국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글

NEW FEATURE

기술을 읽던 곳에서, 다음 기회를 만나세요.

채용 검색부터 관심사 기반 추천, 내 적합도까지.

새로운 기술 블로그가 추가되었어요

필터 1
도메인 정하기에 지쳤다면 ‘AI 도메인 검색‘
가비아
AI

도메인 정하기에 지쳤다면 ‘AI 도메인 검색‘

도메인은 브랜드 신뢰와 운영 자산에 직접 영향을 주는 중요한 요소라고 설명했습니다. 가비아 AI 도메인 검색으로 등록 가능한 후보를 빠르게 좁혀 결정 과정을 줄이는 방법을 소개했습니다.

#검색#도메인
8700
TwelveLabs Marengo를 활용한 Amazon Bedrock에서의 영상 이해 기술 구현
AWS
AI

TwelveLabs Marengo를 활용한 Amazon Bedrock에서의 영상 이해 기술 구현

Amazon Bedrock의 TwelveLabs Marengo로 비디오를 멀티모달 임베딩으로 변환해 시맨틱 검색을 구현한 사례입니다. OpenSearch Serverless와 결합해 텍스트·이미지·오디오 질의로 관련 클립을 찾는 흐름을 소개했습니다.

#Amazon Bedrock#OpenSearch
2900
연관 키워드 추천
여기어때
AI

연관 키워드 추천

검색 로그의 동시 출현 패턴을 활용해 연관 키워드 추천 시스템을 구축했습니다. Word2Vec 후보를 로그 기반 필터링으로 보정해 롱테일 키워드까지 살렸습니다.

#Word2Vec#검색
7600
디자인 시스템, 이제 감이 아니라 데이터로 말하기 (3,272시간의 가치)
NOL
기타

디자인 시스템, 이제 감이 아니라 데이터로 말하기 (3,272시간의 가치)

디자인 시스템 성과를 감이 아니라 설문과 인터뷰 데이터로 측정한 사례를 정리했습니다. 연간 3,272시간 절감 효과와 직군별 차이를 바탕으로 개선 과제를 도출했습니다.

#디자인 시스템#ROI
10100
채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
채널톡
AI

채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?

채널 AI팀이 RAG 검색 성능을 평가하기 위해 자체 리트리벌 벤치마크를 만든 과정을 소개했습니다. 외부 벤치마크 한계를 보완하고 hybrid search 성능 개선도 확인했습니다.

#ML#RAG
700
채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?
채널톡
AI

채널 AI팀은 왜 새로운 ML 모델 벤치마크가 필요로 했을까?

AI 모델 성능 비교를 위해 상담 도메인에 맞는 리트리벌 벤치마크를 직접 제작했습니다. 벡터 검색과 BM25를 결합한 하이브리드 검색의 개선 효과도 정량적으로 확인했습니다.

#ML#RAG
1900
쿠팡 파트너스

광고

개발자를 위한 서적을 확인해 보세요

이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발서적#프로그래밍
복잡한 검색 홈, 구조는 유연하게 화면은 부드럽게 개선하기
여기어때
프론트엔드

복잡한 검색 홈, 구조는 유연하게 화면은 부드럽게 개선하기

검색 홈과 결과 화면을 모듈로 분리하고, SwiftUI 기반의 탭 구조로 재설계한 사례를 소개했습니다. 또한 중간 페이지를 건너뛰는 커스텀 전환 뷰로 화면 전환 경험을 개선했습니다.

#SwiftUI#iOS
6600
PLP 최저가 계산 최적화: 정말 모든 객실을 계산해야 할까?
여기어때
백엔드

PLP 최저가 계산 최적화: 정말 모든 객실을 계산해야 할까?

PLP 최저가 계산에서 모든 객실을 끝까지 계산하던 방식을 가지치기로 줄인 사례를 소개했습니다. 계산량은 크게 줄었지만 실제 성능 개선은 DB 조회 비용 때문에 제한적이었습니다.

#Kotlin#성능
4800
Running Elasticsearch on Kubernetes the Easy Way, Part 2 — Data Node Warm-Up
당근마켓
데브옵스

Running Elasticsearch on Kubernetes the Easy Way, Part 2 — Data Node Warm-Up

Elasticsearch 롤링 재시작 시 캐시 미준비 노드로 트래픽이 유입돼 지연과 장애가 발생하는 문제를 다뤘습니다. search-coordinator 프록시로 워밍업 완료 노드에만 검색 트래픽을 보내는 구조를 소개했습니다.

#Elasticsearch#Kubernetes
9200
숙소 후기를 읽지 않아도 되는 세계, AI로 만든 새로운 탐색 방식
마이리얼트립
AI

숙소 후기를 읽지 않아도 되는 세계, AI로 만든 새로운 탐색 방식

AI로 숙소 후기를 요약·구조화해 탐색에 바로 쓸 수 있는 데이터로 전환했습니다. 사용자는 장문 리뷰를 읽지 않고도 핵심 정보를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다.

#LLM#Kafka
11900
여기어때 비주얼 에셋, 새롭게 정의하다
여기어때
기타

여기어때 비주얼 에셋, 새롭게 정의하다

여기어때가 브랜드 일관성과 활용성을 높이기 위해 비주얼 에셋 체계를 새로 정리한 사례를 소개했습니다. 2D·3D 원칙, UT 검증, 검색성과 네이밍 개선까지 함께 다뤘습니다.

#UI/UX#디자인 시스템
7000
한국어와 이미지를 한 번에, 카카오의 멀티모달 임베딩 모델 개발기
카카오
AI

한국어와 이미지를 한 번에, 카카오의 멀티모달 임베딩 모델 개발기

한국어 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 임베딩 모델 개발기를 소개했습니다. 자연어 기반 사진 검색과 유사 상품 추천 사례를 중심으로 설명했습니다.

#LLM#멀티모달
9400
[인턴십] 2026 NAVER AI CHALLENGE를 소개합니다.
네이버 D2
AI

[인턴십] 2026 NAVER AI CHALLENGE를 소개합니다.

2026 NAVER AI CHALLENGE 인턴십 모집을 안내하는 글입니다.\nAI 프로젝트를 현업 엔지니어와 함께 수행하며 과제형 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

#파이프라인#logging
14600
Mapping Karrot’s Data: How We Built Column-Level Lineage
당근마켓
백엔드

Mapping Karrot’s Data: How We Built Column-Level Lineage

Karrot 데이터팀이 BigQuery SQL 로그를 파싱해 컬럼 단위 데이터 계보를 구축한 과정을 소개했습니다. 테이블 단위 한계를 보완하고 영향 분석과 PII 추적을 정교하게 만든 사례입니다.

#BigQuery#SQL
4800