GCP VertexAI Matching Engine in Production
실시간 입술 발색 제품 검색을 위해 Vertex AI Matching Engine 기반 벡터 검색 API를 구축했습니다. 인덱스 생성·배포·업데이트 과정과 VPC 연동 시 주의점을 설명합니다.


실시간 입술 발색 제품 검색을 위해 Vertex AI Matching Engine 기반 벡터 검색 API를 구축했습니다. 인덱스 생성·배포·업데이트 과정과 VPC 연동 시 주의점을 설명합니다.

리뷰어 배정과 코멘트 템플릿을 개선해 지속 가능한 코드리뷰 문화를 구축한 과정을 소개했습니다. 테크스펙·정적 분석·포매터·테스트로 리뷰 비용을 줄이는 방법을 제시합니다.

프로모션 트래픽에서 sticky session으로 특정 타깃에 요청이 집중된 원인을 분석했습니다. 쿠키 유지 시간을 30분으로 조정하고 ECS Fargate 이관으로 재발 위험을 줄였습니다.

화해가 데이터·실험 기반 의사결정 문화를 확산하기 위해 D.E.F 행사를 열었습니다. 리타게팅, MVP, 페이백, 홈 화면 실험의 성과와 학습을 공유했습니다.

메이크업 신규 사업에서 MVP·A/B 테스트로 기능 가치를 검증하고 간편 발색 보기를 론칭했습니다. 지표 중심의 빠른 실험 과정에 UT를 더해 사용성과 개발 공수를 함께 개선했습니다.

백엔드 플랫폼 센터의 조직 역할과 공통 기술 과제 추진 방식을 소개했습니다. 기술 도입 합의, 온보딩, 플랫폼 문화 개선에서 얻은 성장 경험을 공유합니다.

Git의 blob·tree·refs·HEAD를 직접 구성하며 내부 객체와 커밋 흐름을 설명했습니다. 불필요한 객체를 줄이고 clone 옵션을 조합해 빌드 환경의 용량을 최적화했습니다.

멀티레포의 중복과 표준화 문제를 해결하기 위해 Yarn Berry 기반 모노레포를 설계했습니다. PnP 캐싱의 한계를 분석하고, 필요한 코드만 배포하는 yarn release 플러그인을 구현했습니다.

반복되는 URL 파라미터 검증과 조건부 렌더링을 HOC로 분리한 사례를 소개했습니다. 유효한 값을 props로 주입해 컴포넌트 내부 조건문과 문맥 분산을 줄였습니다.

Notion API로 정적 페이지를 관리하기 위한 Block 조회와 콘텐츠 변환 방식을 검토했습니다. 공식 API 기반 Markdown 변환과 remark·rehype 활용 방향을 선택했습니다.

분산된 레거시 어드민을 Python 기반 통합 시스템으로 이관한 과정을 소개했습니다. 운영 절차를 줄이고 이미지 전송 비용을 약 25% 절감했습니다.

신뢰·존중을 기반으로 자율과 공유, 참여와 공개, 동반성장을 개발 문화로 정의했습니다. TIL·밋업·BEP·DevDay로 지식 공유와 협업 규칙 수립을 운영했습니다.

CDN과 브라우저 캐시가 출처별 CORS 응답을 잘못 재사용해 발생하는 오류를 설명했습니다. CloudFront 캐시 키와 S3 Cache-Control 설정으로 해결 방법을 제시했습니다.

실용주의와 전체 비용 관점의 개발 철학, 기록·공유 중심의 협업 문화를 소개했습니다. 테크스펙, 리뷰, 회고를 통해 변화와 기술부채에 대응하는 방식을 제시합니다.

2022 파이콘 한국의 오프라인 재개와 화해의 부스·세션 참여를 소개했습니다. Python·Django 버전 관리 경험과 개발자 커뮤니티 교류의 의미를 공유했습니다.

API 미구현 시 하드코딩 Mocking으로 생기는 교체 비용과 개발 병목을 짚었습니다. MSW의 Service Worker 기반 요청 가로채기로 API 의존성을 낮추는 방법을 소개합니다.

점심시간 공동 영상회로 프론트엔드 지식과 동료 간 공감대를 넓혔습니다. 자율 참여와 스몰 토크를 바탕으로 학습 문화를 꾸준히 이어갔습니다.

구조적 타이핑을 기반으로 타입스크립트의 인터섹션과 유니온 타입을 집합 관점에서 해석했습니다. `keyof` 결과가 일반적인 집합 직관과 달라지는 이유를 예시로 설명합니다.
