실시간 반응형 추천 개발 일지 2부: 벡터 검색, 그리고 숨겨진 요구사항과 기술 도입 의사 결정을 다루는 방법
실시간 행동 이력과 위치 정보를 반영하는 추천 시스템의 요구사항을 기술 문제로 풀어냈습니다. 벡터 검색 도입 과정에서 pre filter와 ANN의 한계를 검토하고 후보군 실험을 진행했습니다.
#벡터 검색#추천#임베딩
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대표 인기 포스트하네스 엔지니어링(harness engineering)으로 팀 맞춤형 AI 환경 구축하기471 조회471 조회 AI 백엔드
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우아한 형제들
주요 카테고리 AI · 백엔드 · 프론트엔드
활동 요약
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 13.
우아한 형제들 기술 블로그 글 (113)
카프카 컨슈머에 동적 쓰로틀링 적용하기
카프카 컨슈머 처리량을 외부 DB 부하에 맞춰 동적으로 조절하는 방법을 다뤘습니다. Thread.sleep()의 한계와 pause()/resume()을 활용한 리밸런싱 회피 방식을 설명했습니다.
#Kafka#Spring Boot#Spring Kafka
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이젠 보내줄 때가 되었다. 대규모 트래픽의 C++ 시스템 Java로 전환하기
C++로 운영하던 대규모 트래픽 서버를 Java와 Spring Boot로 전환한 과정을 정리했습니다. 성능 검증, Canary 배포, GC 개선까지 거쳐 안정적으로 이관했습니다.
#Java#Spring Boot#C++
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2024 선물카드 제목 짓기 대회가 탄생하기까지: 운영, PM, 개발 이야기
배민선물하기 2024 참여형 캠페인을 제목 짓기 대회로 바꾸고, 협업과 제약 속에서 구현한 과정을 소개했습니다. 반응형 웹, 비로그인 참여, OTP, 영상 최적화 같은 실무 포인트도 함께 다뤘습니다.
#Next.js#SSR#CSS
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프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 품질 검수하기: GPT 기반 업무 자동화
GPT와 프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 검수를 자동화한 사례를 소개했습니다. 수동 검수 병목을 줄이고, 구조화된 응답과 하이브리드 운영으로 정확도와 효율을 높였습니다.
#GPT#프롬프트 엔지니어링#LLM
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우아한히트텍: 직군을 넘어, 개발자를 하나로 잇다
우아한형제들 TX팀이 전사 개발자 밋업 우아한히트텍을 기획한 배경과 운영 방식을 공유했습니다. AI 세션과 그룹 네트워킹을 통해 직군을 넘어 소통하는 장을 만들고 높은 만족도를 얻었습니다.
#회의#네트워킹#그라운드룰
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WOOWACON 2024 발표 영상, 지금 바로 만나 보세요!
WOOWACON 2024의 다양한 발표 세션 영상을 공개했습니다. YouTube 채널과 공식 웹사이트에서 관심 있는 세션을 확인할 수 있습니다.
#컨퍼런스#WOOWACON
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로봇 ML 모델의 경량화 #1: 훈련 후 양자화
실외 자율주행 로봇에서는 서버용 ML 모델을 그대로 쓰기 어려워 경량화가 필요했습니다. 이 글은 PTQ와 TensorRT 기반 최적화, ONNX 변환 흐름을 설명했습니다.
#ML#NVIDIA#TensorRT
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[신청 시작] 8월 우아한테크세미나: 생성AI로 똑똑하게 일하는 법
8월 우아한테크세미나의 신청 안내와 세션 구성을 소개했습니다. 생성형 AI 활용법과 로컬 LLM 사례를 중심으로 발표 내용을 예고했습니다.
#LLM#생성형 AI#prompt
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AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 2부. Data Discovery
물어보새의 Data Discovery 확장과 구현 방식을 소개했습니다. 베타 테스트를 바탕으로 질문 이해와 정보 획득 구조를 나눠 허위 생성을 줄이고 활용 범위를 넓혔습니다.
#LLM#Text-to-SQL#LangGraph
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Elasticsearch 병렬 테스트를 향한 여정
Elasticsearch 통합 테스트의 병렬 실행에서 발생한 alias 충돌 문제를 해결한 과정을 정리했습니다. 프로세스별 네임스페이스로 인덱스를 분리해 격리와 성능을 함께 확보했습니다.
#Elasticsearch#병렬 테스트#Gradle
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B마트 테마관 개선기 : 오픈이 끝? No. 함께하는 동료들과 프로덕트 꾸준히 발전시키기
B마트 테마관을 오픈 후에도 데이터와 리서치로 계속 개선한 과정을 소개했습니다. 협업과 단계적 적용을 통해 탐색 편의성과 구매 전환을 높인 사례입니다.
#데이터 분석#A/B test#UI/UX
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Polars로 데이터 처리를 더 빠르고 가볍게 with 실무 적용기
Pandas와 Spark 사이의 대체제로 Polars를 검토한 실무 적용 경험을 소개했습니다. Lazy API와 streaming으로 메모리와 실행 시간을 크게 줄인 사례를 공유했습니다.
#Polars#Pandas#Spark
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로봇을 위한 MLOps #2: 엣지 파이프라인의 구성
로봇 엣지 디바이스에서 동작하는 MLOps 파이프라인과 TensorRT 기반 추론 도구를 소개했습니다. Trtexec, TREx, Nsight Systems로 변환·시각화·성능 분석을 수행하는 흐름을 정리했습니다.
#MLOps#Airflow#Kubernetes
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로봇을 위한 MLOps #1: Edge device와 K3s, Airflow
로봇용 머신러닝 개발에서 재현성과 온프레미스 자원 관리가 왜 중요한지 설명했습니다. K3s와 Airflow로 이를 해결하는 MLOps 구성 방법을 소개했습니다.
#MLOps#K3s#Airflow
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AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용
사내 데이터 활용 어려움을 해결하기 위해 AI 데이터 분석가 ‘물어보새’를 개발한 과정을 소개했습니다. RAG, Text-to-SQL, LLMOps를 결합해 쿼리 생성과 해설, 검증 기능을 고도화했습니다.
#LLM#RAG#Langchain
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실시간 배달 상황이 궁금해! 배달 인프라 레벨 구축 경험담
여러 모니터링 지표를 하나의 레벨로 통합해 배달 인프라 상황을 객관적으로 판단하는 체계를 구축했습니다. 실시간 대시보드와 알람, 운영 자동화로 모니터링 효율과 대응 속도를 크게 높였습니다.
#모니터링#대시보드#Slack
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실시간 반응형 추천 개발 일지 #1. 프로젝트 소개
배민 검색 홈 추천에 실시간 행동 이력을 반영하는 추천 시스템을 소개했습니다. 3개 컴포넌트로 구성해 CTR과 주문전환율을 높였습니다.
#추천#Kafka#MongoDB
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