TL;DR kanana-o는 텍스트·이미지·오디오를 종합적으로 이해하고 자연스러운 텍스트와 음성으로 응답하는 멀티모달 모델입니다(자세히 알아보기). 모델을 학습하는 것과 사용자에게 서비스하는 것은 전혀 다른 문제입니다. 이 글에서는 Kanana-O를 실시간 음성 대화 서비스로 제공하기…
최근 대형 언어 모델(LLM)을 실제 서비스에 도입하려는 기업들의 가장 큰 고민은 ‘환각(Hallucination)’ 현상입니다. 이를 해결하기 위해 외부 데이터를 참조하는 RAG(검색 증강 생성) 기술이 표준처럼 자리 잡았습니다. 하지만 단순한 문서 검색만으로는 복잡한 추론이나 정확한…
안녕하세요. LY Corporation에서 인증·인가 기반 Athenz의 개발·운영을 담당하고 있는 김정우입니다. 이 글에서는 AI 에이전트가 다양한 서비스와 연동할 때 발생하는 토큰을 관리하는 문제와 그 해결 방법으로 주목받고 있는 Identity Assertion JWT Author…
안녕하세요, 당근 디자인 시스템 팀에서 프론트 엔드 개발을 하고 있는 조이라고 해요. 요즘 AI로 화면을 만든다는 이야기가 많아졌어요. v0, Bolt, Lovable 같은 도구들이 프롬프트 한 줄로 UI를 뚝딱 만들어주는 시대가 됐죠. 그런데 디자인 시스템을 운영하는 팀 입장에서 보면…
1. 서론 안녕하세요. 컬리 데이터서비스개발팀의 ML Engineer 윤준호입니다. 분명 ‘배송 완료’ 알림을 받았는데 문 앞이 텅 비어있거나, 다른 곳으로 잘못 배송되어 당황했던 경험이 한 번쯤 있으신가요? 컬리의 배송은 ‘정확성’이 곧 고객 경험과 비용으로 직결됩니다. 잘못된 주소지…
Apr 27, 2026 Engineering How to save GPU memory in LLM serving: Principles and operating conditions of KV cache offloading - Kyujin Cho AI Platform Architect -…
Apr 27, 2026 Engineering How to save GPU memory in LLM serving: Principles and operating conditions of KV cache offloading - Kyujin Cho AI Platform Architect -…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] 핵심 인사이트 - 토큰은 AI 경제의 '기본 화폐'이자 '언어적 최소 단위'입니다. 토큰화에 대한 이해는 AI 도입을 검토하는 기업에 기술적 지식을 넘어 '운영 효율성'과 '비용 예측 가능성'을 제공하는 필수 역량입니다. -…
데이터센터형·온디바이스형 개발 네이버클라우드·LG전자와 PoC GPU 대비 전력 비용 효과적 절감 “AI 반도체 칩을 잘 개발해서 국내외 고객사와 개념검증(PoC)을 성공적으로 마치는 게 목표입니다.” 김주영(사진) 하이퍼엑셀 대표는 최근 서울 강남 사무실에서 서울경제신문과 만나 이같이…
지난 2025년 11월 27일, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 가장 큰 행사인 2025 워크숍이 열렸습니다. 이번 워크숍은 한 해를 돌아보는 자리를 넘어, 2026년 전사 전략과 센터 키워드를 공유하고, GenAI를 활용해 직접 서비스를 구현해보는 해커톤, 그리고 15가지 핵심 전략 키…
안녕하세요. LY Corporation의 Hirano입니다. Yahoo! 파이낸스에서 프런트엔드 영역을 개발하고 있으며 스크럼 마스터도 담당하고 있습니다. 또한 LY Corporation 전체 엔지니어를 대상으로 AI 활용을 촉진하기 위한 전사 워크숍 Orchestration Devel…
이제 AI와의 대화는 흔해진 시대. 사람과의 대화를 기억하는 것 처럼 AI와의 대화는 어떻게 기억하시나요? 매번 새로운 대화를 열어 처음부터 다시 대화를 시작하시나요? 저도 요새 수십 개의 AI 세션을 동시에 여러 프로젝트에 걸쳐 돌립니다. 일부러 작업을 잘게 쪼개서 새 세션을 열기도…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt - 자연어로 질문하면 SQL을 짜서 실행하고 결과를 정리해 돌려주는 Slack AI 봇 쿼리곰을 만들었습니다. - 첫 주는 반짝, 둘째 주는 조용했…
The Human: 점수 너머의 판단 Part 1: “The Philosophy” Part 2: “The Machine” Part 3: “The Human” Part 2의 머신이 400여 명을 분류하고, 각자에게 맞춤 면접 가이드까지 준비해뒀습니다. 이제 그 가이드를 손에 쥔 20명 이…
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…
안녕하세요. 검색추천팀 반영성입니다. SSG.COM에서 고객의 상품 탐색 경로는 아래와 같이 A, B 두 가지로 나뉠 수 있습니다. A: 검색 → 상품 노출 → 상품 클릭 B: 그 외의 경로를 통한 상품 노출 → 상품 클릭 그리고 사이트 전체에서 발생하는 상품 노출에 대해 위 A 경로는…
안녕하세요. 토스플레이스에서 ‘판다(PANDA)’를 기획하고 만든 Data Analysis Team Leader 김윤아, Data Analytics Engineer 정이을 입니다. 업무를 하다 보면 이런 순간이 있지 않으셨나요? “지금 이 데이터만 빠르게 확인할 수 있으면 좋을텐데.”…
AI 네이티브 디자인 플레이북 이 글은 영문 원본을 바탕으로 작성되었습니다. 지난 한 달간, 버즈빌 디자인 팀은 단 6명으로 5개의 웹 애플리케이션을 배포하고 344건의 커밋을 기록했습니다. 놀랍게도 이 과정에서 Figma는 거의 사용되지 않았습니다. 엔지니어링 스프린트 할당도, 핸드오…
AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀의 김주영 대표가 LLM 추론 특화 반도체 기술 혁신 공로로 과학기술정보통신부 주관 ‘2026년 정보통신의 날’ 유공 포상에서 포장을 수상했다. KAIST 교수이자 전 Microsoft 데이터센터 가속기 설계자인 김 대표는 2023년 창업 이후 GPU 중심…
Kim Joo-young recognized for developing LPU architecture addressing GPU cost and power issues in AI infrastructure CEO Kim Joo-young of AI semiconductor startup…
이 글은 2부작 중 첫 번째 글입니다. 이번 글에서는 2025년 초 수행되었던 Tinder의 AI-enabled Discovery 프로젝트를 예시로, 정답 데이터가 없는 open-ended generation 문제에서 “좋은 설명이란 무엇인가?”를 먼저 정의하고, 그것을 사람이 일관되게…
이 글은 1부: 데이터도 정답도 없다에서 이어집니다. 1부에서는 Tinder의 AI-enabled Discovery 기능에서, “당신은 왜 이 사람과 잘 맞을까요?”라는 질문에 답하는 설명을 만들기 위한 정책 수립 과정을 다뤘습니다. 이번 글에서는 그 정책을 실제 평가 시스템으로 바꾸는…
대한민국 AI 생태계를 이끌어갈 지식의 융합, 그 첫걸음을 시작합니다. 4월 15일(수) 이른 아침인 오전 7시부터 9시까지, 삼성역 인근 카카오의 거점 오피스인 '카카오 캠프 강남(KAKAO KAMP 강남)'에서 매우 특별한 행사가 열렸습니다. 바로 카카오와 학계 전문가들의 AI 협력…
안녕하세요. LY Corporation의 aikawa입니다. Yahoo! 지도 및 Yahoo! 환승 안내 iOS 앱 개발을 담당하고 있고, iOS 영역의 Developer Relations 역할도 담당하고 있습니다. LY Corporation에서는 AI를 활용해 담당 업무를 개선하려는…
AI 네이티브 채용 시리즈 3부작 중 Part 2입니다. Part 1: “The Philosophy” Part 3: “The Human” (준비 중) Part 1에서 철학을 이야기했습니다. 모호함이 곧 테스트이고, 정답에 도달한 사람이 아니라 질문을 이해한 사람을 찾는다는 것. 3-Ti…
하네스 엔지니어링(harness engineering)으로 팀 맞춤형 AI 환경 구축하기 개요 최근 팀에서 AI 코딩 도구를 활용하는 빈도가 늘어나면서, AI가 프로젝트의 고유한 맥락(context)과 컨벤션을 인지하지 못해 같은 설명을 매번 반복해야 하는 비효율을 자주 겪었습니다. 예…
들어가며 2020년 9월 출시 직후, 퀸잇에는 검색이 없었습니다. 퀸잇은 4050 여성을 위한 패션 커머스입니다. 사용자가 "블라우스"를 찾으려면 카테고리를 하나하나 탐색 했고, 우리는 그날 MySQL LIKE '%keyword%'로 첫 검색을 만들었습니다. 그로부터 5년이 지났습니다.…
안녕하세요. 크리에이트립(Creatrip)의 강병준입니다. 저는 사내에서 FE 업무뿐만 아니라, AI를 활용한 개발 생산성 향상과 코드 품질 개선에도 깊이 관여하고 있는데요, 오늘은 그 중 하나인 AI 코드 리뷰의 품질을 개선해온 과정을 공유해보려고 합니다. GitHub Octovers…
AI의 역할이 단순 코드 생성을 넘어 요구사항 분석, 설계, 테스트까지 개발 라이프사이클 전반으로 빠르게 확장되고 있습니다. 올리브영 개발 조직 역시 AI를 개인의 생산성 도구가 아닌, 소프트웨어 개발 프로세스 전반에 녹이는 방법을 고민하고 있었습니다. 개발자가 AI를 선도적으로 잘 쓰…
1. QA필수 산출물 TC , AI에서 해결책를 찾기로 하다. 새로운 과제가 주어질 때마다 작성하는 테스트 케이스(TC)는 서비스가 안정적으로 배포되기 위해 반드시 준비해야 하는 필수적인 산출물입니다. 하지만 매번 기획서를 분석하고 케이스를 세분화하여 수동으로 문서를 작성하는 작업에는…
안녕하세요. 2024년 4월에 신입 사원으로 LY Corporation에 입사한 Inoue Shuichi입니다. 현재 사내용 Kubernetes as a Service인 FKE 팀에서 개발 업무를 담당하고 있고, Orchestration 길드 멤버로 활동하고 있습니다. Orchestra…
NAVER SECURITY SEMINAR 참가 신청을 시작합니다! - 등록일 - 2026.04.15 - | - 코멘트 - 2100 NAVER SECURITY SEMINAR 참가 신청이 시작되었습니다. 4월 30일(목), 네이버 그린팩토리에서 열리는 이번 세미나는 팀 네이버 보안팀이 직접…
AI 에이전트에 메모리를 더 많이 주면 더 똑똑해질까? AI 에이전트는 CI/CD 파이프라인 리뷰를 곧잘 해냅니다. 이는 Job 순서 오류, 하드코딩된 값, 캐시 설정 누락과 같은 문제를 정확히 탐지하죠. 그러나 에이전트를 운영하다 보면 한 가지 비효율이 눈에 띕니다. LLM 기반 에이…
[사전 안내] 첫 번째 'NAVER SECURITY SEMINAR'가 열립니다. - 등록일 - 2026.04.13 - | - 코멘트 - 2666 네이버는 수많은 사용자가 매일 신뢰하며 이용하는 서비스를 운영합니다. 그 신뢰의 근간에는 보안이 있습니다. 끊임없이 진화하는 위협 환경 속에서…
신현아: 스캐터랩의 폭발적인 성장을 백엔드에서 든든하게 받치고 계신 분이죠. 백엔드 엔지니어링 리드, 조한용 님입니다! 한용님, 스캐터랩에는 합류하신 지 얼마나 되셨고, 어떤 과정을 거쳐 지금의 리드 역할을 맡게 되셨는지 먼저 간단히 소개해 주실 수 있을까요? 조한용: 안녕하세요 :)…
“직원들이 자격증 취득을 원하는데, 어떻게 지원해야 할까?” 🤔 “어떤 교육을, 어떤 기준으로 지원해야하지?” 🧐 직원 자격증 교육을 위해, 이런 고민을 하고 계신가요? 지원 범위와 승인 기준은 어떻게 정해야 할지, 한정된 예산 안에서 어디까지 허용해야 할지 고민이 많으실 텐데요. 많은…
안녕하세요. 스푼랩스 Business Platform Team의 임용근(Whale 🐳)입니다. 이제 완연한 봄이네요. 캠핑의 계절이 또 돌아왔습니다. 🏕️ (사실 저에게는 사계절이 전부 캠핑 시즌입니다 😅) 이번 겨울에도 어김없이 몇 번의 감성 캠핑을 다녀왔습니다. 역시 머리를 비우는…
본 글은 2025년 11월, 삼성동 한국섬유센터에서 열린 테크플랫폼센터 연례 워크숍의 기록입니다. 행사의 의미를 충분히 담고자 시간을 두고 정리했습니다. 2024년 워크숍에서는 흑백개발자 컨셉의 아이디어톤을 진행했으니, 함께 읽어보셔도 좋습니다. 워크숍 2주 전, 슬랙에 한 장의 공지가…
Self-POS(무인 계산대) : 무신사다운 오프라인 고객경험을 설계하다. 이 글은 무신사 O4O팀의 Self-POS 프로젝트를 리드한 PM과 엔지니어 관점에서 쓴 글입니다. 기술적 구현은 FE/BE, 하드웨어 검증 과정은 QA 섹션에서 자세히 다루고 있습니다. 들어가며 무신사 오프라인…
KREAM은 기존의 익숙한 업무 방식에서 벗어나, AI를 활용해 더 효율적으로 일하는 방법을 함께 만들어가고 있습니다. 구성원 누구나 직접 도구를 만들고, 개선하고, 공유할 수 있도록 AI 개발 도구를 전사에 제공하고 있으며, 업무에 필요한 다양한 AI 툴과 Creative 도구 역시…
GPU 서버 자체 구축이 망설여지는 이유 | 국내 AI 스타트업 확산과 GPU 인프라 비용 부담 국내 AI 스타트업이 빠르게 늘고 있는데요, 2025년 기준 생성형 AI 스타트업만 151개 기업이 인프라·모델·서비스 등 23개 세부 분야에서 활동¹중입니다. AI 스타트업이 늘어날수록 고…
핵심 인사이트 - 기업 AI, ‘범용 AI’에서 ‘전용 AI’로: ChatGPT, Gemini 등 범용 AI가 기업 환경에 맞춰 재구성되며 ‘전용 AI’로 진화하고 있습니다. - Agentic Workforce의 부상: AI는 단순 응답 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 실행 주체로,…
[원문보기] 핵심 인사이트 - 에이전틱 AI의 성패는 단순한 기술 도입이 아니라 비즈니스 성과를 입증하는 실질적인 ROI 확보에 있습니다. 기존 생성형 AI를 에이전트로 재포장하는 '에이전트 워싱'을 경계하고, 복잡한 추론 단계에서 발생하는 토큰 비용과 운영 효율성을 정밀하게 산정하는…
안녕하세요! 간단히 자기소개 부탁드려요. 안녕하세요, 저는 피터, 최우혁입니다. CEO Staff이자 Delighthub 스쿼드의 Business Owner로 일하고 있습니다. 나에 대한 한 줄 정의, 혹은 인생의 모토는 무엇인가요? 부지런하고 일하기 좋아하는 사람! 따로 동기부여가 필…
비싼 HBM 버리고 가성비 D램 채택 “LLM 추론 효율 엔비디아 압도할 것” 삼성 4나노로 ‘베르다’ 시제품 제작 네이버·LG와 손잡고 데이터센터·가전 정조준 “인공지능(AI) 서비스 이용료를 지금의 3만원대에서 5000원 수준으로 끌어내리는 것이 핵심 목표다.” 이진원 하이퍼엑셀 최…
Korean startup’s LPU chip targets cheaper LLM inference with DRAM and Samsung 4nm backing “The core goal is to bring AI service fees down from the current 30,00…
5년 동안 못 푼 배민 다국어 숙제, AI와 함께 한 달 만에 끝내기 들어가며 한국을 찾는 외국인이 연간 약 2천만 명을 넘어선 지금, 배민 앱은 이들을 위해 준비되어 있었을까? 메뉴를 주문하려면 우선 가게 이름과 메뉴명을 읽을 수 있어야 합니다. 하지만 한국어만 제공되는 배민 앱에서…
1편에서는 개발자의 역할이 오케스트레이터로 옮겨가는 이유, AI의 5가지 실패 패턴, 그리고 읽기:쓰기 = 10:1 인사이트를 다뤘습니다. 2편에서는 이 원리를 실제 업무에 적용하는 구체적인 실행 프로세스 — 지식 축적 시스템, Task DAG, Branch Hunt, Ralph Loo…
O4O팀 프로덕트 디자이너 김민선입니다. 무신사 매장에서 고객이 직접 결제하는 Self-POS(무인 계산 시스템)를 Zero to One으로 구축했습니다. 필드 리서치부터 AI 기반 UX 설계, UI 컨셉, 가구 목업까지 화면 안팎을 모두 설계한 과정을 공유하려 합니다. 왜 우리는 Se…
FE News 26년 4월 소식을 전해드립니다! - 등록일 - 2026.04.02 - | - 코멘트 - 738 주요소식 Temporal: The 9-Year Journey to Fix Time in JavaScript JavaScript의 Date 객체를 대체하는 Temporal API…
안녕하세요! 간단히 자기소개 부탁드려요. 안녕하세요. 딜라이트룸에서 ‘레오’라는 닉네임을 가지고 있는 있는 양승화입니다. 현재 Head of Growth로서 데이터 및 마케팅 조직을 총괄하고 있습니다. 팀 명칭처럼 알라미를 비롯한 딜라이트룸의 다양한 제품군이 지속 가능한 성장을 이룰 수…
들어가며 안녕하세요. ABC Platform 팀에서 메시�징 플랫폼(이하 MessagingHub)을 만들고 있는 송재욱입니다. 메시징은 이제 거의 모든 서비스에서 요구되는 기본 스펙인데요. 이번 글에서는 그중에서도 ‘채팅’에 초점을 맞춰 이야기해 보겠습니다. 서비스에는 여러 종류의 채팅…
AI 검색에 인용되는 기술 문서의 조건 기술 문서의 독자가 바뀌었습니다. 이제 사람만 문서를 읽지 않고, AI 검색 엔진과 AI 코딩 어시스턴트도 기술 문서를 직접 소비하는데요. GitBook의 플랫폼 데이터 분석에 따르면, 2025년 한 해 동안 AI의 문서 페이지 뷰가 500% 이상…
[원문보기] 핵심 인사이트 - 자율형 워크플로우로의 패러다임 전환 단순히 인간의 보조를 넘어, AI가 의사결정과 실행 권한을 갖는 '에이전틱 도구' 중심의 업무 환경 재설계가 기업 경쟁력의 핵심이 될 것입니다. - 데이터 거버넌스와 맥락(Context)의 중요성 AI 에이전트의 오류를…
As generative AI continues to advance, its capabilities and application scenarios are rapidly expanding, driving structural changes in computing infrastructure.…
들어가며 안녕하세요, LINE 서비스의 광고 시스템에서 데이터 파이프라인과 데이터 플랫폼 운영을 담당하고 있는 박민재, 손정호, 정창권입니다. LINE 광고 플랫폼(이하 LINE Ads)은 하루에 수십억 건 이상의 광고를 송출하며, 내부에서는 천억 건에 준하는 데이터를 수집 및 가공하고…
안녕하세요, 무신사 Product 본부 PM 박소정, PD 이루나, Core 엔지니어링 본부 박성준입니다. 상품 상세 페이지 내 후기 영역은 고객이 가장 오래 머무르는 공간이자, 구매 결정에 직접적인 영향을 주는 핵심 정보 영역입니다. 이번 글에서는 AI 후기 요약 기능을 도입하며 -…
들어가며 콘텐츠 모더레이션은 사용자가 생성하거나 업로드하는 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등의 콘텐츠 중 서비스 정책 및 법적 기준에 위배되는 내용을 탐지해 적절한 조치를 수행하기 위한 기술적 운영 체계를 의미합니다. 단순히 부적절한 콘텐츠를 차단하는 기능을 넘어, 사용자를 보호하고 서…
[원문보기] 핵심 인사이트 - IT 용어의 무분별한 오용은 기술적 이해 부족을 넘어 조직의 의사결정 체계를 마비시키고 실행력을 약화시키는 심각한 비즈니스 리스크이자, 결국 조직 전체에 '커뮤니케이션 부채'를 쌓는 행위입니다. - 오용 사례가 관통하는 본질적 문제는 기술의 '이름'만 빌려…
To. MUSINSA ROOKIES 2026년 무신사는 처음으로 AI 네이티브 신입 엔지니어 공개 채용 “무신사 루키즈”를 진행했습니다. 온라인 코딩 테스트, AI Agent 코딩 테스트, 온사이트 인터뷰를 거쳐 최종 66명의 루키가 합류하게 되었습니다. 이 글은 채용 기술 프로세스를…
핵심 인사이트 - 2026년 공공 AX의 성공은 개별 시스템 구축을 넘어 '범정부 AI 공통기반'을 각 기관의 특수한 행정 맥락에 얼마나 신속하고 압도적인 실행력으로 결합하느냐에 달려 있습니다. - 다층 보안 체계(MLS)와 제로 트러스트 모델의 도입은 보안을 단순한 차단에서 민간 최신…
LLM 시대의 보호 장치, 가드레일 LLM 기반 서비스가 빠르게 확산되면서 LLM 모델의 응답을 공격자가 의도대로 ‘조종’하려는 시도도 함께 늘고 있습니다. 특히 다음과 같은 공격 유형은 실제 서비스 환경에서 지속적으로 관찰되는 시도입니다. - 프롬프트 인젝션(prompt injecti…
요약: 2026년 카페개페(카카오페이 개발자 페스티벌) 준비 과정부터 생생한 현장까지 함께 살펴보는 글입니다. 어떤 고민과 아이디어로 올해 카페개페를 준비했는지, 그리고 사내 크루들 반응은 어땠는지 자세히 다루었습니다. AI 세션, 네트워킹, 온라인 참여형 게임, 데모스테이션 등 다양한…
들어가며: 늘어나는 서비스, 새로운 인프라, 끝없는 문의 여러분의 팀은 하루에 몇 번이나 같은 질문�에 답하고, 같은 작업을 반복하고 계신가요? LINE Home DevOps 팀은 최근 팀원이 늘어났지만, VOOM 서비스를 안정적으로 운영하는 업무와 새로운 HomeTab 서비스 준비,…
개발자라면 “이 정책이 코드에서는 어떻게 구현되어 있나요?”라는 질문을 한번쯤 받아보셨을 겁니다. 문서는 없거나 오래되었고, 코드에서 찾다가 시간이 훌쩍 지나가버립니다. AskON은 이러한 고민에서 출발한 RAG 기반 코드 지식화 플랫폼입니다. AskON은 대규모 코드베이스를 구조적으로…
별점 뒤에 숨겨진 리뷰의 온도, LLM으로 한 끗 차이가 다른 추천 만들기 추천프로덕트팀은 데이터 기반의 추천 알고리즘과 정교한 탐색 설계를 통해 사용자가 고민 없이 최적의 맛집을 발견하도록 돕는 조직입니다. 여기에 LLM과 다양한 AI 모델을 활용해 실질적인 서비스 문제를 해결하는 A…
들어가며 안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce 개발을 맡고 있는 장효택입니다. 기존 시스템을 새로운 환경으로 옮기거나 내재화하는 작업은 개발자에게 숙명과도 같습니다. 이때 가장 곤혹스러운 순간은 기존 로직의 근거가 되는 기획서가 없거나, 소스 코드조차 참조할…
*이 글은 연구 개발망에서 진행된 내용을 바탕으로 합니다. 안녕하세요. 토스 Security Researcher 표상영입니다. 지난 글에서는 LLM을 이용해 서비스 취약점 분석을 자동화하면서 마주했던 문제점과 그에 대한 해결책들을 간단히 소개드렸습니다. 이전 글을 작성한 시점부터 벌써…
핵심 인사이트 - AI와 로봇의 융합 가속화: 2020년대 초 시각화에 집중했던 스마트 팩토리가 Physical AI, VLA, 월드 모델 기반 시뮬레이션 도입으로 '알고 행동하는 공장'으로 진화하고 있습니다. - 디지털 트윈, 의사결정 시스템으로 도약: 단순 모니터링을 넘어 LLM 기…
AI를 쓰는 회사 vs AI를 만드는 회사 서론: 오프라인 핏 경험을 온라인으로 옮기려는 고민 오프라인에서 시작된 한 가지 질문: “핏 경험을 온라인까지 가져올 수 없을까?” 안녕하세요. O4O 엔지니어링팀에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 김대윤입니다. 저희 팀은 오프라인 커머스 플랫폼…
시작하며 안녕하세요. SRE(Site Reliability Engineer)로 일하고 있는 어다희입니다. 저희 팀은 Media Platform SRE를 비롯해 글로벌 트래픽 관리 업무를 담당하고 있습니다. 그동안 ‘신뢰성 향상을 위한 SLI/SLO 도입’ 시리즈를 통해 SLI/SLO의…
환경이 바뀌면서 과거에 내렸던 합리적인 결정이 더 이상 유효하지 않게 되는 일은 흔히 생깁니다. 이 글은 LINE 앱이 성장하면서 동적 설정 배포 시스템인 ‘서비스 설정’의 iOS 클라이언트가 어떤 도전을 받았고, 그 도전을 어떻게 헤쳐나갔는지 소개합니다. 서비스 설정이란? LINE 앱…
Hyper Accel CEO Kim Joo-young poses for a photo with the company’s first AI chip, codenamed Bertha 500, during an interview with the Korea JoongAng Daily on Mar…
요약: 수억 건의 대량 데이터를 Spring Batch로 처리하며 발생한 OOM(Out of Memory) 문제를 Partitioning, Cursor 기반 ItemReader, Bulk Write를 활용해 해결한 과정을 공유합니다. 💡 리뷰어 한줄평 yun.cheese Spring B…
들어가며 안녕하세요, 카카오뱅크 AI코어개발팀에서 AI Research Engineer로 근무하고 있는 Yann, Haki입니다. 저희는 금융위원회와 금융보안원이 주최한 2025 금융 AI Challenge 금융보안 AI 모델 경쟁 트랙에 LostCow 팀으로 참가해 Public 리더보…
Claude Code Hooks - 프롬프트 대신 코드로 정책 강제하기 Claude Code에서 “파일을 수정한 뒤 반드시 포매터를 실행해”라고 프롬프트로 지시하면 어떤 결과가 나올까요? 처음에는 지시를 잘 따르지만, 세션이 길어지거나 작업이 복잡해지면 이를 지키지 않을 때가 있습니다.…
흩어져 있는 AI 자산, ‘MCP stdio’로 헤쳐모여! 그 프롬프트… 어딨더라? 우리는 여러 사람이 각자의 장비로 여러 개의 서비스와 저장소를 관리하고, 또한 여러 개의 도구를 사용합니다. 모두가 다른 환경에서 각자 작업하면서도, 일관된 방식으로 일을 하거나 결과물을 만드는 것은 아…
This is the English version of a previously published article. What is Software 3.0? In June 2025, Andrej Karpathy gave a compelling talk at Y Combinator AI Sta…
이 글은 합병 이전 구 블로그에 게시했던 기사(최초 게시일: 2022년 2월 24일)를 현재 블로그로 이관한 것으로, 내용은 최초 게시 시점 기준입니다. LINE은 1:1 대화뿐 아니라 다자간 대화도 지원합니다. 그런데 LINE에는 서로 다른 용도로 개발된 두 가지 다자간 대화 기능인…
Claude Code로 Figma 디자인 시스템을 C++ 코드로 변환하기 안녕하세요. 제로 트러스트 보안 모델을 기반으로 NHN Cloud 리소스에 안전하게 접속할 수 있도록 지원하는 Cloud Access의 Windows 클라이언트를 개발하고 있는 앱서비스보안팀 정원희입니다. Clou…
“힘세고 강한 아침”을 넘어: GPT-4o-mini를 대체할 TranslateGemma 실험기 안녕하세요, 무신사 MSS-E Order(주문개발팀) 양치수입니다. 먼저 고백부터 하자면, 저는 ML 개발자가 아니라 주문 도메인의 백엔드 개발자입니다. 그래서 이 글도 “모델을 학습했다”라기…
- blog 수억 건의 보안 신호 속 진짜 위협 찾기 — AI로 보안 모니터링의 패러다임을 바꾸다 1부. 건초더미 속 바늘, 그리고 AI의 필요성 매일 수억 건의 보안 신호가 쏟아집니다. 그중 실제로 대응이 필요한 위협은 과연 몇 건일까요? 엔드포인트에서 발생하는 프로세스 실행, 네트워…
AI 네이티브 채용 시리즈 3부작 중 Part 1입니다. Part 2: “The Machine” (준비 중) Part 3: “The Human” (준비 중) 2026년 1월, 무신사에서 AI 네이티브 엔지니어 채용을 진행했습니다. 수백 명의 지원자를 AI 파이프라인으로 처음부터 끝까지…
안녕하세요. LY Corporation에서 프라이빗 클라우드 인프라를 담당하고 있는 이노우에입니다. LY Corporation의 방대한 트래픽과 데이터를 지탱하는 것은 저희가 직접 개발해 운영하고 있는 대규모 프라이빗 클라우드입니다. 현재 저희는 구 LINE Corporation에서 사…
요약: 에이전틱 코딩은 개발 생산성을 높여주지만 프로젝트가 고도화될수록 무분별한 코드 생성과 환각 문제가 발생하여 카카오페이 AI 플랫폼 팀에서는 스펙 기반 개발 방법론인 SDD(Spec-Driven Development)를 도입하게 되었습니다. SDD는 팀 단위 협업에서 일관성과 체계…
안녕하세요. 이번에 DB, Security & IT, AI 부분 회고 글을 맡은 변해광(zephy)입니다! 최근 카카오 신입 공채를 통해 개발자로 합류한 총 40명의 신입 Krew들이 밀도 높은 기술 온보딩 교육을 무사히 마쳤습니다. 학생 시절에는 주어진 요구사항에 맞춰 ‘기능이 동작하…
직원 교육의 방식이 빠르게 변화하고 있습니다. 집합 교육 중심에서 벗어나 시간과 장소에 구애 받지 않는 이러닝으로 전환하는 기업들이 늘고 있습니다. 실제로, 소프트웨어정책연구소가 발표한「2024년 이러닝산업 실태조사」에 따르면, 국내 이러닝 시장은 매년 꾸준한 성장세를 이어가고 있습니다…
들어가며 안녕하세요, 무신사 O4O(Online for Offline) 엔지니어링 팀에서 백엔드 개발을 맡고 있는 김성은입니다. O4O 엔지니어링 팀은 무신사가 온라인에서 쌓아온 데이터와 시스템을 오프라인 매장 경험에 연결하는 일을 합니다. 온·오프라인 어디서 구매하든 하나의 회원 경험…
김성환 | #ML Engineer | #Infrastructure #Kubernetes #Azure 저희는 자체 LLM Spotwrite를 활용한 AI 엔터테인먼트 서비스 제타(zeta)를 운영하고 있습니다. 제타는 한국, 일본 AI 서비스 중 사용자가 가장 많은 압도적인 1위 서비스로…
안녕하세요. 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 Daniel(김영준), Jayten(전재열), Wooner(이동진)입니다. 저희 팀은 텍스트와 이미지뿐만 아니라 음성까지 포함한 다양한 모달리티를 이해하고 답변하는 멀티모달 언어모델을 개발하고 있습니다. Vision Language Mod…
안녕하세요. 서비스웹개발팀의 헨비입니다. 이번 글에서는 React와 Vue를 함께 지원하는 디자인 시스템을 직접 만들고 배포/운영하면서, 왜 결국 “모든 것을 동일하게 지원”하는 전략에서 “운영 가능한 범위를 선택하는 전략”으로 전환했는지 정리해보려고 합니다. 처음에는 core + re…
안녕하세요. 여기어때컴퍼니 항공연동개발팀(전 BFF개발팀) 리나입니다. 이번 글은 올해 2월까지 BFF개발팀으로서 근무하며 경험했던 내용을 바탕으로, “왜 BFF가 필요했는지” 그리고 “BFF팀이 어떤 역할을 수행했는지”를 정리한 기록입니다. 여기어때는 주문, 검색, 쿠폰, 리뷰, 항공…
RAG, 들어는 봤는데… 내 서비스엔 어떻게 쓰지? 개요 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)은 LLM이 학습하지 못한 정보를 외부에서 검색하여 활용할 수 있게 하는 기술입니다. 이 글에서는 RAG이 왜 필요한지부터, 교육 운영 시스템에 실제…
들어가며: NeurIPS 2025가 제시하는 차세대 AI 안전 가이드 생성형 모델은 점점 더 우리 생활에 깊숙히 들어오고 있습니다. LY Corporation에서도 다양한 AI 서비스를 개발해 제공하고 있는데 이런 서비스에 가드레일(guardrails)이 없으면 다양한 공격을 받고 유해…
안녕하세요, 카카오뱅크의 June, Levi, Ryan입니다. 저희는 지난 12월 전 세계 개발자들의 열기로 가득했던 AWS re:Invent 2025 현장에서 기술의 현재와 미래를 직접 확인하고 돌아왔습니다. AWS re:Invent는 매년 겨울, 도시 전체를 거대한 IT 축제의 장으…
들어가며 지난 엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링에서는 260개의 도구와 수백 페이지의 문서를 다루는 환경에서 LLM에게 필요한 정보만 골라서 제공하는 '점진적 공개' 전략을 공유해 드렸습니다. 1편이 AI에게 '무엇을 전달할 것인가?'에 대한 답이었다면, 이번…
요약 이 글은 스스로 목표를 세우고 실행까지 수행하는 에이전틱 AI의 구조와 동작 방식을 쉽게 정리합니다. 특히 OpenClaw 사례를 통해 LLM이 로컬 환경을 직접 제어하는 온디바이스 자율 에이전트 구조에 대해 구체적으로 설명합니다. 또한 AI 에이전트끼리 상호작용하는 새로운 플랫폼…