AI로 바뀐 건 업무가 아니라 사람이었습니다
시작은 옆자리 동료의 한숨이었습니다 "이번 주말도 반납해야 할 것 같아요." PM으로 일하는 동료는 일요일 밤이면 미리 출근을 했습니다. 평일에 일이 너무 많아서 불안했거든요. 특히 회의록 정리에 시간을 많이 뺏겼습니다. 회의가 끝나면 녹음 파일을 돌려보고, 내용을 정리하고, 요약해서 공유해야 하는데, 그 과정에만 30분씩 걸렸습니다. 하루에 회의가 서너 개면 정리만 하다 하루가 갑니다. 정작 중요한 기획 업무는 […] The post AI로
네오사피엔스의 AWS g6e 기반 LLM 추론 배치 워크로드 최적화 사례
네오사피엔스(Neosapience)는 AI 음성 합성 및 언어 지능 기술을 바탕으로 AI 연기자 서비스인 타입캐스트(Typecast)를 운영하는 스타트업입니다. 2017년 설립 이후 딥러닝 기반의 감정 표현 및 다국어 TTS(Text-to-Speech) 원천 기술을 연구하며 콘텐츠 제작 환경의 변화를 시도해 왔으며, 현재는 글로벌 서비스로의 성장을 목표로 기술적 역량을 쌓아가고 있습니다. 이러한 서비스 운영의 핵심인 LLM 추론 최적화는 “정밀
Embodied AI 블로그 시리즈, 파트 1: AWS Batch에서 로봇 학습 시작하기
https://aws.amazon.com/ko/blogs/spatial/embodied-ai-blog-series-part-1/ 의 번역 글입니다. 우리는 고급 AI 모델을 통해 디지털 세계뿐만 아니라 물리적 세계까지 영향을 미칠 수 있는, 기술 진화의 중요한 이정표에 도달했습니다. 이제 텍스트를 생성하는 AI에서 원자를 움직이는 AI로 발전하고 있습니다 — 옷을 개고, 물류를 정리하고, 복잡한 물리적 작업을 스스로 판단하여 수행하는 등 일상생
학생에서 개발자로: DB, 보안부터 AI까지, 정답보다 합리적인 선택을 배우다
안녕하세요. 이번에 DB, Security & IT, AI 부분 회고 글을 맡은 변해광(zephy)입니다! 최근 카카오 신입 공채를 통해 개발자로 합류한 총 40명의 신입 Krew들이 밀도 높은 기술 온보딩 교육을 무사히 마쳤습니다. 학생 시절에는 주어진 요구사항에 맞춰 ‘기능이 동작하게’ 만드는 데 집중했다면, 카카오에서의 온보딩은 완전히 다른 차원의 질문을 던지는 시간이었습니다. DB, 보안, 그리고 AI에 이르는 폭넓은 교육을 관통하는 하
AI가 실행을 맡는 시대, 디자이너의 경쟁력
누구나 만들 수 있다면 디자이너는 무엇을 해야할까?
Product Engineer: “코드는 AI가, 나는 제품 관점에서 고민을” AI 네이티브 개발 한걸음
[후기] 우수 제조 AI, 바로 적용해보세요! (3/6 @안산)
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버클라우드 ncloud.com입니다. ✨✨✨ 네이버클라우드 제조 AI 가이드북 시리즈 경기도에서 제조업 하시는 분 주목! 혹시 경기도에서 제조업 하고 계신가요? 그럼 지금이 기회입니다! 경기도 소재 중소 제조기업이 제조 AI를 쉽고 부담없이 도입할 수 있도록 도와주는 2026년 경기도형 스마트공장 구축 사업이 3월 20일까지 신청을 받고 있거든요. 네이버클라우드는 여러분이 바로 사업 신청을 준비할
1년간의 AI 코딩 여정: 손으로 치던 코드에서 에이전트가 쓰는 코드까지
설 연휴에 Claude Code Agent Teams를 데려갔습니다.
문제를 발견하고 AI로 해결합니다 : 합류한지 2개월 된 MD가 만든 세일즈 맵
Direct Sourcing MD 박효주님
Claude Code /simplify와 /batch로 병렬 코드 리뷰·대규모 변경 자동화하기
/simplify는 Claude Code의 AI 에이전트가 git diff 기준 변경된 코드를 재사용, 품질, 효율성 측면에서 동시에 리뷰한 뒤, 문제를 자동 수정하는 커맨드입니다. /batch는 대규모 변경을 독립적인 작업 단위로 자동 분해하고, 각 작업 단위를 병렬로 실행한 뒤 작업 단위별 PR을 생성하는 커맨드입니다. 이 글은 /simplify와 /batch의 개념, 동작 방식, 실전 사용법, 유의 사항을 다뤘습니다.
한국 문화 이해부터 화면 조작까지: Kanana-V 기능 확장의 모든 것
한국문화, 문서, 다중 이미지, 그리고 GUI까지 안녕하세요. 카카오의 AI 모델 개발을 담당하는 Daniel(김영준), Jayten(전재열), Wooner(이동진)입니다. 저희 팀은 텍스트와 이미지뿐만 아니라 음성까지 포함한 다양한 모달리티를 이해하고 답변하는 멀티모달 언어모델을 개발하고 있습니다. Vision Language Model(VLM)은 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 멀티모달 AI의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 하지만 실제 서
RAG, 들어는 봤는데… 내 서비스엔 어떻게 쓰지?
개요 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)은 LLM이 학습하지 못한 정보를 외부에서 검색하여 활용할 수 있게 하는 기술입니다. 이 글에서는 RAG이 왜 필요한지부터, 교육 운영 시스템에 실제로 적용하며 겪은 시행착오(MCP 활용 → RAG 서버 직접 구현)와 그 과정에서 정리한 6단계 구현 가이드(필요성 평가 → 요구사항 분석 → 프레임워크 결정 → 색인 → 생성 → 평가)를 다룹니다. […] The
완벽한 AI 가드레일을 향한 여정: NeurIPS 2025 최신 안전성 기술 분석
들어가며: NeurIPS 2025가 제시하는 차세대 AI 안전 가이드생성형 모델은 점점 더 우리 생활에 깊숙히 들어오고 있습니다. LY Corporation에서도 다양한 AI 서비...
8년차 AI 엔지니어는 왜 바이브코딩을 포기했나?
AI가 코드를 대신 작성해주는 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’은 개발 생산성을 혁신할 것처럼 보였습니다. 하지만 실제 프로젝트에서는 코드 이해, 유지보수, 그리고 보안 문제라는 현실적인 장벽이 나타납니다. 8년차 AI 엔지니어의 경험을 통해 바이브 코딩의 장점과 한계를 살펴보고, AI 코딩 도구를 실제 개발 workflow에 어떻게 활용해야 하는지 이야기합니다. The post 8년차 AI 엔지니어는 왜 바이브코딩을 포기했나? appea
8년차 AI 엔지니어는 왜 바이브코딩을 포기했나?
AI가 코드를 대신 작성해주는 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’은 개발 생산성을 혁신할 것처럼 보였습니다. 하지만 실제 프로젝트에서는 코드 이해, 유지보수, 그리고 보안 문제라는 현실적인 장벽이 나타납니다. 8년차 AI 엔지니어의 경험을 통해 바이브 코딩의 장점과 한계를 살펴보고, AI 코딩 도구를 실제 개발 workflow에 어떻게 활용해야 하는지 이야기합니다. The post 8년차 AI 엔지니어는 왜 바이브코딩을 포기했나? appea
Product Engineer(PE)로 일하기: 무이자 할부 정보 업로드 자동화
엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 2: 에이전트 엔지니어링
들어가며지난 엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링에서는 260개의 도구와 수백 페이지의 문서를 다루는 환경에서 LLM에게 필요한 정보만 골라서 제공하는 '점진...