모두가 함께 성장하는 기술 축제, NAVER Engineering Day 10년의 여정
오늘
모두가 함께 성장하는 기술 축제, NAVER Engineering Day 10년의 여정
NAVER Engineering Day 10주년 행사의 기술 공유·실습·AI 코칭 흐름을 소개했습니다. 동료의 시행착오를 조직 지식과 다음 실험으로 연결하는 문화를 강조합니다.
#Engineering Day#워크숍
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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오늘
AI-뉴스룸을 통해 취재 리서치를 1시간으로 단축했습니다.
블로터앤미디어는 AWS 기반 AI-뉴스룸으로 기사 작성·교열·리서치 업무를 자동화했습니다. 취재 리서치 시간을 1~2일에서 1~2시간으로 줄이고 운영 비용도 절감했습니다.
#AWS#Claude
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블로그 발행 MCP를 직접 만들며 확인한 AI 에이전트 실무 원칙 - 구성요소부터 사람 승인까지
블로그 발행 MCP 구현 경험으로 AI 에이전트의 구성요소와 단계적 도입 원칙을 정리했습니다. 운영 한계, 권한·데이터 거버넌스, 사람 승인 설계의 중요성을 설명합니다.
#MCP#LLM
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엔지니어링 팀 유튜브까지 해야했을까?
엔지니어링 팀의 경험과 문화를 영상 자산으로 축적한 소셜 미디어 운영 사례를 공유했습니다. 플랫폼별 콘텐츠 전략과 채용 접점 지표, Claude·MCP 기반 업무 자동화를 소개합니다.
#YouTube#Instagram
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사이드카의 선언적 관리: OpenKruise SidecarSet 도입과 운영
사이드카의 선언적 관리: OpenKruise SidecarSet 도입과 운영
OpenKruise SidecarSet으로 DB Pod를 유지한 채 사이드카를 선언적으로 갱신하는 방식을 설명했습니다. 웹훅·컨트롤러·kubelet의 역할과 롤아웃 및 상태 모니터링 방법을 다뤘습니다.
#Kubernetes#OpenKruise
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Product Engineer 도전: 업무 영역의 확장
Product Engineer 도전: 업무 영역의 확장
Product Engineer 파일럿으로 문제 정의부터 다중 플랫폼 구현·배포까지 맡으며 병목을 분석했습니다. AI 시대에는 코드 생성보다 맥락 문서화, 검증 자동화, 프로세스 개선이 중요함을 확인했습니다.
#BigQuery#Android
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
AWS Lambda Web Functions 실전 가이드 2부: Amazon Bedrock AgentCore Runtime V2 에이전트를 위한 BFF 구성
Web Functions BFF로 브라우저와 AgentCore Runtime V2 사이의 인증·세션·SSE 중계를 구성했습니다.\n타임아웃·하트비트·세션 비용을 고려하고 두 에이전트 프레임워크를 비교했습니다.
#AWS Lambda#Amazon Bedrock
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요즘 뜬다는 FDE, 왜 Voice AI랑 싸우고 있을까?
Voice ALF의 반복 전화 QA를 고객 역할 AI와 텍스트 기반 실행기로 자동화했습니다. 실행 기록 기반 평가로 상담 흐름을 검증하고 직접 통화 부담을 줄였습니다.
#음성 AI#STT
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AWS Lambda Web Functions 실전 가이드 1부: 실행 모델, 과금, Amazon CloudFront 오리진 구성
AWS Lambda Web Functions의 HTTP 서버 실행 모델, 동시성·과금·배포 방식을 정리했습니다.\nCloudFront OAC 구성과 Event Functions 대비 워크로드별 비용 판단 기준을 제시했습니다.
#AWS#lambda
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DaaS란? 서비스형 데스크톱의 개념·구조·과금 방식 정리
DaaS의 가상 데스크톱 구조, 제공자·기업의 책임 범위와 과금 방식을 정리했습니다. 도입 전 접속 품질, 데이터 반출 통제, 운영체제 관리와 라이선스를 확인해야 합니다.
#DaaS#VDI
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더 중요한 고민에 집중하는 올리브영 PM이 AI로 일하는 방식
올리브영 PM이 AI로 정보 수집·지표 집계·회의록·티켓 작성 등 반복 업무를 자동화했습니다.\n프로토타입과 기획서를 연결해 문서 정합성과 협업 속도를 높이고 판단에 집중했습니다.
#자동화#Amplitude
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오늘의집 Self-Service Data Analytics 구축기
데이터 거버넌스와 업무 맥락을 기반으로 AI 셀프서비스 분석 환경을 구축했습니다. 라우팅·역질문·평가 체계로 신뢰성을 높이고 데이터 요청 문의를 약 95% 줄였습니다.
#LLM#RAG
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프론트엔드 시점에서 정리한 SSE 도입과 메시지 유실 해결 과정
AI 챗봇 SSE에서 완료 메시지가 유실된 원인을 채널 생성·삭제 시점의 경쟁 조건으로 분석했습니다. 채널 선등록과 replay 기반 구독으로 연결 순서와 무관하게 결과를 수신하도록 개선했습니다.
#SSE#React
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성능 테스트 결과를 보고 N+1을 걷어내다
부하 테스트로 공통 조회 API의 병목과 N+1 호출을 확인하고 응답 구조를 개선했습니다. 요약 조회와 호출 제거로 병목의 상대적 위치가 낮아졌음을 확인했습니다.
#JPA#N+1
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