To. MUSINSA ROOKIES
무신사는 AI 네이티브 신입 공개 채용 '무신사 루키즈'로 3단계 전형을 거쳐 66명을 선발했습니다. 합격자는 모호한 요구사항에서 문제 정의 능력과 협업 역량을 검증받았고 무신사에서 성장하기를 환영합니다.
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Amazon Aurora PostgreSQL에서 Amazon Bedrock으로 벡터 임베딩 생성 자동화
이 글에서는 Aurora PostgreSQL과 Amazon Bedrock을 연동해 벡터 임베딩 생성 자동화 방법을 소개했습니다. 트리거, aws_ml/aws_lambda, SQS 배치, pg_cron 등 다섯 가지 접근 방식의 장단점과 구현 고려사항을 설명합니다.
라포랩스 직무 인터뷰 시리즈 Colon: Backend Chapter Leader
문성호 님이 라포랩스에서 Backend Chapter Leader로 팀 운영과 기술 기반 구축을 담당했습니다. 라포랩스는 Backend All Hands, Small Team, AI Native 전환 중심의 빠른 성장 환경을 제공합니다.
대규모 서비스 환경에서의 이미지 콘텐츠 모더레이션(feat. 멀티모달 LLM)
이미지와 텍스트를 결합한 하이브리드 구조로 정밀도와 비용 효율을 동시에 개선했습니다. vLLM 최적화와 정책-모델 분리로 대규모 서비스에서 신속하고 유연하게 대응합니다.
QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트
인프라 차단 실험으로 고객이 체감하는 장애와 데이터 정합성 문제를 발견했습니다. 알림·자동복구·정합성 검증 API 도입과 정기 테스트로 대응합니다.
CEO 인터뷰 | 창업 4수 끝에 대기업 홈쇼핑 인수한 미친 스타트업
라포랩스는 4050 여성 맞춤 플랫폼으로 고객 리서치를 통해 홈쇼핑사 SK스토아를 인수했습니다. 현금 700억을 확보한 뒤 패션을 넘어 식품·리빙 등 고객 경험 확장합니다.
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 2부 – 준실시간 환경에서 AWS 미디어 서비스를 활용한 분석 파이프라인 구축하기
준실시간 비디오 분석을 AWS Elemental과 Kinesis를 활용해 파이프라인으로 구성하는 방법을 설명했습니다. TwelveLabs 모델로 생성된 MP4 클립을 분석하는 흐름을 제시합니다.
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교
Marengo 3.0 비디오 임베딩을 OpenSearch Serverless와 S3 Vectors에 저장·검색해 성능과 운영 특성을 비교했습니다. 하이브리드 검색이 필요하면 OpenSearch를, 비용과 간편성을 우선하면 S3 Vectors를 권장합니다
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 4부 – TwelveLabs Marengo 3.0 임베딩 및 검색 전략과 구현 가이드
Marengo 3.0을 통해 비디오의 시각·청각·전사 임베딩을 통합 또는 분리해 검색 품질을 개선하는 방법을 제시했습니다. Fused, Multi-Vector(Score/RRF), Intent-based Dynamic Routing 세 가지 전략의 장단점과 구현 고려사항을 안내합니다.
클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 3부 – Strands Agent를 활용한 Agentic video engine구현
이 글은 Strands Agents SDK와 TwelveLabs 모델을 활용해 에이전틱 비디오 엔진 구축 방법을 제시했습니다. AWS 서비스 통합, 도구 설계, 멀티 에이전트 오케스트레이션 예시를 제공합니다.
