
잘 나가는 조직의 비결? QueryPie처럼 일하라!
QueryPie의 일하는 방식과 조직 문화를 소개했습니다. 보안 자동화와 정보 공유, 유연한 근무와 복지로 자율과 책임의 환경을 만들고 있습니다.

QueryPie의 일하는 방식과 조직 문화를 소개했습니다. 보안 자동화와 정보 공유, 유연한 근무와 복지로 자율과 책임의 환경을 만들고 있습니다.

쿼리파이는 보안과 자동화를 통해 업무 효율을 높이고 자율적인 협업 문화를 만들고자 했습니다. 또한 재택근무, 방학, 복지 제도로 크루의 몰입과 회복을 지원했습니다.

LLM 애플리케이션의 변동성과 복잡성을 줄이기 위해 테스트와 평가를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Harness를 커스텀해 프롬프트, 지표, 아웃풋별 평가를 동적으로 처리하는 파이프라인을 구성했습니다.

토스 프론트엔드 팀은 문서를 찾아가는 대신 질문하면 바로 답을 받는 환경을 만들었습니다. RAG 챗봇과 자동 문서화 봇으로 지식이 흐르는 팀 문화를 구축했습니다.

자동화가 모든 문제를 해결하는지, 어디까지 적용해야 하는지에 대한 고민을 다뤘습니다. 유저 만족도와 효율의 균형을 맞추는 적절한 자동화 지점을 살펴봤습니다.

REST API가 준비되기 전에도 클라이언트가 테스트할 수 있는 데이터 모킹 도구를 소개했습니다. 복잡한 API 연동과 검증 과정의 커뮤니케이션 비용을 줄인 사례입니다.


에이닷이 모바일 UI 테스트 자동화 도입을 검토한 과정을 공유했습니다.\n수동 QA의 한계를 줄이기 위해 Espresso와 XCTest를 선택하고 Zephyr 연동 방향까지 정리했습니다.

생성형 AI를 QA 업무에 적용해 요구 사항 분석과 테스트 케이스 작성, 결함 분석의 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 다만 복합 케이스와 최종 검증은 수작업 보완이 필요하다고 정리했습니다.

차세대 네트워크의 복잡한 트래픽 패턴을 최적화하기 위한 자동화 ML 솔루션을 소개했습니다. IEEE Globecom 2023에서 공개된 AutoMLPoweredNetworks 사례를 중심으로 살펴봤습니다.

Rust와 C 라이브러리를 함께 사용할 때 발생하는 메모리 유효성 오류 대응용 라이브러리를 소개했습니다. 메모리 체크 작업을 자동화할 수 있는 Rust 라이브러리를 다룹니다.

문서 이해 AI의 최신 연구 동향을 영수증과 인보이스 사례로 정리했습니다. 텍스트뿐 아니라 위치와 시각 정보를 함께 활용할 때 성능이 좋아짐을 비교했습니다.