
학생에서 개발자로: 로또 구현부터 레거시 개선까지, 서버의 흐름을 배우다
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AI가 실행을 맡는 시대에 디자이너의 역할을 문제 발견과 판단, 시스템 설계로 재정의했습니다. Taste와 Judgement를 키우고 디자인 시스템을 AI 오케스트레이션의 기반으로 삼아야 한다고 설명했습니다.

Cloud 3.0 시대에는 데이터 주권과 AI 혁신을 함께 고려한 하이브리드 전략이 중요하다고 설명했습니다. 민감 데이터는 ktcloud에 두고 AI와 글로벌 서비스는 Azure로 분리하는 구성을 제시했습니다.
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입사 초기 세일즈 MD가 AI로 외부 영업의 비효율을 개선한 사례를 소개했습니다. 반복 업무는 AI에 맡기고, 브랜드 판단과 관계 형성은 사람이 맡는 방식이 핵심이었습니다.

미국 시장을 겨냥해 알라미 사진 미션을 재설계하고 반복 개선한 사례를 다뤘습니다. 직접 사용과 데이터 검증으로 첫 경험을 쉽게 만들며 유입과 리텐션을 함께 끌어올렸습니다.

두 번의 창업 실패를 통해 문제 정의와 수익화의 중요성을 배웠습니다. 딜라이트룸의 Why 중심 문화와 자립 가능한 사업 구조에 공감해 합류했습니다.

디자인 시스템을 일관성과 판단 비용 관리의 문제로 다시 정리했습니다.\nAI를 활용해도 최종 기준과 예외 판단은 사람이 맡아야 한다고 설명했습니다.

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AWS re:Invent 2025에서 Agentic AI와 관리형 클라우드 기술의 방향을 살펴보았습니다. 프로덕션 운영과 보안 관점에서 카카오뱅크에 적용할 인사이트를 정리했습니다.

외국인 사용자가 토스 인증과 가입 과정에서 왜 이탈하는지 유저 리서치로 살펴봤습니다. 이름·주소 입력과 본인인증 허들이 오프라인 의존으로 이어지는 맥락을 확인했습니다.