
사내 AI 리터러시를 향상하기 위한 AI Campus Day를 개최했습니다
사내 AI 리터러시 향상을 위해 전직군 대상 실습 행사 AI Campus Day를 개최했습니다. 사내 AI 멘토와 운영 장치를 활용해 업무 맥락에 맞는 교육과 높은 참여 경험을 만들었습니다.

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SparkListener와 Spark History MCP, n8n AI Agent를 연결해 Spark 장애 분석을 자동화했습니다.\n실시간 에러 감지와 히스토리 조회로 원인과 해결책을 Slack으로 전달했습니다.

카카오가 Agentic AI 구현에 최적화된 언어모델 Kanana-2를 오픈소스로 공개했습니다. 자체 개발한 차세대 언어모델이라는 점을 강조했습니다.


여기어때컴퍼니의 Oracle to Aurora MySQL 마이그레이션 사례를 소개했습니다. 생성형 AI 기반 OMA로 6주 만에 대규모 전환과 검증을 완료했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore Memory로 LLM의 Statelessness를 보완하는 기억 시스템을 소개했습니다. 단기·장기 기억, 자동 검색, 대화 분기를 통해 기억하는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 설명했습니다.

Figma 플러그인 2.0의 성능 개선을 위해 통신 계층과 렌더링 구조를 전면 재설계했습니다. 비동기 매칭, 탐색 비용, 이미지 로딩, 스토리지 동기화를 최적화해 체감 속도와 안정성을 높였습니다.
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Figma 플러그인 UI를 가볍고 단순한 구조로 설계한 과정을 소개했습니다. 필터 상태, 캐시, 메시지 통신을 중심으로 실데이터 연동과 UX 개선을 정리했습니다.

Figma 플러그인에서 내부 API를 직접 호출할 때 발생하는 CORS와 HTTPS 제약을 해결하기 위해 프록시 서버를 구축했습니다. 기존 인프라를 재사용하고 최소 권한 원칙으로 설계해 안전하게 운영했습니다.


도소매·유통 업종의 잦은 채용에서 반복되는 온보딩 업무를 전자계약과 조직도 기반 권한 관리로 줄이는 방법을 소개했습니다. 인사 데이터 연동과 실시간 진행 확인으로 신입사원 입사 초기 과정을 체계화했습니다.


AWS re:Invent 2025의 핵심 키노트와 신규 발표를 정리한 글입니다. AI 인프라 확장과 에이전트 시대를 위한 AWS의 방향을 요약했습니다.

네이버 Logiss의 로그 파이프라인 운영 문제와 개선 과정을 다뤘습니다. Storm Kafka spout 수정과 멀티 토폴로지 도입으로 비용·성능·안정성을 높이려 했습니다.


올리브영 QA팀이 2025 QA Korea Conference에 참여한 회고를 공유했습니다. 부스 운영과 발표, 커피챗을 통해 팀워크와 품질 문화를 전했습니다.