[24. 12. 12] 창립 8주년 기념 타운홀 미팅
에이아이트릭스가 창립 8주년을 맞아 전직원 타운홀 미팅을 열고 회사의 성장과 비전을 공유했습니다. 신규 입사자 소개, 경영현황 발표, CEO 소통, 감사패 전달과 케익 커팅으로 의미를 더했습니다.
#회의#문화
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[24. 11. 28] 직원 만족이 곧 회사의 힘! 에이아이트릭스의 숨은 조력자, GA(General Affairs)를 소개합니다
에이아이트릭스 GA 담당자들이 회사 운영과 사내문화를 어떻게 지원하는지 소개했습니다. 임직원 만족을 높이기 위한 소통, 행사 기획, 복지 개선 노력이 중심이었습니다.
#문화#회의
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포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 1부
포스타입의 개인화 추천이 태그 한계를 벗어나 벡터와 하이브리드 검색으로 동작하는 방식을 설명했습니다. 오프라인 검증과 A/B 테스트를 통해 추천 성과가 개선된 사례도 함께 소개했습니다.
#추천시스템#OpenSearch
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실패한 메시지는 어디로 가야 할까?- Kafka Retry/DLT 설계와 운영에서 밟은 3가지 함정
Kafka 컨슈머의 실패 메시지를 Retry/DLT로 어떻게 다룰지 설계와 운영 관점에서 정리한 글입니다.\n운영 중 마주친 함정 3가지를 통해 재처리 경로와 실패 처리 전략을 살펴봅니다.
#Kafka
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[클로바 시선 #57] 대화는 순서를 기다리지 않는다: 실시간 음성 대화 AI를 위한 데이터 파이프라인 ‘Sommelier’
실시간 음성 대화 AI가 사람 같은 상호작용을 하려면 순차적 질의응답을 넘어서는 처리가 필요합니다. 대화 중 끼어들기와 짧은 반응을 다루는 데이터 파이프라인 Sommelier를 소개합니다.
#LLM#streaming
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AI-Driven Development의 시대
iOS 디자인 시스템 업데이트를 에이전트 루프로 자동화한 사례를 소개했습니다. 구현부터 배포와 QA까지 이어지며 대기 시간을 크게 줄인 구조를 설명했습니다.
#SwiftUI#iOS
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AI API Gateway, 무엇을 보고 골라야 할까? 도입부터 운영까지 선택 기준 5단계
AI API Gateway 선택 기준을 도입부터 운영까지 5단계로 정리했습니다. 여러 모델을 쓴다면 모델 다양성, 보안, 결제, 모니터링을 함께 검토해야 합니다.
#API Gateway#LLM
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2026년 CI/CD 공급망 공격 3가지 유형과 GitLab 방어 전략
2026년 CI/CD 공급망 공격 3가지 유형과 GitLab 방어 전략을 정리한 글입니다. 파이프라인 설정 보호, 토큰 범위 제한, 빌드 출처 증명이 핵심 대응책입니다.
#GitLab#CI/CD
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#개발자#노트북#컴퓨터
그룹웨어란? 협업툴·ERP와의 차이점까지!
그룹웨어는 전사 공통 업무를 통합 관리하는 시스템이고, 협업툴과 ERP는 중심 업무가 다릅니다. 도입 시 기능 수보다 조직 연계성과 기존 시스템 연동·이관 안정성을 확인해야 합니다.
#그룹웨어#협업툴
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DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (3): 조회를 인덱스 테이블로 옮기기
DynamoDB GSI의 조회 경로를 인덱스 테이블과 공통 라이브러리로 전환한 사례를 정리했습니다. limit, 커서, 삭제 데이터 처리 함정을 규칙화해 GSI를 최종 제거했습니다.
#DynamoDB#GSI
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Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 보안, 모니터링 및 개발자 기능 향상
Amazon Aurora와 RDS의 PostgreSQL 18에서 보안, 모니터링, 복제, 개발자 기능 개선을 정리했습니다.\nMD5 인증 중단, uuidv7(), COPY 및 RETURNING 개선, 복제 슬롯 보호 방법을 함께 소개했습니다.
#PostgreSQL#Amazon Aurora
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에이전트가 디자인 시스템 컴포넌트를 “제대로” 쓰게 만드는 방법
AI 에이전트가 Figma 디자인을 코드로 바꾸는 흐름에서 디자인 시스템 컴포넌트를 제대로 쓰게 만드는 방법을 다룹니다. 디자인과 코드 변환 과정의 기준을 정리하는 데 초점을 둡니다.
#Figma#디자인 시스템
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합성 데이터 없이 로봇 월드 모델을 학습하는 방법
합성 데이터와 원시 픽셀 중심의 로봇 학습 한계를 짚고, 단안 영상에서 장면 시맨틱을 추출하는 F.R.A.N.T.Z. 접근을 소개했습니다. 또한 추출 결과를 어포던스와 정책 학습으로 연결하고, JEPA 스타일 월드 모델로 확장하는 방향을 제시했습니다.
#AWS#computer vision
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Kubernetes 환경 OOMKilled 원인 분석
Kubernetes에서 발생하는 OOMKilled의 원인과 JVM 메모리 구성을 함께 분석했습니다. Heap뿐 아니라 Non-Heap, Off-Heap까지 고려해 JVM 옵션을 조정하는 방법을 정리했습니다.
#Kubernetes#OOMKilled
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