AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기
AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기: Hadoop 기반 도입 사례 안녕하세요. 소셜추천엔진팀에서 숏폼 추천 모델을 개발하고 있는 루퍼트(rupert)입니다. 추천 시스템을 개발하다 보면 코드를 짜는 시간만큼이나 데이터를 들여다보는 시간이 길어집니다. 지표가 조금만 움직여도 “이번 주 CTR이 왜 떨어졌지?”, “실험군 반응은 어땠지?”, “배포 이후 특정 사용자군에서 달라진 점은 없을까?” 같은 질문이 이어집니다. 질문은 한 문
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전체 읽기 →Vibe Coding하는 비개발자는 개발자인가(3)
2편을 쓴 뒤 시간이 꽤 지났습니다. 그 사이 AI 도구들은 더 많은 일을 하게 되었고, 저도 이전보다 훨씬 자주 AI 에이전트와 함께 일하게 되었습니다. 처음에는 업무에 실제적으로 도움을 주는 도구를 직접 만드는 일이 신났습니다. 개선하고 싶은 기능을 설명하면 화면이 생기고, 입력값을 넣으면 일정하게 필요한 결과가 나왔습니다. 이렇게 만든 도구들을 실제 업무에 계속쓰다 보니, 관심사가 자연스럽게 다음 단계로 넘어갔습니다. 혼자 쓰던 도구를 다
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전체 읽기 →Amazon Bedrock Vision LLM과 Amazon OpenSearch Service를 활용한 농약 제품 이미지 인식 시스템 구축기
(주)경농 파밍노트 고도화 프로젝트 — 농약 제품 사진 한 장으로 제품 정보를 자동 검색하는 AI 시스템의 설계와 구현 과정을 공유합니다. 경농 소개 ㈜경농은 1957년 설립된 농산업 토털 솔루션 기업으로, 작물보호제∙비료∙종자∙관수자재 등 다양한 농자재를 공급하며 한국 농업 기술 발전을 선도하고 있습니다. 경농 스마트팜사업부문은 복합환경제어기∙양액공급시스템 등 자체 기술과 글로벌 기업과의 협력을 기반으로 국내 최고 수준의 스마트팜 솔루션을 [
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전체 읽기 →디자인시스템 팀은 디자인시스템만 잘 만들면 될까
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전체 읽기 →Amazon Bedrock 위에서 Codex와 Claude Code 함께 쓰기: Harness Engineering으로 구현해보기
Codex + Claude Code, 이 조합 가능할까? 2026년 상반기, 터미널에서 도는 AI 코딩 에이전트는 더 이상 신기한 도구가 아니라 매일 쓰는 작업 환경이 되었습니다. 시장은 두 축으로 빠르게 수렴했습니다. 하나는 Anthropic의 Claude Code, 다른 하나는 OpenAI의 Codex입니다. 두 도구는 모두 터미널 CLI를 중심에 두면서 IDE·웹·클라우드·SDK까지 같은 엔진을 공유하고, claude -p와 codex e
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전체 읽기 →NHN Toast
2026-06-11 · 22일 전
운영하지 않는 Kafka, EasyQueue를 소개합니다
 # 운영하지 않는 Kafka, EasyQueue를 소개합니다 Kafka를 직접 띄워보신 적 있으신가요. 처음에는 "이거 그냥 `docker compose up` 하면 되는 거 아냐?"로 가볍게 시작합니다. 그러다 운영 환경으로 옮기는 순간 일이 달라지죠. 브로커
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전체 읽기 →[AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle)
생성형 AI 개발 도구가 빠르게 확산되고 있지만, 개별 개발자의 코딩 속도 향상만으로는 전체 개발 프로세스의 생산성을 높이는 데 한계가 있습니다. 이번 글에서는 AWS Summit Seoul 2026에서 소개된 AI-DLC를 중심으로, 사람과 AI가 기획부터 운영까지 컨텍스트를 공유하며 협업하는 AI 네이티브 개발 워크플로우를 살펴봅니다. The post [AWS Summit Seoul 2026] 생성형 AI 시대의 새로운 개발 방법론: AI-
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전체 읽기 →신한카드, 온톨로지와 소형언어모델로 고효율 AI 챗봇 구축하기
들어가며: 금융 고객 상담의 새로운 패러다임 신한카드는 대한민국 대표 신용카드사로, 수백만 고객에게 종합 금융 서비스를 제공하고 있습니다. 신한카드는 고객 서비스 품질 향상을 위해 AI 챗봇 레이(Ray)를 지속적으로 발전시켜 왔습니다. 이를 기반으로 보다 진화된 차세대 AI 챗봇을 기획하였고, AWS Generative AI Innovation Center (AWS GenAIIC)와의 협력을 통해 그 토대를 마련하게 되었습니다. 차세대 AI
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전체 읽기 →이커머스 부정 반품 요청, AI로 차단한다: Amazon Nova Fine-tuning으로 산업 특화 가드레일 구성하기
요약: 패션 이커머스에서 급증하는 부정 반품 요청을 사전에 차단하기 위해 Amazon Nova 2 Lite 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 도메인 특화 Custom Guardrail을 구축한 사례를 소개합니다. Fine-tuning을 통해 부정 의도 탐지 정확도를 73.0%에서 94.6%로 21.6%p 향상시켰으며, 비용 효율적인 소형 모델로도 우수한 성능을 달성했습니다. 서론: 패션 이커머스가 직면한 반품 부정 행위 문제 패션 이
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전체 읽기 →레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵
들어가며"AI를 쓰면 생산성이 오른다는데, 우리 팀은 어디서부터 시작해야 하지?"라는 고민을 해보신 적 있나요? 기존 레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트(AI-driven pr...
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전체 읽기 →빠르게 움직이는 조직에서, TAM은 어떻게 문제를 해결할까?
토스와 카카오페이 Technical Account Manager들의 만남, 그 후기를 들려드립니다.
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전체 읽기 →얼굴 인식의 역사와 페이스페이의 미래
기계가 사람의 얼굴을 기억하기까지, 60년 간의 여정을 따라가다
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전체 읽기 →에이전틱 AI 생태계의 주인공들, MCP Player 10 성료와 Next!
지난 2025년 12월 19일부터 2026년 1월 18일까지, 에이전틱(Agentic) AI 생태계의 저변을 넓히고 개발자분들에게 실용적인 개발 경험을 제공하고자 진행된 'PlayMCP 개발 공모전, MCP Player 10’이 뜨거운 관심과 참여로 마무리되었습니다. 150여 팀이 보여주신 열정과 창의성이 가득했던 그 여정의 마침표, 시상식 현장의 생생한 스케치를 공유합니다. < 유튜브에서 바로 보기 > 60일간의 여정: 시작과 설렘 이번 공모
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전체 읽기 →Aurora MySQL의 숨겨진 idle close 동작 — HikariCP "Failed to validate connection" 추적기
BackendDatabaseTools
전체 읽기 →Skill 품질 관리를 위한 Rubric 설계와 시스템 구현
갈수록 커지는 Skill의 품질 편차와 그 간극을 최소화하기 위한 방법
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전체 읽기 →GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환
1. Part 1 요약 Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱에서는 검색 정확도의 기반이 되는 데이터 파이프라인을 다루었습니다. 글로지(GloZ Inc.)는 약 10만 명의 번역가 이력서를 검색 가능한 형태로 구조화하기 위해, 문서 유형별 파싱 → LLM 기반 메타데이터 추출 → 동의어·표기 변형 정규화 → 환각 검증 → 임베딩 입력 전략 최적화로 이어지는 데이터 정제 파이프라인을 구축했습니다. Amazon OpenSearch […]
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전체 읽기 →AI와 함께 만든 콘서트팩 아카이빙 웹페이지
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전체 읽기 →DOM Reflow 100번을 1번으로 줄였더니 60fps가 돌아왔다
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전체 읽기 →당근 200+개 DB 를 옮기는 ELT 플랫폼, DT Platform 을 만든 이야기
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전체 읽기 →Amazon GameLift Servers DDoS Protection 기능으로 플레이어 상시 보호
이 글은 AWS for Games Blog에 게시된 Introducing Amazon Gamelift Servers DDOS Protection by Adam Chernick, Dan Green, Liam McCreith, Mark Choi, Michael Morris, and Brian Schuster을 한국어 번역 및 편집하였습니다. 멀티플레이어 게임은 분산 서비스 거부(DDoS) 공격의 가장 주요한 표적 중 하나입니다. e스포츠 대회, 게
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