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한 번 더 라포랩스를 선택한 이유: Product Builder
라포랩스
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한 번 더 라포랩스를 선택한 이유: Product Builder

라포랩스 AX 팀 Product Builder 인턴이 합류 이유와 업무 경험을 공유했습니다. AI로 운영 비효율을 줄이고 전사 자동화를 확장하려는 방향을 소개했습니다.

#자동화#Product Builder
21005분
채널톡
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디자인팀은 플레이샵가면 뭐해요?

디자인팀 플레이샵에서 성향 검사 공유, AI 캐릭터 제작, 서바이벌 게임과 식사로 팀워크를 다진 이야기를 담았습니다. 서로를 더 이해하고 함께 일하는 방식을 맞춰가는 분위기를 소개했습니다.

#Claude#design
2005분
디자인팀은 플레이샵가면 뭐해요?
채널톡
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디자인팀은 플레이샵가면 뭐해요?

디자인팀 플레이샵에서 웨이마크 검사와 AI 캐릭터 제작, 서바이벌 게임을 함께 진행했습니다. 팀원 성향을 이해하고 재충전한 뒤 소고기 식사로 마무리했습니다.

#문화#Claude
9005분
Direct Connect Gateway와 Transit Gateway 연결 – 동일 리전 TGW는 1개의 제약
농심NDS
데브옵스

Direct Connect Gateway와 Transit Gateway 연결 – 동일 리전 TGW는 1개의 제약

여러 계정의 TGW를 하나의 DXGW에 연결해도 동일 리전에서는 실제로 하나만 동작했습니다. 리전당 TGW 1개 제약을 고려해 단일 TGW 중심으로 구조를 단순화했습니다.

#AWS#AWS Direct Connect
43005분
농심NDS
데브옵스

EKS에서 EBS 볼륨의 AZ 종속성으로 인해 발생하는 파드 장애 사례

EKS에서 EBS 볼륨의 AZ 종속성 때문에 파드 어태치 실패가 발생하는 사례를 정리했습니다. 멀티 AZ가 필요하면 Affinity로 고정하거나 EFS로 전환하는 방식이 핵심입니다.

#EKS#EBS
48005분
농심NDS
데브옵스

Amazon EKS에서 Amazon Linux 지원 종료 대응하기

Amazon Linux 1 지원 종료로 EKS 노드그룹 전환이 필요해졌습니다. 운영 구조를 유지하려면 새 노드그룹 교체가 기본 전략이 되고, 필요 시 신규 클러스터도 고려해야 했습니다.

#AWS#EKS
41005분
코드 품질 개선 기법 26편: 설명의 핵심은 첫 문장에 있다
라인
기타

코드 품질 개선 기법 26편: 설명의 핵심은 첫 문장에 있다

주석은 첫 문장에 가장 중요한 내용을 담아 개요를 먼저 전달해야 한다고 설명했습니다. 문서화 주석, 임시방편 코드, TODO 주석 모두 같은 원칙을 적용할 수 있다고 정리했습니다.

#comment#문서화
123005분
여기어때
기타

여기어때 비주얼 에셋, 새롭게 정의하다

여기어때가 브랜드 일관성과 활용성을 높이기 위해 비주얼 에셋 체계를 새로 정리한 사례를 소개했습니다. 2D·3D 원칙, UT 검증, 검색성과 네이밍 개선까지 함께 다뤘습니다.

#UI/UX#design system
64005분
NOL
기타

직관이 아닌 데이터로: NOL PM의 실험 설계 이야기

PM이 직관이 아닌 데이터로 가설을 검증하는 실험 설계 방법을 정리했습니다. NOL 사례를 통해 작은 UI 변화도 전환과 경험 개선으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다.

#A/B 테스트#SQL
51005분
한국어와 이미지를 한 번에, 카카오의 멀티모달 임베딩 모델 개발기
카카오
AI

한국어와 이미지를 한 번에, 카카오의 멀티모달 임베딩 모델 개발기

한국어 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 임베딩 모델 개발기를 소개했습니다. 자연어 기반 사진 검색과 유사 상품 추천 사례를 중심으로 설명했습니다.

#LLM#멀티모달
88005분
더욱 똑똑하게 답하며, 더욱 풍부한 감정표현을 향한 Kanana-o의 진화 과정
카카오
기타

더욱 똑똑하게 답하며, 더욱 풍부한 감정표현을 향한 Kanana-o의 진화 과정

X

#LLM#멀티모달
40005분
우아한 형제들
AI

“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화

장바구니 맥락을 반영한 추천 모델로 Item2Vec의 한계를 개선했습니다. 오프라인 평가와 A/B 테스트에서 담기율, 다양성, 주문율이 함께 향상되었습니다.

#ML#추천 시스템
64005분