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주요 카테고리 Backend · AI · Else

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대표 인기 포스트무신사 쿠폰 시스템, DB 성능 64% 개선으로 기술 부채를 갚다431 조회
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마지막 발행
2026. 7. 14.
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기타

MATCH란 무엇인가

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백엔드

의심했던 범인은 알리바이가 있었다.

Jenkins 배치의 5분~12분 Hang 원인을 JFR로 추적해, 의심했던 로그 appender가 아니라 N+1 쿼리와 Aurora 읽기 지연이 범인임을 밝혀냈습니다. 운영 코드 변경 없이 JVM 옵션 한 줄로 진단하고 쿼리 통합으로 문제를 해결했습니다.

#Spring Batch#Jenkins#JFR
7900

AI

LLM 비용 64% 절감, 캐시 히트율 98% 달성기

AWS Bedrock 기반 LLM 비용이 증가하자 API별 토큰 메트릭을 먼저 구축해 원인을 파악했습니다. 이후 Prompt Caching을 적용해 캐시 히트율 98%, 전체 비용 64% 절감을 달성했습니다.

#LLM#cache#AWS Bedrock
20020

AI

VLM을 쓰지 않은 이유: Geometric Prior로 25배 빠른 의류 디테일컷 자동화

중고 의류 디테일컷 자동 생성을 위해 VLM 대신 Detector와 규칙 기반 크롭을 선택했습니다.\n그 결과 공정 시간을 90% 줄이고 11만 개 상품에 일괄 적용했습니다.

#LLM#AWS Lambda#Docker
9000

AI

AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인

슬로우 쿼리 분석과 PR 반영까지 이어지는 AI 파이프라인을 하네스로 설계한 사례를 다뤘습니다. 반복 작업에 특화된 스페셜리스트형 구조로 품질과 운영 안정성을 높였습니다.

#Spring Boot#JPA#Claude
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아키텍처

무신사 메가스토어 성수: 보이지 않는 기술, 선명해지는 경험

무신사 메가스토어 성수의 ESL, 오프라인 PDP, Self-POS, RFID 설계를 소개했습니다.기술을 드러내지 않고 고객 경험 속에 자연스럽게 녹인 리테일 구조를 설명했습니다.

#RFID#ESL#Self-POS
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기타

The Human: 점수 너머의 판단

AI 채용 평가에서 점수만으로는 후보자의 사고를 충분히 판단할 수 없다는 점을 짚었습니다. 면접과 설계 문서, 사람의 판단이 여전히 중요한 이유를 정리했습니다.

#채용#면접#LLM
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AI

The Machine: AI가 AI 활용 코드를 평가하다

AI 코딩 에이전트를 대규모로 평가하기 위한 멀티 에이전트 하네스 설계를 다뤘습니다. 마크다운 지침과 JSON Schema로 재현성을 확보하고 기능과 깊이를 분리해 채점했습니다.

#Docker#GitHub#JSON Schema
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AI

Gemini 기반 테스트 케이스 자동화 실패와 성공기

Gemini로 테스트 케이스 초안을 자동화하려 했지만, 단일 프롬프트는 한계가 있었습니다. 규칙 학습과 분할 도출 방식으로 커버리지와 효율을 크게 개선했습니다.

#LLM#Gemini#Claude API
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아키텍처

Self-POS(무인 계산대) : 무신사다운 오프라인 고객경험을 설계하다.

무신사는 오프라인 결제 대기와 직원 의존도를 줄이기 위해 Self-POS를 도입했습니다. 고객 흐름과 하드웨어 연동, 서버 검증을 함께 설계해 셀프 결제 경험을 안정화했습니다.

#UI/UX#QA#하드웨어
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AI

AI한테 테스트 코드를 맡겼더니 커버리지가 8배 올랐다

AI와 문서화된 프롬프트를 활용해 iOS 테스트를 대규모로 작성하고 커버리지를 크게 높인 사례입니다. 반복 작업은 AI가 맡고 비즈니스 검증은 사람이 담당하며 품질과 속도를 함께 확보했습니다.

#iOS#test#coverage
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프론트엔드

무신사 Self-POS — Zero to One 구축기: 직원이 사라진 계산대, 그 자리를 채운 경험 설계

무신사 매장의 Self-POS를 Zero to One으로 설계한 과정입니다. 필드 리서치와 AI 시각화를 바탕으로 결제 속도, 회원 전환, 글로벌 대응을 함께 풀었습니다.

#UI/UX#Kotlin#cloud
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AI

후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기

후기가 많아질수록 원하는 정보를 찾기 어려워 AI 후기 요약 기능을 도입했습니다. 9단계 후처리와 우선순위 폴백으로 신뢰도와 커버리지를 높였습니다.

#LLM#prompt#UI/UX
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기타

To. MUSINSA ROOKIES

무신사 루키즈 AI 네이티브 신입 엔지니어 채용 과정과 평가 의도를 설명했습니다. 모호한 요구사항 속 문제 정의 능력과 협업 역량을 중점적으로 봤습니다.

#Docker#자동화#모니터링
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프론트엔드

보이지 않는 품질, 데이터. 로그가 틀리면 고객도 틀린다

모바일 앱 릴리스 전에 로그 품질을 자동으로 검증하는 구조를 설계하고 운영한 사례를 공유했습니다. 수동 검수의 한계를 줄이고, 실제 배포 전 로그 이슈를 조기에 발견한 과정을 설명했습니다.

#자동화#Appium#BigQuery
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AI

AI를 쓰는 회사 vs AI를 만드는 회사

오프라인 핏 경험을 온라인까지 이어가기 위해 초기에는 외부 LLM으로 빠르게 검증했습니다. 이후 비용과 차별화 한계를 보고, 체형 데이터를 자산화하는 자체 AI 전략으로 전환했습니다.

#LLM#prompt#개인화
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AI

“힘세고 강한 아침”을 넘어: GPT-4o-mini를 대체할 TranslateGemma 실험기

GPT-4o-mini 번역의 오역과 운영 리스크를 줄이기 위해 TranslateGemma를 온프레미스 대안으로 실험했습니다. 한국어 리뷰 번역 비교에서 용어 보존과 자연스러움이 더 나은 결과를 확인했습니다.

#LLM#번역#온프레미스
6100

AI

The Philosophy: AI Native Hiring

AI 네이티브 엔지니어 채용을 위해 기존 코딩 테스트를 재설계한 과정을 소개했습니다. 수강신청 시스템 과제로 동시성·설계·문서화 역량을 평가하는 철학을 설명했습니다.

#채용#자동화#동시성
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AI

설 연휴에 Claude Code Agent Teams를 데려갔습니다.

설 연휴 온콜에서 데이터 정합성 이슈를 계기로 Claude Code Agent Teams로 진단 대시보드를 반나절 만에 구축했습니다. API 계약을 먼저 고정하고 FE·BE를 병렬로 개발해 운영 효율과 테스트 생산성을 높였습니다.

#Claude Code#AI 코딩 에이전트#React Query
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프론트엔드

모노레포 환경에서 i18next 다국어 시스템 구축하기

모노레포 프론트엔드에서 i18next와 Lokalise를 연동해 다국어 시스템을 구축한 과정을 공유했습니다. 동적 import를 넘어 정적 import와 빌드 타임 언어 분리로 번들 크기와 로딩 시간을 줄였습니다.

#i18next#React#GitHub Actions
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