TL;DR 네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발했습니다. 이 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게 전수하여 성능은 유지하면서 크기와 연산량을 획기적으로 줄이는 '지식 증류(knowledge distill…
TL;DR 네트워크 호출 없이 모바일 기기 내부에서 작동하는 이미지 이해 기능을 개발했습니다. 그 과정에서 거대 모델(teacher)의 정교한 표현력을 작은 모델(student)에게 전수하여 성능은 유지하면서 크기와 연산량을 획기적으로 줄이는 '지식 증류(knowledge distill…
대학에 들어간 지 12년 만에 학사 학위를 받았다. 다른 사람들보다 적게는 두 배, 많게는 네 배나 오래 학교를 다닌 셈이다. 최고령 졸업생이라 그런지 감사하게도 졸업 연설 제안을 받았다. 특별히 잘난 건 없지만 마침 대학에 들어가는 사촌 동생 생각이 나서, 조금 더 살아본 입장에서 해…
안녕하세요. 배송최적화 스쿼드에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 리아입니다.🐣 오늘은 저희 스쿼드에서 최근까지 진행해온 배송최적화 시스템 구축 과정을 공유하려 합니다. 서비스의 비약적인 성장에 발맞춰 단일 센터 구조에서 멀티 센터 구조로 전환하는 과정은 단순한 인프라 확장을 넘어, 기존의…
1. 새로운 팀, 새로운 프로젝트, 그리고 낯선 코드 이번에 WCS 자동화 장비 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 팀에 합류한 지는 한 달도 채 되지 않은 시점이었습니다. 이 시점에서 제가 알고 있던 것은 물류 도메인에 대한 기본적인 이해 정도였습니다. 도메인 자체는 낯설지 않았지만, 문…
가장 높은 자리에서 내려와, 가장 작은 팀에서 다시 배우는 스타트업 적응기 커리어 정점을 찍다 돌이켜보면 꽤 화려한 시절이었다. 직장인으로서 오를 수 있는 끝까지 올라봤으니 말이다. 우연한 기회로 초기 스타트업에 합류하게 되어 사업과 제품을 동시에 만들어가던 시기, 매일이 문제 해결의…
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…
인증서 톺아보기 시리즈 1: 인증서란? 디지털 신뢰의 시작 들어가며 여러분은 '인증서'라고 하면 어떤 생각이 떠오르시나요? 아마 많은 분들이 '매년 갱신해야 하는 귀찮은 일'을 떠올리실 겁니다. 그런데 정작 인증서가 무엇인지, 왜 필요한지는 잘 모르는 경우가 많습니다. 오늘은 인증서의…
들어가며 안녕하세요, 카카오뱅크 프론트엔드 클랜의 Jake와 Dewey입니다. 2025년, 카카오뱅크에는 ‘프론트엔드 클랜’ 이라는 조직이 신설되었습니다. 저희는 클랜의 기술 방향성을 설정하고 글로벌 트렌드를 파악하기 위한 공식 활동의 일환으로 해외 컨퍼런스 참석을 계획하게 되었고, 어…
안녕하세요. 당근 Taxonomy 팀 윈터(winter.jung), 지원(jiwon)이에요. 저희 팀은 택소노미(Taxonomy)라고 부르는 카테고리 체계를 만들고, 그 체계를 기반으로 중고거래, 모임 게시글 등 당근에 올라오는 게시글을 자동으로 분류해 실제 서비스가 사용하도록 적재하는…
안녕하세요! 당근 ML Foundation 팀에서 ML Engineer로 일하고 있는 Hawke와 Ben.Kim이에요. 저희 팀은 개인화 추천 개선을 위한 “기반 기술”을 만드는 역할을 하고 있어요. 이 글에서는 유저의 장기 행동 로그를 Transformer로 학습해 유저 임베딩을 만들…
안녕하세요. 당근 숏폼팀 안드로이드 엔지니어 Bob이에요. 당근 스토리는 동네 가게와 일상을 1분 이내 영상으로 공유하는 지역 기반 숏폼 서비스예요. 동네 맛집, 운동, 미용실 같은 가게 이야기부터 일상적인 동네 소식까지, 우리 동네 사람들에게 자연스럽게 노출되는 게 특징이에요. 비즈니…
여기어때에서는 1년에 두 번, 현장실습생을 채용하고 있어요. 2025년 하반기에는 총 16명의 실습생이 함께해 주셨는데요. 기술·영업·인사 등 다양한 직무 속 각자의 자리에서 멋지게 활약해 주셨답니다! 오늘은 각 직무에서 경험한 생생한 현장실습 후기를 들려드리려고 해요. Get 주디Ju…
핵심 인사이트 - 기존 AI 에이전트는 ‘요청 대응형 챗봇’에 머무르기 쉽습니다. 개별 작업은 수행하지만, 프로젝트 맥락을 이해하고 위험을 식별하며 업무를 구조화하는 역할까지 확장하지는 못합니다. - 프롬프트를 보완 중심 접근은 한계가 있습니다. 오류가 날 때마다 지시를 추가하는 방식은…
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…
당신의 팀은 같은 LLM을 쓰고 있나요? 현재 많은 개발팀이 LLM을 도입하고 있지만, 냉정하게 들여다보면 그것은 '각자도생'에 가깝습니다. 같은 모델, 같은 IDE를 쓰는데도 결과물의 차이는 극심합니다. 어떤 엔지니어는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'에 대…
안녕하세요, 백오피스웹개발팀 꼼비입니다. 이 글은 AI 코딩 에이전트를 도입한 뒤, 단순히 “빠르게 코드 생성하기”를 넘어서 에이전트가 어떻게 생각하고 일할지를 설계한 과정을 정리한 글이에요. Chain of Thought를 결합한 6단계 인지 흐름 모델, .claude/ 기반 규칙 체…
안녕하세요, 큐레이터 서비스를 담당하고 있는 Partner Growth PM 최혜원, Backend Engineer 권혁주입니다. 큐레이터 서비스는 인플루언서가 SNS를 통해 상품을 소개하고, 해당 경로를 통해 발생한 구매 성과에 대해 수수료를 지급받는 팀 무신사의 공식 어필리에이트 서…
Claude Code Tasks로 복잡한 프로젝트 효율적으로 진행하기 Claude Code로 복잡한 프로젝트를 작업하다 보면, 하나의 세션에 모든 작업을 몰아넣을 때가 있습니다. 이 방식으로 계속 일하면, 작업이 누적될수록 컨텍스트가 포화해 작업 후반부로 갈수록 세션 동작이 불안정해지고…
개요 안녕하세요 쏘카 개발자 아놀드입니다. 이 글은 쏘카 디자인 시스템 2.0 개발기 2편으로, 컴포넌트 아키텍처/패키지 전략/LLM(Large Language Model) 활용에 대해 작성하였습니다. 1편에서는 시스템 설계, 운영 프로세스, Figma 연동 를 다뤘고, 이번 글에서는…
목차 1. 개요 안녕하세요 쏘카 개발자 아놀드입니다. 이 글은 쏘카 디자인 시스템 2.0 개발기 2편으로, 컴포넌트 아키텍처/패키지 전략/LLM(Large Language Model) 활용에 대해 작성하였습니다. 1편에서는 시스템 설계, 운영 프로세스 , Figma 연동 를 다뤘고, 이…
AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀이 업스테이지 컨소시엄을 통해 정부 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 협력 생태계에 합류한다. 하이퍼엑셀은 생성형 AI의 실제 응용 환경에 최적화된 LLM 추론 전용 AI 반도체를 설계·개발하는 기업이다. 초거대 언어모델(LLM) 서비스 단계에서 발생…
오늘날 기업 환경에서 데이터 기반 의사결정의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 기획자, 마케터, 운영 담당자 등 비개발 직군에서도 데이터 조회에 대한 니즈가 급증하고 있으며, 원하는 시점에 원하는 데이터를 얼마나 빠르게 확보할 수 있느냐가 비즈니스 경쟁력을 좌우하는 시대가 되…
요즘은 "AI 써보셨어요?"라는 질문이 더 이상 특별��하게 느껴지지 않습니다. 이미 많은 개발자들이 각자의 방식으로 ChatGPT나 Claude Code 같은 AI 도구를 업무에 활용하고 있고, 이제는 '써볼까?'보다는 '어떻게 하면 더 잘 쓸 수 있을까?'를 고민하는 단계로 자연스럽…
읽지 않는 코드의 시대 📢 본 콘텐츠는 작성자가 사내 게시판에 공유한 글을 가공한 것으로, 작성자의 의도와 맥락을 충실히 전달하기 위해 원문의 문장 스타일을 그대로 유지하였습니다. 나는 오랫동안 아름다운 코드를 꿈꿔 왔다. 순수 함수들이 물 흐르듯 합성되고, 타입 시스템이 버그를 원천적…
핵심 인사이트 - AI 기반 사이버 위협의 부상: 2026년에는 AI 기술을 악용한 사이버 공격이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. AI Agent의 과도한 위임 및 남용으로 인한 데이터 유출, 시스템 침해 등의 위험이 높아지고 있어 AI 활용 전 과정에 대한 체계적인 통제 및 관리 시스…
무신사의 오프라인/리테일 제품을 담당하는 O4O(Online for Offline) 팀 17명의 무신사 스탠다드 매장 파트타임 체험기를 들려드려요. 오프라인 확장기의 무신사 O4O팀에 프로덕트 디자이너로 입사 후 “오프라인 사업에서 지금 중요한건 뭘까?” 라는 질문에 답하기 위해 오프라…
AI를 뺄래야 뺄수가 없다 요즘 링크드인, 뉴스, SNS 등 뭘 틀어도 AI를 안볼래야 안볼수가 없을 정도로 모두의 화두가 되고 있는데 현실인데요. 솔직히 말하면 너무 많은 이야기가 오가고 하루 아침에 바뀌는것도 많아 약간은 어지러운 것도 사실입니다. 약간의 여담을 덧붙히자면… 개인적으…
HyperAccel is also working with LG on an SoC version for edge appliances and robots. South Korean AI chip startup HyperAccel is preparing to launch its Bertha 5…
들어가며 안녕하세요. LINE NEXT DevOps 팀에서 일하고 있는 이동원입니다. 저는 쿠버네티스 기반 인프라 운영과 CI/CD 구축, 모니터링 및 장애 대응 등 인프라 운영 관리 전반의 업무를 담당하고 있으며, 최근에는 AI를 활용한 개발 생산성 향상과 자동화에 깊은 관심을 두고…
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…
현재 스캐터랩은 제타에서 자체 LLM을 이용해 수많은 유저들에게 즐거움을 주고 있습니다. 이 과정에서 저희 ML 리서처는 제타라는 서비스에 최적화된 LLM을 찾기 위해 매주 10개 이상의 모델을 학습하고 배포하고 있는데요. 이때 무엇보다 고민이 되는 지점은 “어떤 기준으로 모델을 업데이…
안녕하세요, D/I 개발담당 Data인텔리전스팀에서 데이터 분석과 머신러닝으로 수요예측 운영 효율을 개선하는 진대현, 김동희입니다. 이 글에서는 Tabular data(엑셀에서 많이 보시는 표 형태의 정형 데이터!)를 위한 딥러닝 모델이 데이터 과학의 한 분야를 조용하지만 조금씩 바꿔나…
안녕하세요, 카카오뱅크 인프라팀에서 데이터센터 운영을 담당하고 있는 Jin입니다. 몇 년 전부터 전 세계적으로 ‘AI 골드러시’가 시작되었습니다. 기업들은 앞다퉈 더 똑똑한 AI 모델을 선보이며 치열하게 경쟁하고 있지만, 이 전쟁의 승패를 가를 또 다른 격전지는 바로 인프라입니다. 그…
카카오가 독자적인 기술력으로 완성한 가장 뛰어난 옴니(Omni) 모델, Kanana-o를 드디어 여러분께 공개합니다. 정식 상용화에 앞서, 열정적인 개발자 및 파트너분들을 모시고 기술적 가능성을 함께 검증하고 성장하기 위해 Kanana-o API 베타 서비스를 시작합니다. 한국어와 한국…
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…
AI로 우리 회사 인프라 코드 완벽 관리하기 저는 딜라이트룸의 파운데이션(Foundation) 그룹에서 SRE(Site Reliability Engineer)로 일하고 있습니다. 파운데이션 그룹은 딜라이트룸의 모든 제품의 인프라, 데이터 파이프라인, 프론트엔드까지 기초가 되는 영역을 책…
Claude Skills로 기술 콘텐츠 품질 관리 자동화하기 기술 블로그 리뷰는 팩트 체크, 구조 분석, 스타일 교정을 반복하는 작업입니다. 정확하게 하려면 시간이 오래 걸리고, 대충 하면 브랜드에 영향을 줄 수 있죠. 그동안 저는 AI와 함께 기술 블로그를 리뷰했습니다. 그러나 엄밀한…
안녕하세요. 무신사 Core Engineering/Personalization 팀에서 프론트엔드 개발을 맡고 있는 김의중입니다. 이 글은 LLM 기반 코드 리뷰를 무신사에 도입하고, 운영 가능한 수준의 인프라와 표준화된 프로세스로 구축해온 과정을 담고 있습니다. 단순히 “AI를 도입했습…
들어가며 무신사 물류플랫폼팀에서 백엔드 개발을 담당하고 있는 이상호입니다. 어느 날 코드 리뷰를 하다가 익숙한 장면을 마주했습니다. Claude가 생성한 코드에서 Repository 클래스가 Controller를 직접 참조하고 있었습니다. 레이어 의존성 위반. 리뷰 코멘트를 남겼습니다.…
요약 이 글은 Microsoft Word의 DOC(.doc) 을 대상으로, 문서가 내부적으로 어떻게 저장되고 파싱되는지를 단계적으로 설명합니다. OLE2 기반 파일 구조를 바탕으로 WordDocument, Table, Data Stream의 역할을 살펴보고, 문서 해석의 핵심인 FIB(…
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…
들어가며 안녕하세요. 개발 서비스용 프라이빗 클라우드를 담당하고 있는 Cloud Service CBU 박영희입니다. LY Corporation은 서비스 개발에 필요한 인프라와 플랫폼을 제공하기 위한 프라이빗 클라우드를 내부에서 구축해 사용하고 있으며, LY Corporation으로 합병…
Behind Lablup x Upstage's Phase 1 Win for the Sovereign AI Foundation Model Project The Upstage consortium, with Lablup as infrastructure partner, passed Phase…
Behind Lablup x Upstage's Phase 1 Win for the Sovereign AI Foundation Model Project The Upstage consortium, with Lablup as infrastructure partner, passed Phase…
라포랩스 AX 팀은 내부 구성원들이 AI를 활용해 문제를 더 빠르고 직접적으로 해결할 수 있도록 돕고 있는 팀입니다. 그 과정에서 저희가 적극적으로 권장하고 있는 도구 중 하나는 바로 Google Apps Script입니다. Apps Script는 흔히 Google Sheets나 Gma…
어느 날 아침, 슬랙 알림이 울렸습니다. “출고지시 스케줄이 실행 안 된 것 같은데 확인 부탁드려요.” Jenkins 콘솔을 열어보니 job이 멈춰있었고, 모니터링 job마저 함께 멈춰있었습니다. 급하게 수동으로 출고지시를 트리거하고 나서야 물류센터 작업이 시작될 수 있었습니다. 이런…
Hello. My name is Gi Jun Oh, and I am responsible for the development and operation of the in-house time series database (TSDB) in the Observability Infrastruct…
안녕하세요. LY Corporation Observability Infrastructure 팀에서 사내 시계열 데이터베이스(time-series database, TSDB)의 개발 및 운영을 맡고 있는 오기준입니다. LY Corporation의 사내 프라이빗 클라우드 플랫폼은 단순한 가…
AI semiconductor startup HyperAccel announced on the 3rd that it has signed a memorandum of understanding (MOU) with Advantech, a global company in the IoT inte…
AI 반도체 기술 기업 하이퍼엑셀이 대만의 산업용 디바이스 및 사물인터넷 전문 제조 기업 어드밴텍(Advantech)과 AI 인프라 기술 협력을 위한 양해각서를 체결했다. 하이퍼엑셀은 대규모 언어 모델(LLM) 추론에 최적화된 고효율 AI 가속기인 LPU(LLM Processing Un…
“이번 달도 밤샘 정산입니다.” 시리즈 - 정산 시스템은 어떻게 만들었을까 (실전편) - 정산 시스템은 왜 필요했을까 (설계편) - 더 이상 밤샘하지 않아도 됩니다 (운영편) 들어가며 앞선 두 편에서는 정산 시스템이 왜 어려운 문제인지, 그리고 그 문제를 어떤 구조와 기술로 풀어냈는지를…
프라이빗 클라우드 내 OKD Kubernetes 환경에서 GPU 디바이스를 활성화하고 Ollama LLM을 구성하여 프라이빗 환경의 LLM 챗봇을 구현합니다. 이와 더불어 GPU 인프라를 모니터링하고 시각화하는 방안을 알아봅니다. Written by 윤인수님 안녕하세요. LG U+ IT…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] 핵심 인사이트 - AI 휴머노이드 로봇이란 생성형 AI의 추론 및 계획 능력이 물리적 인식과 행동으로 연결된 Physical AI의 대표 사례로, AI가 디지털 영역을 넘어 실제 환경에서 작동하는 단계에 진입했음을 보여줍니다.…
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…
2025 프론트엔드 뉴스 한 방에 몰아 보기 안녕하세요. NHN Cloud NCUI개발팀 이진우입니다. 저는 매주 30여 개의 Web, Frontend, Design, Design System 등의 기술 뉴스레터를 살피고 동료들에게 공유해 왔는데요. 작년에 이어 올해도 개인적으로 인상…
[원문보기] 핵심 인사이트 - AI 추론은 학습된 모델이 실제 환경에서 데이터를 해석하고 판단을 수행하는 단계로, AI의 실질적 가치를 만들어내는 핵심 과정입니다. - AI 추론은 지연과 비용, 보안 요구를 고려해 클라우드 중심의 학습과 엣지 기반의 실시간 추론을 결합하는 하이브리드 전…
이 글은 카카오 공식 보도자료로, 기술블로그에 동시 게재합니다. KANANA(카나나) 429 신청하기 - AI전문가·크리에이터·대학생 부문 신설해 새롭게 운영… 지난해 20명 선발해 활동 지원 - 총 100 명 발탁해 5개월 간 활동… 백만 원 상당 AI 사용 기회 제공 - 다음달 19…
최근 소프트웨어 개발 생태계에서 AI는 단순한 보조 도구를 넘어 생산성의 핵심 축으로 자리 잡고 있습니다. ChatGPT를 필두로 시작된 변화는 이제 단순한 기술 학습이나 코드 조각 생성을 넘어, 개발자의 의도를 이해하고 복잡한 작업을 수행하는 ‘코딩 에이전트’의 시대로 진화했으며, 다…
들어가며 링크 복사 안녕하세요. 길안내SDK파트 에단, 제이지, 루크입니다. 저희는 카카오내비 길안내의 지도 시각화를 개발합니다. 카카오내비 사용자에게 정확하고 직관적인 주행 경험 제공을 목표로, 경로 안내 품질과 지도 표현의 완성도를 지속적으로 개선하고 있습니다. 기존 카카오내비 주행…
핵심 인사이트 - AI 에이전트 등장으로 소프트웨어 라이선스 패러다임 전환: 기존 '사용자 수' 기반에서 AI 에이전트의 '행위'와 '성과' 기반으로 과금 모델이 변화하고 있습니다. - 빅테크 중심의 다양한 라이선스 전략 경쟁: 마이크로소프트, AWS, 세일즈포스, SAP, 오라클 등…
Android 에서도 On-Device AI(온 디바이스 AI) 를 사용 할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 지난해 여기 어때 해커톤 대회에 참여하여 직접 프로젝트에 적용해 볼 기회가 있었습니다. 당시 개발 과정에서 미리 경험해 볼 수 있었던 온 디바이스 AI의 기능들을 이번 글을 통…
들어가며 앞선 글에서는 정산 시스템이 왜 본질적으로 어려운 문제인지, 그리고 MASS가 멱등성과 결정적 계산이라는 설계 원칙을 선택한 이유를 살펴보았습니다. 이번 글에서는 그 설계가 실제로 어떤 기술 선택과 구조를 통해 구현되었는지, MASS 정산 시스템의 실전 구축 과정을 이야기합니다…
소프트웨어 3.0 시대란? 2025년 6월, Andrej Karpathy는 Y Combinator AI Startup School에서 흥미로운 발표를 했습니다. 그는 소프트웨어의 진화를 세 단계로 구분했습니다. Software 1.0: 우리가 수십 년간 해온 방식입니다. Python,…
회사 홈페이지를 운영하면서 검색 엔진 최적화(SEO)는 늘 해오는 작업이지만, AI가 급속도로 확산되면서 LLMS.txt라는 것이 등장했습니다. 이미 robots.txt가 있는데 LLMS.txt는 어떤 차이점이 있는지 궁금해서 정리해보았습니다. robots.txt 파일은 검색 엔진 봇에…
요약 이 글은 한컴오피스 맞춤법 검사기의 자체 개발 가능성을 검토한 개인 프로젝트의 기록입니다. 범용 LLM의 일관성 문제와 과교정 경향을 분석하고, 이를 극복하기 위해 규칙 기반 교정과 KoBART 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 설계했습니다. KoGPT-2에서 KoBART로의 전…
이 글은 2024년 6월 20일에 일본어로 먼저 발행된 기사를 번역한 글입니다. LY Corporation은 높은 개발 생산성을 유지하기 위해 코드 품질 및 개발 문화 개선에 힘쓰고 있습니다. 이를 위해 다양한 노력을 하고 있는데요. 그중 하나가 Review Committee 활동입니다…
안녕하세요. 당근 프론트엔드코어 리더를 맡고 있는 Tony예요. 저희 팀은 70명이 넘는 당근의 프론트엔드 엔지니어분들이 더 편하고 즐겁게 개발할 수 있도록 개발 환경을 다듬는 일을 하고 있어요. 내부 도구를 만들다보면 감사 처리, 롤백, 알림처럼 요구사항이 점점 더 복잡해지게 되는데요…
하이퍼커넥트의 Match Group AI 팀은 다양한 도메인의 머신러닝 모델을 연구하고, 이를 글로벌 서비스에 적용하고 있습니다. 그중 하나로, 사용자의 갤러리에 저장된 수천 장의 사진 중 프로필에 적합한 사진을 추천하는 AI 기술을 연구하고 있습니다. 이번 포스트에서는 안드로이드 온디…
들어가며 정산 업무를 경험해 본 조직이라면 익숙한 문장입니다. 정산은 매달 반드시 마감되어야 하지만, 그 과정은 늘 사람의 손과 기억에 크게 의존해 왔습니다. 데이터는 흩어져 있고, 기준은 상황마다 조금씩 달라지며, 한 번 계산한 결과도 다시 믿기 어려운 경우가 많습니다. MASS는 이…
안녕하세요! 😆 지난 포스팅인 'ItemLM: 상품 정보 기반의 임베딩 생성기'에 이어 두 번째로 인사드립니다. 저는 올리브영에서 머신러닝으로 다양한 문제를 풀고 있는 🪄 데이터 사이언티스트 입니다. 지난 글에서 상품 데이터를 효율적으로 다루는 기초 체력을 다뤘다면, 이번에는 최신 오픈…
- 해당 아티클은 ‘25. 9월, 삼성SDS가 대외 고객을 대상으로 진행한 「Real Summit 2025」 세미나 중, 삼성SDS 공공컨설팅그룹 문병선 프로의 ‘공공부문 일하는 방식의 변화, 범정부 AX 혁신’ 세션 내용을 기반으로 작성되었습니다. Executive Summary -…
Claude Skills로 AI에게 업무 노하우 전수하기 Anthropic이 공개한 Claude Skills는 Claude의 기능을 확장하는 모듈형 작업 단위입니다. 신규 입사자가 업무 매뉴얼을 보고 익히는 것처럼, Claude는 Skill로 조직의 작업 방식을 학습하고 내재화해 자율적…
요약 이 글은 한글과컴퓨터의 개발 문화 ‘성장사이’ 두 번째 이야기로, 2025년 말에 진행된 개발자 페스티벌의 기획 배경과 운영 과정, 그리고 현장의 분위기를 정리한 후기입니다. 행사의 목적과 의미를 소개하며, 외부 초청 강연을 통한 기술 인사이트 공유와 내부 구성원 참여 중심 프로그…
- blog Kanana-2 개발기 (2): 개선된 post-training recipe를 중심으로 안녕하세요. 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 카나나 LLM 조직에서 Post-training을 연구하고 있는 Juliet, Kevin입니다. 지난 12월 19일 카카오가 자체 개발한…
안녕하세요. 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 카나나 LLM 조직에서 Pre-training을 연구개발하는 Lambda입니다. 지난 12월 19일 카카오가 자체 개발한 차세대 언어모델 Kanana-2-30b-a3b를 오픈소스로 공개한 데에 이어, 한 달여 만에 성능과 활용성을 대폭 강…
1. 들어가며 최근 AI와 클라우드의 결합이 본격화되면서, 대형 언어 모델(LLM)과 외부 지식 출처를 안정적으로 연동하는 방법이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 제안된 표준이 Model Context Protocol(MCP)이며, AWS 역시 MCP 서버…
Introduction: what are guardrails? Various mechanisms for making AI more safe to use are commonly referred to as "guardrails". Just like guardrails on roads pre…
들어가며 안녕하세요. Cloud AI Platform 팀에서 AI 어시스턴트의 PM 및 기술 리딩을 맡고 있는 한우형입니다. 클라우드 환경에 AI를 도입해 운영 생산성을 높이는 일을 하고 있습니다. 이 글은 LY Corporation의 프라이빗 클라우드 플랫폼인 Flava를 위한 AI…
FE News 26년 1월 소식을 전해드립니다! - 등록일 - 2026.01.14 - | - 코멘트 - 450 주요소식 다음과 같은 유용한 정보들을 만나보실 수 있습니다. RSC Explorer - React Server Components 시각화 도구 Dan Abramov가 React…
[1] Claude Code 컨텍스트 최적화 가이드 Claude Code로 개발하다 보면 대화가 길어질수록 AI의 응답 품질이 떨어지는 걸 경험하죠. 처음에는 정교한 코드를 생성했지만 세션이 길어지자, 버그가 있는 코드를 만들기도 합니다. 이는 '컨텍스트 부패(Context Rot)'…
AWS re:Invent는 흔히 컨퍼런스라고 부르지만 실제로 현장에 와보면 그 표현이 조금 부족하다는 생각이 듭니다. 라스베이거스 전반에 걸쳐 여러 호텔과 컨벤션 센터가 행사장으로 사용되고 하루 종일 세션과 키노트 네트워킹이 이어지다 보니 도시 전체가 AWS 행사장처럼 느껴지는 경험이었…
Kim Joo-Young, CEO of HyperAccel Specialized Chip for Advanced LLM Operation 2.4 Times the Performance of AI GPUs 50% Faster Processing Speed Primarily Used on…
AI 조직은 비즈니스 문제를 AI 문제로 정렬해서 푸는 조직입니다. AI 문제란 무엇일까요? 우리가 현업에서 정말 다양한 업무들을 하지만, 본질은 효용 함수(또는 손실 함수)를 최적화하는 문제입니다. 명시적이든 암시적이든, 우리는 문제를 최적화 식(optimization form)으로…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - Agentic AI는 기존 생성형 AI를 넘어 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 패러다임으로 진화 - 기업 운영 방식은 “사람 중심 실행”에서 “AI 주도 실행 + 인간 감독” 구조로 변화…
컬리의 입고 시스템이 외부 인입 데이터를 안전하게 동기화하는 방법 아웃박스 패턴과 재시도 토픽으로 외부 채널 입고 정보를 안전하게 동기화하기 들어가며 안녕하세요. SCM프로덕트개발의 이창섭입니다. 2026년 컬리의 첫 번째 기술 블로그를 제가 작성하게 되는군요. 모두 새해 복 많이 받으…
안녕하세요. SpoonLabs Service Platform Team 에서 서버 개발을 담당하고 있는 Sophia(신유빈)입니다. SpoonLabs는 구성원의 자기계발과 다양한 경험을 통해 성장할 수 있도록 국내외 주요 컨퍼런스 및 세미나 참여를 적극적으로 지원하고 있습니다. 덕분에 저…
안녕하세요. 여기어때 랭킹추천개발팀 존 입니다. 오늘 공유할 내용은 고가의 GPU 장비를 기반으로 하는, 복잡하고 거대한 모델링에 관한 이야기가 아닙니다. 물론 모델의 구조가 복잡하고 클수록 더 뛰어난 성능을 발휘하는 것이 일반적이지만 해결하고자 하는 문제에 따라서는 가벼운 고전 모델을…
핵심 인사이트 - AI 패권 경쟁 심화 속 한국의 전략적 투자: 미국, 중국에 이어 프랑스 등 주요국들이 AI 주권 확보에 나선 가운데, 한국 정부는 독자적인 FM 개발과 대규모 AI 데이터센터 구축을 통해 AI 강국으로의 도약을 추진하고 있습니다. - 제조업 혁신과 전 국민 AI 접근…
LLM은 존재가 아니라 시뮬레이터다 최근 Andrej Karpathy가 흥미로운 관점을 제시했습니다: LLM을 어떤 “존재”로 생각하지 말고 시뮬레이터로 생각하세요. 예를 들어, 어떤 주제를 탐구할 때 이렇게 묻지 마세요: “너는 xyz에 대해 어떻게 생각해?” “너”라는 존재는 없습니…
들어가며 안녕하세요, 카카오뱅크 기술연구소의 Conor입니다. 지난 11월, 금융 AI 분야의 세계 최고 권위 학술대회인 ‘ACM International Conference on AI in Finance(ICAIF 2025)‘에 카카오뱅크 소속으로 참석했습니다. 저희 기술연구소에서 연…
팀을 위한 Claude Code 모니터링 방법 4가지 AI 코딩 도구는 이제 소프트웨어 개발 워크플로의 핵심 수단으로 자리매김했습니다. 그중에서도 Claude Code는 요즘 엔지니어가 많이 사용하는 인기 AI 코딩 도구죠. Claude Code를 사내 개발 도구로 도입한 조직은 구체적…
추천시스템은 단순히 “좋아할 만한 상품을 맞히는 시스템”이 아닙니다. 유저가 어디서 탐색을 시작하고, 어디에서 선택을 고민하며, 어디서 결정을 내리는지를 잇는 흐름의 문제에 가깝습니다. 그래서 추천시스템을 개선할 때, 모델 하나의 성능보다 먼저 다음의 질문을 던집니다. 이 구조는 유저의…
This post is a follow-up to Creating a domain-specific NL-to-SQL MCP server, which introduced our MCP-based NL-to-SQL system. Here, we explore how we overcame t…
- blog “생각하고 답변하는” 카카오의 하이브리드 멀티모달 언어모델, Kanana-v-4b-hybrid 개발기 한국형 하이브리드 멀티모달 언어모델, Kanana-v-4b-hybrid 안녕하세요. 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 카나나(Kanana) 조직의 Samuel(강성훈),…
Standardizing User Activation: How We Built a Shared Data Layer at Karrot Hello, I'm Pepper, a Data Analytics Engineer on the Data Monetization Team at Karrot.…
안녕하세요. 당근 데이터 가치화팀에서 Data Analytics Engineer로 일하고 있는 Pepper예요. 데이터 가치화팀은 ‘매일 데이터를 통해 사용자를 위한 의사결정을 해요’라는 비전 아래, 그래서 수많은 데이터를 안정적으로 수집하는 데에 그치지 않고 신뢰할 수 있고 잘 쓰일…
지난 아티클 타입스크립트로 알아보는 타입과 타입 시스템에서 우리는 타입 시스템의 기초를 탄탄히 다졌습니다. 타입 검사기가 어떻게 프로그램의 모순을 찾아내는지, 그리고 서브타입에 의한 다형성이 딱딱한 타입에 유연성을 어떻게 부여하는지 살펴보았죠. 서브타입에 의한 다형성 덕분에 TodayP…