AWS Bedrock Converse API와 도구 활용: 멀티 모델 에이전트 구현하기
Bedrock의 Converse API와 도구를 활용해 멀티 모델 에이전트를 구현하는 방법을 소개했습니다. 스트리밍, 도구 호출, Lambda 연동과 서버리스 통합 사례를 설명합니다.

Bedrock의 Converse API와 도구를 활용해 멀티 모델 에이전트를 구현하는 방법을 소개했습니다. 스트리밍, 도구 호출, Lambda 연동과 서버리스 통합 사례를 설명합니다.
입사 시 필요한 서류 목록과 각 서류의 수집 목적을 실무 관점에서 정리했습니다. 전자계약과 인사 시스템 연동으로 온보딩 절차를 효율화하는 방법을 안내합니다.
마이리얼트립 인사·홍보 조직이 AI 도구로 온보딩·채용·PR 업무를 자동화하고 문화 전파를 주도했습니다. 비개발자도 직접 도구를 만들며 실패 과정을 공유해 전 구성원 참여를 촉진했습니다
LLM을 사용해 별점 5점 리뷰의 진심을 수치화하고 지식 증류로 경량 모델에 이식해 서비스에 적용했습니다. 개인화 리랭킹과 결합해 변별력 있는 추천과 재주문율 상승이라는 성과를 확인했습니다.
Kafka 기반 검증 파이프로 기존과 신규 시스템의 동일성 확인해 내재화했습니다. OpenSearch·ksqlDB로 실시간 불일치 탐지와 알림 체계 구축했습니다.
LLM과 MCP, SAST, 멀티에이전트 조합으로 서비스 취약점 분석 자동화 파이프라인을 구현했습니다. 비용 절감과 확장성 확보를 위해 Open 모델 전환과 중앙 소스코드 인덱싱 서버 구축을 제안합니다.
초기에는 외부 LLM으로 빠르게 프로토타입을 검증했습니다. 이후 체형 데이터 축적을 통한 자체 AI 기술 자산 구축으로 전략을 전환했습니다.
Calico와 Cilium의 eBPF 기반 네트워킹 차이를 비교했습니다. Calico는 안정성 중심, Cilium은 eBPF 네이티브로 성능·관측 강점이 있습니다.
포스타입 채용 FAQ로 채용 절차, 온보딩, 평가, 근무제도, 복지, AI 활용 등을 안내했습니다. 지원 전 JD와 핵심가치 확인을 권장합니다.
보안과 대용량 처리, 일정 단축을 중심으로 복지 포인트 서비스를 개발했습니다. VDI·2FA 적용과 Redis 비동기 처리·OGG 연동으로 안정적 오픈을 이뤘습니다.