Executive Summary - 은행권 AI 전환의 본질은 모델 경쟁이 아니라 실행 환경 경쟁입니다. AI가 은행 업무를 이해하고, 승인된 권한 안에서 안전하게 실행할 수 있는 구조가 핵심입니다. - AI 에이전트의 성패는 AI-Ready 데이터에 달려 있습니다. 조직마다 다른 업무…
관련글 서로 다른 통화로 발생한 매출 한눈에 보기 여러 게임을 서비스하거나 하나의 게임을 여러 국가에 서비스하면 시장마다 다른 통화로 매출이 발생해 그대로 비교하기 어렵다. Hive 애널리틱스의 통화 설정은 조직이 매출 분석에 쓸 통화를 미리 등록해 두는 기능으로, 등록한 통화를 차트에…
관련글 서로 다른 통화로 발생한 매출 한눈에 보기 여러 게임을 서비스하거나 하나의 게임을 여러 국가에 서비스하면 시장마다 다른 통화로 매출이 발생해 그대로 비교하기 어렵다. Hive 애널리틱스의 통화 설정은 조직이 매출 분석에 쓸 통화를 미리 등록해 두는 기능으로, 등록한 통화를 차트에…
1편에서는 이직이 얼마나 급한지, 정보를 얼마나 깊이 찾는지에 따라 사용자의 행동이 달라진다는 걸 확인했습니다. 이번에는 그 차이가 실제 화면에서도 나타나는지 직접 만나 확인해봤습니다. 네 프로젝트의 테스트 도구를 직접 만들고, 가설을 한 번에 검증한 기록입니다. 저는 잡플래닛 프로덕트…
사람도 에이전트도, 덜 읽을수록 더 잘 고칩니다 여섯 개의 파일 한 진단 작업의 기록을 펼쳐 봤습니다. 에이전트에게 정산 원장에 의심스러운 대목이 있으니 확인해 보라고 시킨 작업입니다. 재봉인을 하면 옛 원장 라인이 남아 새 값과 이중으로 잡히는 것 아니냐는 의혹이었죠. 에이전트가 그…
안녕하세요, 토스에서 광고 SDK와 게임 광고 서비스를 개발하는 Frontend Developer 정윤호입니다. 토스 지면에 게임 광고가 적었던 이유 토스 지면(앱 안에서 광고가 노출되는 자리)에는 게임 광고 집행이 유독 적었습니다. 원인은 소재 유형이었어요. 게임 회사의 사용자 확보(…
관련글 서로 다른 통화로 발생한 매출 한눈에 보기 여러 게임을 서비스하거나 하나의 게임을 여러 국가에 서비스하면 시장마다 다른 통화로 매출이 발생해 그대로 비교하기 어렵다. Hive 애널리틱스의 통화 설정은 조직이 매출 분석에 쓸 통화를 미리 등록해 두는 기능으로, 등록한 통화를 차트에…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 한 줄 요약 AI의 작업 단위를 사람의 검수 범위로 제한하고 작은 배포를 반복해, 멈출 수 없는 OMS의 구조와 성능을 안전하게 개선했습니다. OM…
안녕하세요. 토스 QA Platform 팀 리더 이정성입니다. 지난 글에서 저희가 누구이고 무엇을 만들어 왔는지 짧게 소개해 드렸는데요. 오늘은 그 첫 번째 이야기, 저희만의 플랫폼 토션(Tossion)을 소개합니다. "이 기능, 지난번에 테스트 결과 어땠었죠?" QA라면 릴리즈 직전에…
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기 - 등록일 - 2026.08.10 - | - 코멘트 - 6029 1편에서는 검색·추천 모델을 vLLM 사용자 정의 플러그인으로 옮겨 서빙 성능을 높인 과정을 소개했습니다. 모델을 vLLM…
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기 - 등록일 - 2026.08.10 - | - 코멘트 - 5642 네이버 플레이스 AI MLOps는 지난 1년간 검색과 추천에 사용하는 스코어링 모델의 서빙 구조를 vLLM 기반으로 전환했습니다. 이 글에…
안녕하세요, 토스 클라이언트 엔지니어링 헤드 박서진, 프론트엔드 플랫폼 엔지니어 박성범입니다. 토스 서비스는 어떻게 개발되고 있을까? 토스에서는 100명이 넘는 프론트엔드 엔지니어들이 토스앱 안과 밖의 제품들을 개발하면서, 하루에 수백 번 제품을 업데이트 해가고 있어요. 제품의 숫자가…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 지금 여러분의 테스트 코드에는 Mock이 몇 개나 있나요? 어필리에이트 백엔드 앱 3개에는 한때 Mock이 1,336개나 있었습니다. 두 달 만에…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 이전 글에서는 Mock이 2,199개까지 늘어난 이유와, 이를 해결하기 위해 Testcontainers·WireMock으로 통합 테스트 환경을 만들…
3줄 요약 1. 같은 모델을 사용해도 어떤 AI API Gateway를 선택하느냐에 따라 운영 효율이 달라집니다. 2. AI 도입은 모델 검토, 개발·연동, 보안 점검, 결제·법규 확인, 운영 관리의 5단계로 이어집니다. 3. 여러 모델을 운영한다면 단일 모델사와 직접 계약하는 것보다…
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…
안녕하세요. 당근 데이터 가치화팀이에요. 저희 팀은 ‘매일 데이터를 통해 사용자를 위한 의사결정을 해요’라는 비전 아래, 전사 구성원이 데이터로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 인프라와 도구들을 만들고 있어요. 그중 하나가 실험플랫폼이에요. 어떤 안이 더 나은지 A/B 테스트로 검증할…
롯데ON은 WhaTap, Datadog, Grafana 등 으로 시스템을 모니터링하고, Slack을 통해 실시간 알림을 수신하는 관제 환경을 운영 중입니다. 주중 업무 시간에는 각 담당자들이 실시간 알림을 확인하고 대응하지만 야간/휴일에는 신속한 대응이 어려우므로 모니터링 운영 요원을…
[기고] AI SDLC, ‘모두 다 된다’는 약속을 경계하라 — 지금 필요한 것은 장밋빛 청사진이 아니라 검증된 로드맵이다 베스핀글로벌 AI & Data Tech Center 지난 2~3년 사이 소프트웨어 개발 현장에서 가장 극적인 변화를 만든 것은 단연 AI 코딩 어시스턴트다. 코드…
김명현 | #Developer 어느 날 대표님이 Claude Code를 한참 쓰더니 뭔가를 만들어 왔습니다. 비주얼 노벨이랍니다. zeta처럼 AI가 스토리를 진행하는데, 인물과 배경도 그려줍니다. 로컬에서만 동작하긴 했지만, 개발자와 디자이너의 도움 없이 혼자 만들었다는 게 믿기지 않…
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…
"수백만원 만든 광고 영상, 이제 자사몰에서도 온전하게 보여줄 수 있어요." 릴리이브는 제품의 기술력과 브랜드 대세감을 위해 고퀄리티 영상 콘텐츠에 꾸준히 투자하고 있습니다. 외부 광고 소재로는 원본 그대로 자유롭게 쓰이는 영상들이지만, 정작 브랜드의 얼굴인 자사몰에서는 용량 한계로 인…
2년 연속 1위를 차지했습니다 🏆 안녕하세요, 카카오뱅크 클라우드엔지니어링팀에서 일하고 있는 Ritchie, Celine, Mason, Mindy입니다. 이 글에서는 지난 4월 10일, 저희 키키404팀이 참가한 제5회 금융사를 위한 AWS GameDay 2026에서 1위🥇를 차지한 이…
안녕하세요, 아정당 플랫폼 챕터의 백엔드 개발자 박영민입니다. 달리는 Kotlin/Spring 모놀리스에서, 동작 원본을 유지한 채 구조에만 “이름과 경계”를 붙여 3개월 동안 그 구조를 ArchUnit으로 못 박아, 아키텍처 위반 3,434건을 0으로 만든 리팩토링 경험을 공유합니다.…
AI가 하한선을 올린 순간, 저희는 직무를 다시 그리기로 했습니다 이미 경계는 넘어가고 있었습니다 어느 순간부터 팀 안에서 낯선 장면이 자주 보였습니다. PM이 직접 프로토타입을 만들어 왔습니다. PD가 디자인 시스템을 붙잡고 제품 화면을 조립했습니다. BE 개발자가 간단한 프론트 수정…
흩어진 도메인 지식을, 개발 루프 안에서 스스로 걸러지고 자라는 그래프로 안녕하세요, 쏘카에서 모두의주차장 서비스를 개발하고 있는 세바스찬, 올뤼버입니다. 모두의주차장은 주차장 검색부터 할인권·정기권 구매, 결제까지 제공하는 주차 서비스입니다. 저희 팀은 지난해부터 개발 작업의 상당 부…
[AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것 - 등록일 - 2026.07.24 - | - 코멘트 - 11432 기업의 업무에 AI를 도입하면 무엇이 달라질까요? 반복 업무를 자동화하고, 매달 작성하던 보고서를 대신 만들고, 업무 시스템과 연결해 사용자가 요청한…
AI-RE DEVELOPMENT COLLABORATION MODEL AWS Kiro와 Notion을 활용한 멀티에이전트 개발 협업 환경 구축 다수의 개발자와 다수의 AI Agent가 하나의 공통 지침과 프로젝트 정보를 기준으로 협업하는 AI-RE의 바이브코딩 개발체계 핵심 메시지 AI-…
Executive Summary - 공급망 계획의 경쟁력 기준이 예측의 정확도에서 의사결정의 속도로 이동하고 있습니다. 신호가 넘치는 시대에 진짜 병목은 예측이 아니라, 신호를 실행 가능한 결정으로 바꾸는 속도입니다. - Decision-Centric Planning(의사결정 중심 계획…
DDL이 코드 밖에서 온다면, 테스트 DB 구성을 빌드 안에 선언한다 DDL이 코드 밖에 있었다 전제 하나부터 분명히 하겠습니다. 저희 조직에서 스키마의 진실은 애플리케이션 코드가 아닙니다. Hibernate가 엔티티를 보고 테이블을 파생시키는 것이 아니라, Liquibase chang…
모두의주차장에서 주차권을 구매하고 결제 완료 화면을 보는 순간, 사용자 입장에선 모든 게 끝난 것처럼 보입니다. 하지만 저희 백엔드에선 그때부터 진짜 일이 시작됩니다. 사용자는 주차권을 샀으니, 현장에서 출차할 때 차단기가 곧바로 열리기를 기대합니다. 그 한 번의 동작을 위해 저희는 현…
안녕하세요. 웍스피어 QA팀에서 근무 중인 김태식입니다. 이번에 LLM 기반 TestRail 테스트 자동화 에이전트 PoC 구축 과정을 주제로 블로그를 처음 시작하게 되었습니다. 본 포스팅에서는 해당 시스템을 기획하고 PoC로 구현하면서 정리한 내용을 공유합니다. “버튼의 클래스명이 변…
n8n 워크플로 관리: 워크플로는 남는데 소유권은 왜 사라질까 6개월 전에 직접 만든 n8n 워크플로를 다시 엽니다. 노드는 그대로인데 기억이 없습니다. 이 HTTP Request 노드는 어느 시스템을 부르는지, 크리덴셜 이름은 왜 이렇게 지었는지, 애초에 이 워크플로를 왜 만들었는지.…
안녕하세요! 올리브영에서 카탈로그 플랫폼 서비스를 담당하는 팀에서 프론트엔드 개발을 맡고 있는 몽이형입니다. 혹시 올리브영 기술 블로그의 마이크로프론트엔드(MFE) 시리즈(2025.07~11 발행, 총 3부작)를 보셨나요? 모노레포와 iframe 통합 이슈(2025.12 발행)를 대하는…
안녕하세요. 커뮤니티실에서 엔지니어링 매니저로 일하고 있는 아라운(Arawn)이에요. 커뮤니티실은 취미와 관심사로 이웃을 연결하는 당근 모임, 같은 관심사를 가진 이웃이 모이는 당근 카페, 우리 단지 이웃과 연결해주는 당근 아파트 등 당근의 커뮤니티 탭을 통해 이웃이 알려주는 진짜 동네…
[AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략 - 등록일 - 2026.07.10 - | - 코멘트 - 4934 모두가 같은 주제로, 같은 수준의 AI 도구를 들고 시작한 해커톤. 그런데 결과물은 팀마다 전혀 달랐습니다. 같은 도구를 썼는데 왜 결과는…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt TL;DR - AWS 계정이 늘어나는 동안 인증·네트워크·서버 접근의 기준이 계정마다 따로 자랐습니다. - 보안 전용 AWS 계정을 새로 만들어 네…
[인프라를 소프트웨어처럼 5/5] 다섯 축의 운영 총합, 그리고 AI 시대의 플랫폼팀 모든 이야기가 가리키는 한 가지 지난 화에서 우리는 plan과 apply 사이를 테스트 가능성과 재현 가능성으로 건넜습니다. 그 앞으로는 배포·클라우드·시간·공간·테스트, 그리고 환경까지 차례로 지나왔…
FE News 26년 7월 소식을 전해드립니다. - 등록일 - 2026.07.08 - | - 코멘트 - 4791 주요소식 26년 6월 소식에서는 다음과 같은 유용한 정보들을 만나보실 수 있습니다. Go로 재작성된 네이티브 컴파일러를 탑재한 TypeScript 7.0의 릴리스 후보(RC)…
AI와 함께 업무 시스템을 다시 설계하다: Salesforce 대체 CRM 개발기 0. CRM을 새로 만든다는 것 안녕하세요. Ad Management 파트 서버 엔지니어 프랭크, 고영민입니다. 올해 3월 세일즈포스 대체 방안을 처음 논의한 뒤, 6월 내재화 CRM인 "버즈포스(Buzz…
[인프라를 소프트웨어처럼 4/5] plan은 동작을 모른다: 인프라를 테스트·재현한다는 것 환경을 브랜치로 찍어내려면, 그 아래가 단단해야 한다 지난 글에서 우리는 환경을 브랜치로 태어나게 했습니다. dev-variant/{이름} 브랜치를 push하면 격리된 환경이 통째로 생깁니다. 멋…
안녕하세요. 네이버페이 금융FE 팀의 정회원입니다. 사내 ENGINEERING DAY 2026에서 발표한 “AI 에이전트를 위한 Playwright E2E 테스트 하네스 구축하기” 내용을 글로 옮기고 일부 설명을 덧붙였습니다. 발표 영상은 NAVER D2나 YouTube에서 보실 수 있…
[인프라를 소프트웨어처럼 3/5] 환경은 브랜치에서 태어난다: Environment Variant 지난 글 끝의 그 사고에서 시작합니다 2화는 한 장면에서 끝났습니다. 환경은 만들기 어려웠고, 지우기는 더 어려웠으며, 그래서 아무도 지우지 않은 채 방치된 환경 하나가 어느 날 공유 de…
현재 왓챠에서는 마케터가 스스로 KPI 대시보드를 만들어 레포트를 작성하고, 운영자가 자동화 도구를 만들어 업무를 자동화하고 있습니다. ML 엔지니어는 자체 데이터 분석 플랫폼을 제작해 데이터를 분석하고, 사업팀에서는 자체 CRM을 구축해 SaaS를 대체하고 있습니다. 사내 직원들은 누…
요약 이 글은 AI 협업 시대에 “테스트 코드는 미래 세션의 AI가 읽는, 실행 가능한 프롬프트”라는 새로운 관점을 바탕으로, 테스트 코드의 역할과 작성 방향을 정립합니다. 특히 개발 과정에서 빈번하게 발생하는 ‘AI 세션 간 맥락(Context) 휘발 문제’를 해결하는 가장 강력한 동…
DORA 5대 지표로 보는 AI 시대 한국 엔터프라이즈 실행 가이드 아직도 DORA를 배포 빈도, 변경 리드타임, 변경 실패율, 서비스 복구 시간(MTTR) 네 가지 지표로 알고 계시나요? 이 4 Keys는 오랫동안 개발 성과의 표준 언어였는데요. 그러나 지금의 DORA는 그때와 달라졌…
PEPE 세션 — 회원주문개발팀 정현수 님 과거 마이리얼트립의 공용 테스트 환경은 쓰려는 사람에 비해 모자랐습니다. 누가 쓰는지 알기 어려워 "지금 써도 되냐"고 서로 물어 가며 차례를 기다리는 경우가 많았고, 내가 작업 중인 사이 다른 사람이 배포하지 않도록 조율해야 했습니다. 이 병…
에이전트를 위한 디자인 시스템 이 글은 영문 원본을 바탕으로 작성되었습니다. 프랑스 사람으로서 저는 주방에서 가족을 위해 요리하는 시간을 사랑합니다. 디자이너로서는 즐거운 인터랙션을 만드는 일을 사랑하고요. 그래서 2026년 상반기, 저는 어느 인터랙션 쿠커(interaction coo…
Have you ever wondered "AI tools increase productivity, but where should our team start"? Converting an existing legacy project into an AI transformation (AX) i…
[인프라를 소프트웨어처럼 2/5] 코드가 모르는 그 '환경'은 누가 만드는가 "환경은 바깥에 있다"는 말의 빈칸 1화에서 우리는 다섯 축의 약속을 다시 꺼냈습니다 — 코드는 '무엇을'만 정의하고, '어디서·언제·어떤 환경'은 바깥에서 주입한다. 그리고 거기에 조용한 빈칸이 하나 있다고…
들어가며 안녕하세요. AB180에서 Airbridge 서비스의 DevOps 업무를 맡고 있는 정동호입니다. Airbridge 서비스가 커지면서 운영 중에 확인해야 할 신호도 함께 늘어났습니다. 장애를 더 빨리 발견하고, 담당자가 더 빠르게 대응을 시작할 수 있도록 Alert을 만드는 방…
Coding speed is not the biggest bottleneck anymore. It's the fragmentation of inputs and the cost of stitching them together. Every feature requires us to jump…
Hello. We are Kenta Kihara and Yifan Yuan, developers of the machine learning platform at LY Corporation. In this article, we present a case study in which we s…
매주 토스는 다시 태어납니다. 지난주의 토스와 이번 주의 토스는 같아 보여도 같지 않습니다. 누군가는 화면을 고치고, 누군가는 새 기능을 얹고, 누군가는 눈에 보이지 않는 코드 한 줄을 바꿉니다. 한 번 내보낼 때마다 평균 300~400건의 코드가 바뀝니다. 우리에게는 늘 있는 변경이지…
모바일 E2E 테스트 자동화를 떠올리면 처음 목표는 대개 단순합니다. 사람이 직접 확인하던 시나리오를 자동으로 돌리고, 실패하면 리포트를 남긴다. 여기까지가 출발점입니다. 저희도 비슷하게 시작했습니다. PetFriends 모바일 앱의 주요 시나리오를 Appium으로 자동화하고, GitH…
When agents write the code Coding agents iterate fast. At their pace, slow steps in the development loop, like CI roundtrips and environments that take an after…
[인프라를 소프트웨어처럼 1/5] Infrastructure as Code, 그리고 그다음 terraform plan은 "바뀌는지"는 보여주지만 "되는지"는 모릅니다 인프라를 코드로 다뤄 본 사람이라면 익숙한 장면이 있습니다. 한 줄을 고치고 terraform plan을 돌립니다. 수십…
AI 에이전트를 활용한 API 테스트 자동화 PoC를 통해 사용자가 자연어로 “Pet 관련 API를 테스트해줘”라고 요청하면, AI 에이전트가 MCP 서버를 통해 제공되는 도구를 이용하여 OpenAPI 스펙을 분석하고, 테스트 코드 자동 생성 및 실행 가능성을 확인했습니다. AI 에이전…
안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 🇰🇷 대한민국의 AI 경쟁력 강화를 위해 의미 있는 소식을 전해드리고자 합니다. 카카오클라우드가 정부의 ‘GPU 확보·구축·운용지원 사업’을 통해 최신형 NVIDIA HGX B200 기반 GPU 인프라를 구축하여, 세계 최상위권 수준의 성능을 확인했습니…
[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유 다시, 1화로 이 글들의 제목은 "의존성의 방향을 따라"입니다. 의존성이 향하는 방향을 따라 변경이 전파되고, 그 전파를 자동화하는 Evergreen 파이프라인을 네 편에 걸쳐 살펴봤습니다. 마지막 화에서는 한 발 물러서…
Executive Summary - 오늘날 기업 IT 환경이 직면한 핵심 과제는 단순한 비용 절감이 아니라 고비용 레거시 구조의 비효율을 고치고, 이를 통해 확보된 재원과 인력을 AI 전환(AX)에 재투자할 수 있는 '지속 가능한 비용 구조'를 확립하는 것입니다. - GDC는 AX를 구…
안녕하세요. 토스에서 고객센터 챗봇 설계를 담당하고 있는 Product Designer 김유라입니다. 이번 글에서는 토스 고객센터 AI 챗봇을 만들면서 시도했던 새로운 설계 방식을 이야기해 보려고 해요. 배경 고객센터 방문자는 한 달에 약 60만 명이고, 그 중 약 17만 명이 채팅 상…
[의존성의 방향을 따라 4/5] PR을 전파하는 Distributer 코드가 바뀌었다. 그 다음은? 3화에서 Updater가 OpenRewrite와 Claude를 사용해 코드를 변환했습니다. 변환된 코드는 아직 로컬 브랜치에만 존재합니다. 이 변경을 실제로 각 레포에 반영하려면, PR을…
LLM·하네스로 더 좋은 n8n 워크플로 생성하기 "Jira에서 검토 중인 이슈를 분석해서 Confluence에 일일 리포트로 발행하는 워크플로를 만들어줘." LLM에 이런 식으로 n8n 워크플로 생성을 요청했다가 결과물이 기대와 달랐던 적 있으신가요? 저는 Claude Opus 모델에…
Executive Summary - ChatGPT를 넘어 실제 시스템을 제어하는 '에이전트' 시대: 단순 자동화를 넘어, 파일 관리, 웹 브라우징, SaaS 연동까지 가능한 AI 에이전트의 등장과 파급력을 집중 분석합니다. - '코드 없는 개발' 시대: 바이브 코딩의 등장으로 누구나 쉽…
우리가 매일 밤낮으로 코드를 짜고 고도화하는 쓱닷컴(SSG.COM)의 수많은 화면들, 과연 마우스 없이 키보드만으로 탐색하는 고객이나 스크린리더를 통해 화면을 소리로 듣는 사용자들에게도 똑같이 편리하고 부드럽게 작동하고 있을까요? 저희 WEB개발팀은 최근 가장 차분하고도 치열하게 마주하…
안녕하세요. 소셜추천엔진팀에서 숏폼 추천 모델을 개발하고 있는 루퍼트(rupert)입니다. 추천 시스템을 개발하다 보면 코드를 짜는 시간만큼이나 데이터를 들여다보는 시간이 길어집니다. 지표가 조금만 움직여도 “이번 주 CTR이 왜 떨어졌지?”, “실험군 반응은 어땠지?”, “배포 이후…
AI 에이전트를 위한 Playwright E2E 테스트 하네스 구축하기 - 등록일 - 2026.06.15 - | - 코멘트 - 2344 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 AI 에이전트가 코드…
[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다 Updater의 두 가지 무기 Planner가 전파 순서를 결정하면, Updater가 각 레포에서 실제 코드 변환을 수행합니다. Updater에게는 두 가지 무기가 있습니다. - OpenRewrite…
Jun 12, 2026 Engineering Intel Arc meets Backend.AI: What the Arc Pro B70's 32GB memory buys for agentic AI - Jinho Heo Technical Writer - Kyujin Cho AI Platfor…
Jun 12, 2026 Engineering Intel Arc meets Backend.AI: What the Arc Pro B70's 32GB memory buys for agentic AI - Jinho Heo Technical Writer - Kyujin Cho AI Platfor…
들어가며 "AI를 쓰면 생산성이 오른다는데, 우리 팀은 어디서부터 시작해야 하지?"라는 고민을 해보신 적 있나요? 기존 레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트(AI-driven project)로 전환하는 'AX(AI transformation)'는 여러 프로젝트에서 당면한 과제가 되었습…
김만수 | #ML Engineer 지난 1편에서는 제타의 답변 재생성 시그널을 활용해 DPO(Direct Preference Optimization)로 모델을 개선한 과정을 소개해 드리며 글 후반에 최근에는 GRPO(Group Relative Policy Optimization)와 같은…
에이전트 옵저버빌리티 - AI 에이전트의 '조용한 실패'를 잡는 법 AI 에이전트를 업무에 도입하는 조직이 늘고 있습니다. 그러나 운영을 맡은 입장에서는 다음과 같은 곤란한 상황을 마주할 수 있는데요. 에이전트가 이상하게 동작해도 모니터링 대시보드에 포착되지 않거나, 로그를 아무리 뒤져…
Executive Summary - 국내 기업의 GenAI 도입은 평균적으로 5단계 여정을 거치지만, 실제로 모든 단계를 수행하는 기업은 17%에 불과해 기업별 맞춤형 도입 전략이 중요합니다. - 생성형 AI 도입 속도는 도입 방식에 따라 크게 달라지며, 엔터프라이즈 도입은 체계성을 확…
안드로이드 빌드 대기 시간 없애기 - 등록일 - 2026.06.09 - | - 코멘트 - 718 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2026(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. 발표 내용 사내 Pod 오케스트레이션 툴인 N3R과 GitHub ARC…
개요 AB180은 AI를 단순한 개인 생산성 도구가 아니라, 조직의 업무 인프라로 다루고 있습니다. 그 시작점이 Slack에서 누구나 사용할 수 있는 사내 AI Agent, 에이봇입니다. 에이봇은 사내 지식과 업무 도구를 연결해 구성원이 더 빠르고 깊게 일할 수 있도록 돕습니다. 이 글…
Aurora MySQL의 숨겨진 idle close 동작 — HikariCP "Failed to validate connection" 추적기 1. 들어가며 안녕하세요. 여기어때컴퍼니 숙박플랫폼개선TF팀 카이퍼입니다. 운영 중에 “즉시 장애는 아니지만 분명 무언가 잘못된” 류의 WARN…
안녕하세요, 토스 AI DX Team의 Server Developer 조민규입니다. 저는 AI DX Team에서 토스 서버의 하네스를 만들면서, 그 기능 중 하나로 사내 공용 Skill을 만들어 배포하고 있습니다. 여기서 다루는 Skill은 실제 서비스 런타임에서 동작하는 것이 아니라,…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt - 13년 된 모놀리식 위에서 모든 사이트가 DB Writer 하나를 공유하던 구조가, 한 고객의 트래픽·코드·실수를 즉시 전사 장애로 번지게 했습…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - 생성형 AI와 에이전틱 AI가 지식 업무를 직접 수행하는 '위임형 AI'로 진화하면서, 고성능 프런티어 LLM조차 장기적인 작업 시 문서 내용의 평균 25%를 조용히 손상시키는 '문서 훼손(…
안녕하세요. 인프랩 프론트엔드 개발자 고슈입니다. 현재 인프랩 프론트엔드 팀은 20여 개의 애플리케이션에서 사용하고 있는 디자인시스템을 최신 버전으로 마이그레이션하는 작업을 진행하고 있습니다. 정확히는 인프랩의 디자인시스템은 오픈 소스 Mantine v6를 래핑해서 사용하는 방식이기 때…
안녕하세요, 킹덤 서버셀에서 소프트웨어 엔지니어로 근무하고 있는 노수지입니다. 이번 글에서는 킹덤 서버셀에 합류한 이후, 지난 1년 동안 팀의 기술 문화를 체득하고 실제 서비스 코드에 기여하기까지의 과정을 정리해 보려 합니다. 킹덤 서버팀은 Scala를 활용한 함수형 프로그래밍(FP)…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - 전통적인 소프트웨어 엔지니어링이 키스트로크 중심이었다면, 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대의 개발은 고수준의 자연어 지시를 통해 자율형 에이전트를 감독하는 오케스트레이션 중심으로 재편…
최근 AI 개발의 흐름은 단순한 “질문과 답변”을 넘어, 스스로 작업을 계획하고 도구를 사용하며 결과물을 만들어내는 AI 에이전트(Agent) 중심으로 빠르게 이동하고 있습니다. 과거에는 “프롬프트를 어떻게 잘 쓰느냐”가 중요했다면, 이제는 “AI가 실제 업무 환경에서 얼마나 안정적으로…
프롤로그: 왜 시스템 ��전환을 선택했는가 안녕하세요. ABC Platform 팀에서 플랫폼 기획자로 일하고 있는 김세리입니다. 저는 일본의 음식 배달 서비스인 데마에칸(Demaecan, 出前館)에서 MessagingHub 기획을 담당하고 있습니다. MessagingHub는 독립적이고…
안녕하세요, 클라우드 기술팀 이샘입니다. 오늘은 2026년 3월 31일 GA(정식 출시) 된 AWS DevOps Agent를 활용하여 CI/CD 파이프라인을 자율적으로 운영하고, 배포 실패가 발생했을 때 근본 원인을 자동으로 찾아내는 방법을 소개해드리겠습니다. 기존의 CI/CD 파이프라…
라포랩스 Server Platform Team은 제품 조직이 더 빠르게 실험하고 안정적으로 운영될 수 있도록, 엔지니어링 환경과 플랫폼을 설계하는 팀입니다. 플랫폼은 한 번 구축했다고 끝나지 않습니다. 조직 구조와 제품의 성장 속도, 기술 환경의 변화에 맞춰 끊임없이 다시 설계되고 진화…
안녕하세요, 아정네트웍스 Cloud SRE팀 최현수입니다. 저희 팀은 Amazon EKS 기반의 인프라를 운영하며, 수십 개 마이크로서비스의 배포 파이프라인과 네트워크 아키텍처를 관리하고 있습니다. Nginx Ingress Controller의 EOL을 계기로, 이를 Traefik으로…
안녕하세요 저는 톡메시징플랫폼 서버개발자 쟈미(jyami)입니다. 톡메시징 개발 플랫폼팀은 카카오톡의 메시지 수발신 채팅방 목록 관리와 같은 카카오톡 채팅시스템의 개발, 운영을 담당하고 있습니다. 카카오톡의 채팅 트래픽을 담당하는 부서이기 때문에 어떤 상황에서든 안정적으로 운영하기 위한…
AI 코딩 도구를 처음 써보면 대부분 비슷한 경험을 합니다. 빠르긴 한데, 그대로 쓸 수는 없습니다. 정책을 모르고, 컨벤션을 안 지키고, 같은 요청에도 매번 다른 결과가 나옵니다. 결국 사람이 하나하나 확인하고 고쳐야 해서, 빨라진 만큼 검증 비용이 따라붙습니다. 저희 회사에는 월요일…
들어가며 안녕하세요. 여기어때 상품개발팀 로지입니다. “MSA로 가야 하지 않을까요?” 서비스가 커지면 흔히 나오는 이야기입니다. 모놀리스에서 기능이 늘어날수록 코드 간 의존이 복잡해지고, 배포 한 번에 전체 서비스가 영향을 받는 상황이 반복되면 자연스럽게 MSA를 떠올리게 됩니다. 하…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - 바이브 코딩은 소프트웨어 개발의 병목 구간을 '코딩 숙련도'에서 '비즈니스 의도의 명확성'으로 옮깁니다. 이제 기업의 경쟁력은 AI에게 얼마나 정확한 '바이브(의도와 느낌)'를 전달하여 가치…
안녕하세요. 서비스에 필요한 AI 모델과 솔루션을 개발하는 AI Lab 팀의 한길로입니다. 저는 최근에 LY Corporation에서 사내 행사로 진행한 Orchestration Development Workshop에서 ‘MCP와 에이전트 스킬의 이해’라는 주제로 강사로 활동했습니다.…
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…
안녕하세요, 당근 중고거래실 구매팀에서 서버 엔지니어로 일하고 있는 코비예요. 엔지니어라면 한 번쯤, 이런 말을 주변 동료에게 들어본 적이 있지 않으신가요? “이 기능 언제 나갔어요?”, “배포 시점은 정확히 언제인가요?” 다들 공감하시겠지만, 저 역시 이 질문이 나올 때마다 매번 일일…
들어가며: 생성형 AI의 등장과 QA가 받은 질문 생성형 AI가 등장했을 때 많은 직무가 비슷한 질문을 받�았습니다. ‘이 직무는 AI로 대체될 수 있는가? 반복적인 업무는 자동화되지 않는가? 결국 사람의 역할은 줄어들지 않는가?’라는 질문들이었습니다. QA 역시 예외는 아니었습니다.…
Spring Data JDBC Composite PK를 쓰고 싶었을 뿐인데, Batch·Kotlin·Jackson·Gradle까지 함께 정리하게 된 이야기 안녕하세요. 네이버페이 카드 BE 팀 오규석 입니다. 네이버페이에서 카드결제 매입/정산 개발을 담당하고 있습니다. 이 글은 카드 매…