API 연동 자동화를 위한 여정: 토스는 왜 사내 MCP 서버를 개발하였는가? with Spring-AI
사내 API 스펙 공유와 연동 자동화를 위해 MCP 서버를 개발한 사례를 소개했습니다. Spring-AI 기반 구현과 운영상 문제 해결, Swagger 자동화 방향까지 정리했습니다.
#MCP#Spring Boot
166005분
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R-tree를 사용한 가까운 마커 찾기 기능 구현과 개선기
지도에서 드래그 중인 마커의 최근접 마커를 찾는 기능을 구현하고, R-tree와 knn으로 탐색을 최적화했습니다. 최적화 후 CPU 사용률이 줄어들어 지도 UI 성능이 개선되었습니다.
#R-tree#Rbush
44005분
포스타입 채용 전형 안내
포스타입의 채용 전형과 각 단계에서 확인하는 기준을 안내했습니다. 지원 직무의 맥락과 핵심가치 적합성을 함께 살펴보는 것이 중요하다고 설명했습니다.
#문화
72005분
Amazon EKS에서vLLM Deep Learning Container를 사용하여LLM 배포하기
Amazon EKS에 vLLM DLC를 적용해 DeepSeek 모델을 배포하는 과정을 설명했습니다. EFA와 FSx for Lustre를 활용해 고성능 추론 환경을 구성했습니다.
#Amazon EKS#vLLM
48005분
대규모 EC2 환경에서의 운영 전략 : EBS Initialization 자동화 MCP 서버 구현 및 연동
대규모 EC2 환경의 EBS 볼륨 초기화 문제를 MCP 서버로 자동화한 사례를 소개했습니다.자연어 명령, 진행률 추적, 병렬 처리를 통해 운영 효율과 비용 절감을 개선했습니다.
#AWS#EC2
32005분
Health Check로 구축하는 장애 대응 자동화
쿠버네티스 Health Check를 통해 장애를 자동 감지하고 재시작·트래픽 차단으로 대응하는 방법을 정리했습니다. Probe 종류와 구현 방식, 운영 시 주의점까지 함께 다뤘습니다.
#Kubernetes#Health Check
65005분
‘이번 달의 코딩왕’이 전하는 Claude Code 실전 활용기
Claude Code를 실무에서 동료처럼 활용하며 개발 방식의 변화를 소개한 글입니다.\nAI와 협업하려면 문제를 정확히 설명하고 구조화하는 능력이 중요하다고 강조했습니다.
#Claude Code#prompt
320005분
배송 완료 사진 속 객체 탐지를 통한 수기 검수 비용 줄이기
배송 완료 사진에서 퍼플 박스와 종이봉투를 탐지해 수기 검수 대상을 줄인 사례를 소개했습니다. 데이터 중심 학습과 라벨 개선 반복으로 성능을 높이고 검수 비용을 93% 절감했습니다.
#ML#객체 탐지
82005분
Eval for Agents와 Google Stax, QA가 주목해야 할 LLM 평가 도구 비교
OpenAI Eval for Agents와 Google Stax의 차이를 QA 관점에서 비교했습니다. 에이전트 전체 흐름 진단은 Eval for Agents, 텍스트 응답 평가와 시각화는 Stax가 강점입니다.
#LLM#QA
33005분
DAN25의 참가신청이 시작됩니다. (10월 27일, 28일 양일간)
DAN25의 참가신청이 시작됩니다. (10월 27일, 28일 양일간)
팀네이버 컨퍼런스 DAN25 참가신청 안내입니다. 10월 27일과 28일에 선착순 신청이 진행되며, 키노트는 온라인 생중계로 시청하실 수 있습니다.
#컨퍼런스#세미나
182005분
SageMaker AI로 해보는 GPT-OSS 추론 성능 테스트와 용량 산정
SageMaker AI에서 GPT-OSS 120B 추론 성능 테스트와 GPU 용량 산정 방법을 다뤘습니다. vLLM과 SGLang을 비교하며 워크로드별 성능 지표와 최적화 포인트를 정리했습니다.
#SageMaker AI#LLM
69005분
Server-Sent Events로 실시간 알림 전달하기
Server-Sent Events로 실시간 알림 전달하기
MQTT 기반 알림의 제약을 해결하기 위해 AWS IoT와 SSE를 도입했습니다. 정형화된 메시지, 재전송, 수신 확인으로 실시간성과 안정성을 높였습니다.
#Server-Sent Events#MQTT
100005분