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파수 AI 2026년 3차 신입 공개 채용, 접수 기간 10월 12일~25일

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AI, 고객 행동의 순서를 읽다: 카카오뱅크 시퀀스 기반 FDS 모델 개발기

2026년 6월 9일

AI, 고객 행동의 순서를 읽다: 카카오뱅크 시퀀스 기반 FDS 모델 개발기

카카오뱅크가 보이스피싱 대응을 위해 거래 단위가 아닌 고객 행동 시퀀스를 분석하는 FDS 모델을 개발했습니다. ViT 변형, XAI, 실시간 서빙으로 대규모 탐지를 빠르게 처리했습니다.

#FDS#시계열 분류

8000

AI국민비서: 공공 특화 에이전트 구축하기

2026년 6월 8일

AI국민비서: 공공 특화 에이전트 구축하기

공공 특화 에이전트인 AI국민비서 구축 경험과 노하우를 공유한 발표 글입니다. 모델 선택, 속도 최적화, Safety 대응, 평가 체계까지 다뤘습니다.

#LLM#prompt

11800

AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 레디 애플리케이션 구축

2026년 6월 8일

AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 레디 애플리케이션 구축

AWS와 NVIDIA Isaac으로 Physical AI를 시뮬레이션과 실세계 학습으로 나눠 가속화하는 아키텍처를 소개했습니다. 엣지 배포와 운영 데이터 재학습을 통해 sim-to-real gap을 줄이는 방법을 설명했습니다.

#AWS#NVIDIA

3400

2026년 6월 8일

Skill 품질 관리를 위한 Rubric 설계와 시스템 구현

Skill 품질 편차를 줄이기 위해 6섹션 30항목 Rubric과 자동 평가 시스템을 설계했습니다. 결정적 결함은 규칙 검사로, 의미 품질은 LLM 판정으로 나누어 관리했습니다.

#LLM#rubric

15700

GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환

2026년 6월 8일

GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 2: 하이브리드 검색과 자연어 쿼리 변환

OpenSearch 기반 이력서 검색에서 하이브리드 검색과 자연어→DSL 변환을 최적화한 사례를 다뤘습니다. Function Calling과 RAG를 결합해 검색 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.

#OpenSearch#LLM

3700

2026년 6월 5일

[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #5 : 검색 고도화(Retrieval Optimization)와 리랭킹(Re-ranking) 기술

RAG 검색 고도화와 리랭킹을 통해 정확한 근거 문서를 더 잘 찾는 방법을 다뤘습니다. 하이브리드 검색, 권한 인지 검색, 적응형 라우팅으로 실무형 파이프라인을 설계했습니다.

#RAG#검색

1900

2026년 6월 5일

토스팀이 AI 파도를 마주하는 방법: AI Surf Day

토스팀이 AI 변화에 대응하기 위해 AI Surf Day를 운영하며 실험과 공유 문화를 만들었습니다. 사례 공유, 에반젤리스트, 외부 협업을 통해 AI 전환의 기반을 넓혔습니다.

#LLM#ChatGPT

26500

비개발자가 한 달 동안 풀스택으로 개발하면서 배운 것

2026년 6월 4일

비개발자가 한 달 동안 풀스택으로 개발하면서 배운 것

비개발자가 한 달 동안 풀스택 개발을 하며 AI 협업 방법론과 환경 설계를 배웠습니다. 구체적 프롬프팅, 병렬 작업, MCP 활용, 문서화의 중요성을 정리했습니다.

#LLM#MCP

14500

2026년 6월 4일

[인사이트] 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링 다음은 하네스 엔지니어링: AI 에이전트 환경 설계

AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 프롬프트만이 아니라 실행 환경 설계가 중요하다고 설명했습니다. 도구, 권한, 테스트, 로그, 승인 흐름까지 포함한 하네스 엔지니어링을 강조했습니다.

#LLM#prompt

16100

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스

2026년 6월 4일

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스

코드 품질이 높아도 AI 접근성은 낮을 수 있다고 설명했습니다. 빌드 가드레일과 모듈 경계, 패턴 일관성이 AI 친화적 코드베이스를 만든다고 정리했습니다.

#code quality#CI/CD

1400

2026년 6월 4일

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스

코드 품질만으로는 AI 코딩 에이전트의 작업 가능성을 설명할 수 없다는 점을 다뤘습니다. 구조적 일관성과 빌드 가드레일이 AI 접근성을 높이는 핵심이라고 정리했습니다.

#LLM#코드 품질

7000

2026년 6월 2일

생성형 AI가 개발자의 생산성을 높이는 코딩 어시스턴트로 활용되는 흐름을 정리했습니다. 프롬프트 엔지니어링의 중요성과 할루시네이션, 보안 같은 주의점도 함께 짚었습니다.

#LLM#prompt

5400

2026년 6월 2일

생성형 AI가 개발 생산성을 높이는 코딩 어시스턴트로 활용되는 흐름을 정리했습니다. 다만 환각과 보안 문제를 막기 위한 검증과 가이드라인도 함께 필요합니다.

#LLM#prompt

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AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법

2026년 6월 1일

AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법

AI 에이전트로 스트리밍 코드를 자율 실험·개선한 사례를 소개했습니다. 자율 루프와 검증 체계를 통해 QoE를 17% 개선했습니다.

#LLM#AI 에이전트

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