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국내 최초 광고 MCP를 출시하며, 개발자의 역할은 어디까지 넓어졌을까?
당근마켓
AI

국내 최초 광고 MCP를 출시하며, 개발자의 역할은 어디까지 넓어졌을까?

광고주 질문 중심으로 광고 조회 MCP를 설계하고 OAuth 2.1 인증과 운영 대시보드를 구축했습니다. 출시 후 사용 행태와 도그푸딩을 검증하며 AI 기반 광고 수정 기능의 다음 단계를 도출했습니다.

#MCP#OAuth 2.1
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Amazon Bedrock Guardrails로 Claude Enterprise에 조직의 DLP 정책 적용하기
AWS
데브옵스

Amazon Bedrock Guardrails로 Claude Enterprise에 조직의 DLP 정책 적용하기

Claude Enterprise Inference hooks에 AWS 판정 서버를 연결해 DLP 정책을 적용하는 방식을 소개합니다. 자체 규칙과 Bedrock Guardrails를 결합해 민감정보를 검사하고 장애·감사까지 설계했습니다.

#AWS#Amazon Bedrock Guardrails
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기획서 하나로 결함 등록까지, QA AI Hub를 만들며 배운 것
마켓컬리
AI

기획서 하나로 결함 등록까지, QA AI Hub를 만들며 배운 것

QA AI Hub로 기획서 분석부터 자연어 TC 실행, Jira 결함 등록까지 연결했습니다. 정답 TC·도메인 정책·이중 게이트로 생성 품질과 운영 신뢰도를 높였습니다.

#LLM#Claude
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아이폰 카메라로 B마트 상품을 찾는다고?
우아한 형제들
프론트엔드

아이폰 카메라로 B마트 상품을 찾는다고?

배민 앱에 Apple Visual Intelligence 기반 B마트 이미지 검색을 App Intents로 연동했습니다. 응답 지연과 시스템 제약에 대비해 압축·타임아웃·폴백 전략을 적용했습니다.

#iOS#Apple Intelligence
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딸깍으로 안되는 Multi-interest 개발기
네이버 D2
AI

딸깍으로 안되는 Multi-interest 개발기

Multi-interest 추천 모델을 KREAM에 적용하며 발생한 상품 과노출 문제를 분석했습니다. 점수 성분 분리와 다양화 전략으로 노출 종류를 늘리고 구매 지표를 유지했습니다.

#추천 시스템#Multi-interest
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[데이터센터 입문 시리즈] 같은 GPU인데 왜 성능이 다를까? 보관 장소가 만드는 차이
가비아
데브옵스

[데이터센터 입문 시리즈] 같은 GPU인데 왜 성능이 다를까? 보관 장소가 만드는 차이

GPU 실성능은 사양뿐 아니라 냉각·전력·네트워크·랙 배치·가동률에 따라 달라집니다. 데이터센터 비교 시 설비 균형과 장애 복구 체계를 함께 확인해야 합니다.

#GPU#데이터센터
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쿠팡 파트너스

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개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
Argo Workflows와 SageMaker로 추천 ML 파이프라인 구축기
마켓컬리
AI

Argo Workflows와 SageMaker로 추천 ML 파이프라인 구축기

Argo Workflows와 SageMaker를 결합해 추천 모델 산출물을 세대 단위로 안전하게 교체했습니다. 활성 키 기반 컷오버와 승급 게이트, 웜업으로 일일 ML 배포를 자동화했습니다.

#Argo#SageMaker
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예측을 넘어 결정과 발견으로: DeciML과 NeXA를 만든 이유
무신사
AI

예측을 넘어 결정과 발견으로: DeciML과 NeXA를 만든 이유

무신사는 예측 점수만으로 해결하기 어려운 개인화 문제를 결정과 발견의 관점에서 재정의했습니다. DeciML과 NeXA로 자원 배분·탐색 경험을 표준화하고 ML 적용을 확장합니다.

#ML#개인화
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AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 4부: Amazon Bedrock AgentCore Runtime, 관리형 샌드박스의 동작과 선택 기준
AWS
AI

AWS에서 AI 에이전트 실행 환경 격리하기 4부: Amazon Bedrock AgentCore Runtime, 관리형 샌드박스의 동작과 선택 기준

Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 microVM 격리와 세션 관리 동작을 EKS 환경과 비교했습니다. 시작 지연, 자격 증명, 유휴 회수, 과금, 확장 기준과 도입 시 주의점을 측정으로 정리했습니다.

#Amazon Bedrock AgentCore#EKS
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“Epoch을 2배로 늘려줘” — 메신저와 LLM Agent로 MLOps Workflow 이어가기
삼성
AI

“Epoch을 2배로 늘려줘” — 메신저와 LLM Agent로 MLOps Workflow 이어가기

반복적인 모델 학습·파라미터 수정 과정의 대기 문제를 다룹니다. 메신저와 LLM Agent를 연결한 MLOps 워크플로우를 소개합니다.

#MLOps#LLM
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옮기는 것보다 증명이 어렵다
카카오
백엔드

옮기는 것보다 증명이 어렵다

클레임 검색 색인을 변경 알림 방식에서 데이터베이스 변경 로그 기반 CDC로 전환했습니다. 누락·값·지연 관점에서 새 색인의 정확성을 검증하는 과정을 다룹니다.

#CDC#검색
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티맵모빌리티의 기존 운영 워크플로우와 AWS DevOps Agent를 연계한 AIOps 구축 사례
AWS
데브옵스

티맵모빌리티의 기존 운영 워크플로우와 AWS DevOps Agent를 연계한 AIOps 구축 사례

기존 Slack·Jira 운영 흐름에 AWS DevOps Agent와 Custom MCP를 결합한 AIOps 사례를 소개했습니다. 에이전트가 로그·배포·변경 이력을 연관 분석해 장애 조사와 중복 알람 분류를 지원했습니다.

#AWS DevOps Agent#AIOps
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Amazon EKS GitOps를 통한 Amazon Bedrock AgentCore 배포 파이프라인 구성하기
AWS
데브옵스

Amazon EKS GitOps를 통한 Amazon Bedrock AgentCore 배포 파이프라인 구성하기

EKS의 Argo CD와 ACK로 Bedrock AgentCore Runtime 배포를 GitOps 방식으로 구성했습니다. PostSync 실제 호출 검증과 세션별 릴리스 전환 확인 방법, 자동 롤백의 한계를 설명합니다.

#Amazon EKS#GitOps
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[신청 중] ​제품의 변화가 빠를수록 백엔드는 더 견고해야 합니다.
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[신청 중] ​제품의 변화가 빠를수록 백엔드는 더 견고해야 합니다.

실서비스 운영에서의 백엔드 설계·개선 경험을 공유하는 밋업을 소개합니다. 아키텍처, 성능, 안정성과 인증·인가 등 현장 고민을 다룹니다.

#컨퍼런스#성능
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