

(youtube)도메인 정의부터 시작하는 검색 개발
검색 시스템의 핵심 정의를 바탕으로 코드 구조를 재정비한 경험을 공유했습니다. 속성 패싯 추출 자동화와 리팩토링을 통해 성능과 사용성을 개선했습니다.


검색 시스템의 핵심 정의를 바탕으로 코드 구조를 재정비한 경험을 공유했습니다. 속성 패싯 추출 자동화와 리팩토링을 통해 성능과 사용성을 개선했습니다.


UI 테스트 자동화의 필요성을 다룬 글입니다. 복잡해진 현대 소프트웨어를 온전히 테스트하기 어려운 점을 짚었습니다.

레거시 상담 툴을 정리하고 헬프데스크로 업무 흐름을 재설계한 사례입니다. 자동화와 구조 개선으로 상담 시간을 절반 가까이 줄였습니다.

AI 코딩 도구와 ChatGPT 기반 기능을 통해 개발 생산성이 어떻게 바뀌는지 소개했습니다. 동시에 저작권, 환각, 노동시장 영향 같은 생성형 AI의 우려도 함께 짚었습니다.


반복적인 QA 업무 속에서 자동화와 API 활용이 가져온 효율과 자신감의 변화를 공유했습니다. 엔지니어링 역량이 QA의 테스트 커버리지와 조직 기여를 넓힌다는 점을 강조했습니다.


Android UI 자동화의 높은 실패율 원인으로 UI 변경, 웹뷰 핸들러 문제, CI 실행 차이를 짚었습니다. 시나리오 분리와 재실행, 대기 코드 보강으로 실패율을 크게 낮춘 개선 과정을 공유했습니다.
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App 테스트 자동화의 흔들리는 신뢰성을 정량 지표로 관리하며 개선했습니다. PostgreSQL과 Grafana로 Fail률과 수행시간을 추적해 근본 원인을 찾아 해결했습니다.


BigQuery에서 Gemini Pro를 활용해 리뷰 요약과 분류, 홍보 문구 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. JSON 응답, 배치 처리, RAI 결과 확인으로 정합성과 효율을 높이는 팁도 함께 다뤘습니다.

네이버 검색의 지진 대응 사례를 통해 비상 대응 시스템과 상위 레벨 모니터링의 필요성을 설명했습니다. 빠른 이상 탐지, 자동 비상 모드, 수동 대응 UI가 서비스 안정성의 핵심이라고 정리했습니다.

카카오페이의 배포 효율화 경험과 자동화 도입 과정을 회고한 글입니다. 배포 프로세스 개선이 팀 생산성 향상으로 이어진 사례를 공유합니다.

프론트엔드 개발에서 테스트 자동화가 왜 필요한지, 어떤 장점이 있는지 다뤘습니다. 토스가 테스트 코드를 쓰고 쓰지 않는 기준도 함께 소개했습니다.


여러 모니터링 지표를 하나의 레벨로 통합해 배달 인프라 상황을 객관적으로 판단하는 체계를 구축했습니다.\n실시간 대시보드와 알람, 운영 자동화로 모니터링 효율과 대응 속도를 크게 높였습니다.