSI가 조용히 해주던 일들, 이제는 라이브러리가 대신합니다 Ino - Backend 들어가며 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 이노입니다. 1편에서는 managed GSI 한 곳의 핫 파티션이…
AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다 Kernel 만들기 (1): 사용자 코드를 안전하게 실행할 별도 환경이 필요했던 이유 Eddy🦊 • Tech Cell Software Engineer - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 테크셀에서 사용자 코드 실행을 제어하는 Ke…
AI는 미래지만, 기본은 현재입니다 채널톡 전화 통계·모니터링 완성하기 River ⛵️ • Product Designer @Meet Team - Design / PM AI 시대는 이미 시작됐습니다. 요즘 Meet팀에서는 음성 AI 에이전트인 '보이스 ALF'로 미래 시장을 장악하기 위해…
로컬 DB를 화면의 기준으로 삼는다는 것: hearth를 직접 만든 이유 hearth를 직접 만든 이유와 설계 과정 Wes • Gihyeon Lee, Web Desk Engineer Thanks. - Frontend 프로젝트 관리 도구인 Linear를 써본 적 있다면, 유독 빠르다고 느…
Istio 3-4편: 507 status code와 istiod disconnected 탐지 Ambient mode 트러블슈팅 부록: 운영 중 만난 Istio/Envoy 관련 이슈 2가지 Jetty (정재홍) • DevOps Engineer - DevOps 안녕하세요, 채널코퍼레이션 D…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (2): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 구현편 인덱스 테이블 전파 파이프라인 구현과 운영 안정화 과정 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 제이온입…
사내 AI 에이전트 개선기 AI Agent의 Context 비용을 줄인 3가지 설계 패턴 Ari Kim • AX - AI 안녕하세요, 채널톡 Forward Deployed Engineer(FDE) 아리입니다. 저는 AX 팀의 업무를 도와주는 사내 AI 에이전트 채널랩스(channel-l…
AWS가 DynamoDB를 만든 방법 Amazon.com을 움직이는 데이터베이스의 비밀 Somma • DevRel - 개발 문화 안녕하세요. 채널팀 Developer Relations 소마입니다. 👋 채널팀에서는 매주 금요일, 팀원들이 업무에서 얻은 지식과 인사이트를 함께 나누는 엔지니…
AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리 현장에서 쏟아진 질문, 채널톡 AI팀이 답변 해드려요! Somma • DevRel - AI 안녕하세요. 채널팀 Developer Relations 소마입니다. 👋 지난 6월 10일, 채널톡 오피스에서 AI ENGINEER NIGHT를 진행했…
[신청 마감] 채널톡에서 AI 하긴 해요? 두번째 CHANNEL DEVMEETUP, 이번 밋업은 Core AI 팀에서 준비한 “AI ENGINEER NIGHT” Soo • Developer Relations - 개발 문화 대 딸깍시대, AI 엔지니어는 필요한가? 요즘 AI 모델은 넘쳐나…
카프카 파티션 개수 산정식 설계 여정 Broker 특성, Latency, Peak traffic, Backfill catch-up을 모두 고려한 과정 Pepper • Hi, im pepper! im Software engineer🙂 - Backend 카프카 파티션 개수 설정 전략 Kaf…
느려터진 에디터 좀 고쳐줘를 AI에게 시켜봤다 Auto Research 기법을 활용한 LLM 기반 자율 성능 개선 시스템 구축 여정 Polar • AX · Forward Deployed Engineer - Frontend 1년전 1년이나 미뤄둔 숙제가 있었어요. 채널톡 위지윅 에디터에…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편 GSI Back-Pressure 장애의 구조와 인덱스 테이블을 통한 해결 전략 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡…
AI를 활용한 Web 성능개선 실전 사례 한달 걸릴 작업을 AI를 사용해서 하루만에 임팩트 내기 Mong • 행복해서웃는게아니라웃어서행복한것이다 - Frontend 성능개선은 타이밍 개발하면서 성능을 항상 챙기기는 어렵습니다. 기능을 만들고, 버그를 고치고, 일정을 맞추다 보면 성능 부…
상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기 데이터가 SOP를, SOP가 세팅 병목을 해결한다 피트 • FDE - AI 안녕하세요, 채널톡 AX팀의 Pete입니다. 여러 고객사의 ALF 도입에 함께 들어가면서 공통된 패턴을 발견했습니다. 가장 시간이 오래 걸리는 구간이 세팅이 아니라, 세팅…
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기 @hollon으로 작동하는 채널톡의 harness Perry • Software Enginner - AI 안녕하세요, 채널톡 소프트웨어 엔지니어 페리입니다. 이전 글에서 저는 AI Native 개발의 비결은 모델이 아니라 시…
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기 AI 네이티브 시대에도 엔지니어링이 중요한 이유 Perry • Software Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 소프트웨어 엔지니어 페리입니다. AI 에이전트가 코드를 빠르게 만들 수 있게 되면서 병목은 달라졌습니다. 예전에는 구…
우리는 왜 "친구를 초대했을까" 채널 「친구 데려와!」 엔지니어 세션 만든 이야기 Soo • Developer Relations - 개발 문화 왜 '친구 데려와'예요? 그냥 외부 공개 하면 되지 않아요?" 지난 3월 12일, 채널톡 오피스에서 진행된 「친구 데려와!」엔지니어 세션 중 네…
프로덕트 디자이너의 실전 AI 활용기 실제 프로젝트를 진행하며 변화를 체감한 세 가지 사례를 공유드려요 Claire • Product Designer 김윤지 - Design / PM 이 포스트는 채널톡에서 진행한 프로덕트 디자이너 밋업에서 발표한 세션 내용을 바탕으로 재구성했습니다. 안…
AI가 실행을 맡는 시대, 디자이너의 경쟁력 누구나 만들 수 있다면 디자이너는 무엇을 해야할까? Ryan Jang • Product Designer Seunghwan Jang. - Design / PM 이 포스트는 채널톡에서 진행한 프로덕트 디자이너 밋업에서 발표한 세션 내용을 바탕으로…
6개월간 코드 한 줄도 안 쓰고, 100만 줄 기여하기 AI Native 개발의 비결은 시스템이다 Perry • Software Enginner - AI 안녕하세요, 채널톡 소프트웨어 엔지니어 페리입니다. 저는 지난 6개월간 직접 작성한 코드 0줄로 22개 레포지토리에서 560개 이상의…
After Hours: 즐거운 저녁의 대화를 위한 리브랜딩 CX 매니저들을 위한 오프라인 밋업 브랜딩 Ember • Brand designer - Design / PM CX 밋업은 채널톡 CX팀이 주관하는 'CX 클럽'이라는 커뮤니티의 오프라인 모임이에요. CX팀에서는 이 밋업과 클럽을…
AI가 규칙을 "알잘딱" 지키는 백엔드 레포 만들기 코드베이스의 구조와 결정론적 검증 시스템으로 만드는 AI Native 개발 환경 리팩토링하기 Perry • Software Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 소프트웨어 엔지니어 페리입니다. 채널톡 팀은 Claude…
메시지 전송 트래픽 100배에도 끄떡 없는 User 테이블로 뜯어고치기 (2) DynamoDB Export/Import + AWS Glue 기반 마이그레이션 수행과 성과 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드…
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝 같은 Redis 위의 차선 분리 공사 — 논리적 파티셔닝과 Partition별 독립 스케일링 Vita 🪼 • MJ Park (Backend Engineer) - Backend 개요 이전 글에서는 동적 스케일링을 통해 벌크…
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링 Spike 트래픽에 흔들리지 않는 Worker 스케일링 알고리즘 만들기 Nero • Core BE - API - Backend 이 글은 급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 구현편 에서 다루었던 내용의 확장으로 실제 프로덕…
Semantic Search 만으로는 번역 품질이 해결되지 않았던 이유 Tolgee, 에이전트, 그리고 “용어 일관성”의 현실 Polar • AX · Forward Deployed Engineer - Frontend 안녕하세요. 채널톡 AX팀에서 AI 기반 내부 자동화와 Agent 시스…
Ralph Loop, OpenClaw - 새로운건 없었다 ALF 팀에서 Agentic Workflow 를 구성한 이야기 Mong • 행복해서웃는게아니라웃어서행복한것이다 - AI 안녕하세요, 채널톡 엔지니어 몽 입니다. 요새는 많이 좋아지고 있지만, 얼마 전까지만 하더라도 Claude C…
이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법 그래프 RAG 기반 채널 지식 시스템 구축기 Perry • Software Enginner - AI 안녕하세요, 채널톡 소프트웨어 엔지니어 페리입니다. 저희 팀은 AI 코딩 도구를 비교적 일찍 도입하고 적극적으로 활용…
Notion DB를 활용한 Figma 플러그인 만들기 프로덕트 디자이너의 바이브 코딩 실전기 Claire • Product Designer 김윤지 - Design / PM "이 화면을 디자인하는데 30분 걸렸는데, 더미 데이터 넣는 데도 30분 걸렸어요." 혹시 디자인에 더미데이터를 입…
고객 타게팅을 좀 더 정교하게, ClickHouse 도입기 고객 타게팅 기능에 OLAP 시스템을 적용하기까지 여정 Hammer • Backend Engineer - Backend 채넡톡 마케팅은 다양하고 정교하게 고객을 타게팅할 수 있도록 합니다. 고객의 행동 데이터 및 개인화 데이터를…
채널콘 2025 디자인 비하인드 대규모 오프라인 컨퍼런스를 위한 브랜드 경험 코비 • 브랜드 디자이너, 채널에 관한 좋은 경험을 겹겹이 쌓고 있습니다. 감사합니다. - Design / PM 안녕하세요. 채널톡 브랜드 디자이너 코비입니다. 작년 11월 채널톡의 비즈니스 컨퍼런스 <채널콘…
팀 내 전처리 프레임워크 dagster 도입기 안정적인 문서 전처리 시스템을 위한 dagster 도입 과정 Jave • Jave Jang, AI Team. - AI 안녕하세요. AI 팀의 ML 엔지니어 제이브입니다. 이번에 팀에서 워크플로우 오케스트레이션 도구인 dagster를 도입하고…