코드를 거의 타이핑하지 않고 3주 만에 DL모델 만들기
검색용 DL 모델을 3주 만에 만든 작업 경험을 공유했습니다. 코드를 거의 타이핑하지 않고 진행한 학습 방식에 초점을 맞췄습니다.

검색용 DL 모델을 3주 만에 만든 작업 경험을 공유했습니다. 코드를 거의 타이핑하지 않고 진행한 학습 방식에 초점을 맞췄습니다.
웹과 앱이 통신하는 앱 브릿지 구조를 다룬 글입니다.\n통로를 앱에만 두는 제약 속에서 항공 프론트엔드 구축 방향을 설명했습니다.
항공 프론트엔드 구축 과정에서 레이아웃 컨테이너 설계를 다룬 글입니다. 제공된 내용상 컨테이너를 둘로 나누지 않은 선택이 핵심입니다.
항공 프론트엔드 구축 과정에서 뒤로가기 구현이 가장 어려운 문제로 다뤄졌습니다. 다만 발췌만으로는 구체적인 원인과 해결 방식은 충분히 확인되지 않았습니다.
항공 프론트엔드 구축 과정에서 ‘앱이냐’와 ‘좁냐’는 서로 다른 질문임을 짚었습니다. 기존 구축 맥락을 바탕으로 프론트엔드 설계 관점을 정리했습니다.
프론트엔드 구축 과정에서 Tailwind CSS prefix 적용으로 tailwind-merge가 깨진 사례를 다뤘습니다. 설정 변경이 클래스 병합 유틸리티에 미치는 영향을 짚었습니다.
Vue2 디자인 시스템을 React로 옮기는 항공 프론트엔드 구축기를 다룬 글입니다. 프론트엔드 기술 전환과 디자인 시스템 이관 맥락을 소개합니다.
항공 서비스를 새로 만들며 웹, 모바일웹, 웹뷰를 하나의 코드로 묶는 프론트엔드 구축 경험을 다룬 글입니다. 다양한 실행 환경을 함께 대응하는 구조를 소개하는 내용입니다.
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.
AI 에이전트가 Figma 디자인을 코드로 바꾸는 흐름에서 디자인 시스템 컴포넌트를 제대로 쓰게 만드는 방법을 다룹니다. 디자인과 코드 변환 과정의 기준을 정리하는 데 초점을 둡니다.
새로 나온 AI 모델을 확인할 때는 성능 지표만이 아니라 실제 사용 맥락도 함께 봐야 한다고 말합니다. 시간이 지나며 AI가 기대를 따라가지 못하는 문제를 짚고, 도입 전 비교 검증의 필요성을 강조했습니다.
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상세 화면 API에서 컬렉션 접근이 과도하게 발생하던 구조를 개선한 글입니다. 트랜잭션 스크립트에서 숙소 메타와 가격 계산 모듈로 분리한 과정을 다룹니다.
전시 상품 API의 Redis 병목과 캐시 단일 의존 문제를 구조적으로 개선했습니다. Kafka CDC, 병렬 처리, 다단계 조회로 더 빠르고 무너지지 않는 서빙 구조를 만들었습니다.
JVM 힙은 정상인데 컨테이너가 OOMKilled되는 원인을 네이티브 메모리에서 추적했습니다. 스트림 close 누락과 zlib Inflater 버퍼가 핵심이었고, 도구 조합으로 범인을 찾았습니다.
Docker 환경에서 힙은 멀쩡한데 메모리가 계속 늘어나는 원인을 추적한 글입니다. NMT로 JVM 내부를 확인했지만 실제 RSS와 차이가 있어 네이티브 메모리 문제를 의심했습니다.
Spring Data Redis Repository와 RedisTemplate의 실전 성능을 비교했습니다. 단순 캐시에는 RedisTemplate이 더 적합하며 CPU와 메모리 효율이 좋았습니다.
트립홀릭의 그래픽을 단순 에셋이 아니라 AI로 재현 가능한 비주얼 시스템으로 정리했습니다. 말풍선 모티프와 프롬프트 규칙으로 브랜드 일관성을 높이려는 과정을 공유했습니다.
여기어때의 짝꿍 제도는 신규 입사자가 90일 동안 빠르게 적응하도록 돕는 온보딩 문화였습니다. 직무별 밀착 지원과 티타임 쿠폰으로 실무와 정서적 안착을 함께 챙겼습니다.