
전문가의 절반을 내보냈습니다
MoE 전문가 사용량 편중을 분석해 REAP 기반 절반 프루닝을 적용했습니다. 유저 지표 차이 없이 GPU당 대화 처리량을 1.6배로 높였습니다.

MoE 전문가 사용량 편중을 분석해 REAP 기반 절반 프루닝을 적용했습니다. 유저 지표 차이 없이 GPU당 대화 처리량을 1.6배로 높였습니다.


개인정보 감사 로그의 누락·성능·2차 유출 문제를 분석했습니다. 테스트, ThreadLocal, 비동기 배치로 안정적인 기록 체계를 구축했습니다.


Claude로 레거시 분석·구현을 지원하고 Codex로 교차 검증한 마이그레이션 사례를 공유했습니다. AI 활용에도 데이터 의미와 결과의 최종 판단은 개발자가 담당해야 함을 확인했습니다.


해외 IDC 워크로드를 AWS로 이전하며 Wave·리허설·4단계 컷오버 체계를 구축했습니다. 안정화 이슈를 분석하고 성능·비용 적정화와 현대화 기반을 마련했습니다.


해외 IDC를 AWS로 이전하며 의존성 분석과 표준 마이그레이션 기반을 구축했습니다. Global OU·중앙 보안·Terraform으로 글로벌 운영 거버넌스를 설계했습니다.

NAVER Engineering Day 10주년 행사의 기술 공유·실습·AI 코칭 흐름을 소개했습니다. 동료의 시행착오를 조직 지식과 다음 실험으로 연결하는 문화를 강조합니다.


블로터앤미디어는 AWS 기반 AI-뉴스룸으로 기사 작성·교열·리서치 업무를 자동화했습니다. 취재 리서치 시간을 1~2일에서 1~2시간으로 줄이고 운영 비용도 절감했습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


블로그 발행 MCP 구현 경험으로 AI 에이전트의 구성요소와 단계적 도입 원칙을 정리했습니다. 운영 한계, 권한·데이터 거버넌스, 사람 승인 설계의 중요성을 설명합니다.

엔지니어링 팀의 경험과 문화를 영상 자산으로 축적한 소셜 미디어 운영 사례를 공유했습니다. 플랫폼별 콘텐츠 전략과 채용 접점 지표, Claude·MCP 기반 업무 자동화를 소개합니다.

OpenKruise SidecarSet으로 DB Pod를 유지한 채 사이드카를 선언적으로 갱신하는 방식을 설명했습니다. 웹훅·컨트롤러·kubelet의 역할과 롤아웃 및 상태 모니터링 방법을 다뤘습니다.
Product Engineer 파일럿으로 문제 정의부터 다중 플랫폼 구현·배포까지 맡으며 병목을 분석했습니다. AI 시대에는 코드 생성보다 맥락 문서화, 검증 자동화, 프로세스 개선이 중요함을 확인했습니다.


Web Functions BFF로 브라우저와 AgentCore Runtime V2 사이의 인증·세션·SSE 중계를 구성했습니다.\n타임아웃·하트비트·세션 비용을 고려하고 두 에이전트 프레임워크를 비교했습니다.

Voice ALF의 반복 전화 QA를 고객 역할 AI와 텍스트 기반 실행기로 자동화했습니다. 실행 기록 기반 평가로 상담 흐름을 검증하고 직접 통화 부담을 줄였습니다.


AWS Lambda Web Functions의 HTTP 서버 실행 모델, 동시성·과금·배포 방식을 정리했습니다.\nCloudFront OAC 구성과 Event Functions 대비 워크로드별 비용 판단 기준을 제시했습니다.