하이퍼커넥트

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활동 요약

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마지막 발행: 2026. 4. 22.

블로그 방문

2부: 정책을 따르는 평가자, LLM-as-a-Judge

LLM-as-a-Judge를 설계해 설명 생성 품질을 자동 평가하는 방법을 소개했습니다. 체크리스트와 critique 구조화로 인간 평가와의 정합성을 높이고, 디버깅과 데이터 정제에도 활용했습니다.

#LLM#prompt#자동화

5000

2026년 4월 22일

1부: 데이터도 정답도 없다: 하이퍼커넥트가 LLM을 길들이는 법

정답 데이터가 없는 설명 생성 문제에서 좋은 설명의 기준을 먼저 합의하고 정책으로 정리하는 과정을 소개했습니다. PM과 엔지니어가 pass/fail 평가와 critique를 반복하며 모델과 평가 기준을 함께 수렴시켰습니다.

#LLM#prompt#machine-learning

5300

2026년 1월 23일

온디바이스 AI 얼굴 식별 파이프라인 최적화

온디바이스 얼굴 식별 파이프라인의 병목을 정량 분석해 최적화한 사례를 소개했습니다. 연산 흐름 조정과 병렬화로 응답 시간과 처리량을 크게 개선했습니다.

#Android#ML#TensorFlow Lite

5200

2026년 1월 12일

비즈니스 문제를 AI 문제로 정렬하는 방법

비즈니스 문제를 AI 문제로 바꾸는 완화 접근과 명시적 가정의 중요성을 설명했습니다. 아자르 추천 시스템 사례로 장기 매출을 대화 시간 예측 문제로 단계적으로 정렬하는 과정을 소개했습니다.

#ML#최적화#convex relaxation

9300

2025년 11월 28일

왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기

실제 서비스에 맞는 ML 타겟 메트릭과 학습·평가 설계를 소개했습니다. 랜덤 수집 데이터와 relative mean CR lift로 배포 효과를 오프라인에서 가늠했습니다.

#ML#A/B 테스트#인과 추론

4100

왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기

2025년 8월 26일

클릭 한 번으로 실험 시작! 이터레이션 사이클을 단축하는 추천 실험 시스템 개발기

추천 실험의 병목을 줄이기 위해 Policy와 Experiment를 분리하고 Python DSL과 Z3 검증을 도입했습니다. 그 결과 설정 작성과 리뷰 시간이 크게 줄고, 엔지니어 개입 없이 실험을 운영할 수 있게 했습니다.

#ML#A/B 테스트#DSL

1900

클릭 한 번으로 실험 시작! 이터레이션 사이클을 단축하는 추천 실험 시스템 개발기

2025년 6월 12일

백엔드

1:1 비디오 채팅 서비스는 E2E 회귀 테스트를 어떻게 자동화할까?

1:1 비디오 채팅의 회귀 테스트를 두 개의 driver와 pytest hook, segment, 병렬 실행으로 자동화했습니다. 이를 통해 매칭 간섭을 줄이고 실행 시간을 크게 단축하며 QA 반복 업무를 줄였습니다.

#Python#pytest#Appium

3300

2025년 6월 11일

AI 실시간 추천 시스템을 위한 Flink 기반 스트림 조인 서비스 구축기

Azar의 실시간 추천 시스템을 위해 Flink KeyedProcessFunction 기반 스트림 조인과 배포 전략을 구축한 사례를 소개했습니다. Savepoint, Blue-Green 배포, Redis 중복 제거로 무중단과 Exactly Once를 구현했습니다.

#Apache Flink#Kafka#Redis

9300

AI 실시간 추천 시스템을 위한 Flink 기반 스트림 조인 서비스 구축기

2025년 5월 15일

데브옵스

Building Resilient, High Performance ScyllaDB Clusters with Super Disk

ScyllaDB에 Local NVMe와 EBS를 묶은 Super Disk 구성을 도입해 복구 시간을 크게 줄였습니다. 또한 Windmill으로 교체·복구 절차를 자동화해 운영 안정성과 효율을 높였습니다.

#ScyllaDB#Kubernetes#AWS

1600

Building Resilient, High Performance ScyllaDB Clusters with Super Disk

2025년 3월 28일

백엔드

Apache Flink 어플리케이션의 End-to-End Latency 병목 찾아내기

Flink 어플리케이션의 end-to-end latency 병목을 찾기 위해 operator 지표와 flame graph를 활용하는 방법을 소개했습니다. 처리 시간과 처리 외 시간을 분리해 관측하고, 병목 유형별로 다른 개선 방향을 제시했습니다.

#Flink#성능#모니터링

4700

Apache Flink 어플리케이션의 End-to-End Latency 병목 찾아내기

2025년 2월 18일

백엔드

Flink SQL 도입기

이벤트 스트리밍 처리를 위해 Flink SQL을 도입한 사례와 선택 이유를 정리했습니다. 또한 Kubernetes 기반 HA 구성, GitOps 배포, 운영 중 트러블슈팅과 모니터링 포인트를 공유했습니다.

#Flink SQL#Kafka#Kubernetes

3700

2025년 2월 10일

백엔드

Spring Transactional Rollback Deep Dive

Spring @Transactional 의 롤백이 언제 마킹되는지 예외 타입과 프록시 동작을 기준으로 정리했습니다. Kotlin 과 REQUIRES_NEW 까지 포함해 실제 동작 차이와 주의점을 설명했습니다.

#Spring#Kotlin#AOP

11300

2024년 11월 19일

아자르에서는 어떤 추천 모델을 사용하고 있을까?

아자르는 1:1 비디오 채팅 매칭을 위해 CUPID 추천 모델을 설계하고 적용했습니다. 투 타워 구조와 세션 임베딩 분리로 레이턴시를 줄이고 추천 성능을 높였습니다.

#추천 시스템#two-tower architecture#세션 기반 추천

2300

2024년 11월 12일

데브옵스

장애 모의 훈련 그리고 배운 점

Hyperconnect SRE팀이 Azar 핵심 컴포넌트를 대상으로 첫 장애 모의 훈련을 진행한 과정을 공유했습니다. 실제형 시나리오와 stage 환경 보강을 통해 완화 우선 대응과 팀 간 지표 공유의 중요성을 확인했습니다.

#SRE#Redis#Kafka

2000

2024년 11월 11일

아키텍처

아자르 Data Lifecycle Policy 개발하기

아자르의 개인정보 삭제 정책 시스템을 이벤트 기반으로 설계한 사례를 소개했습니다. 예약부와 처리부를 분리하고 Kafka, Databricks로 무손실 처리와 백필을 지원했습니다.

#Kafka#MySQL#Databricks

2100

2024년 10월 21일

기타

협업 필터링을 넘어서: 하이퍼커넥트 AI의 추천 모델링

하이퍼커넥트 AI 조직이 추천 시스템에 협업 필터링(collaborative filtering)을 넘어 어떤 모델링을 적용하고 있는지 소개합니다.

2800

2024년 10월 9일

기타

Behind the Paper: 하이퍼커넥트 AI 조직이 제품에 기여하면서 연구하는 법

하이퍼커넥트 AI 조직이 어떻게 연구를 통해 제품에 기여하고 논문까지 출판하는지 소개합니다.

2600

Behind the Paper: 하이퍼커넥트 AI 조직이 제품에 기여하면서 연구하는 법

2024년 9월 25일

기타