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퀸잇, 인플루언서 마케팅 프로그램 ‘퀸잇 크리에이터’ 출시
라포랩스
기타

퀸잇, 인플루언서 마케팅 프로그램 ‘퀸잇 크리에이터’ 출시

퀸잇이 셀러와 크리에이터를 직접 연결하는 인플루언서 마케팅 프로그램을 출시했습니다. 협찬, 제작, 업로드를 시스템화해 운영 효율을 높이고 어필리에이트 수익도 지원했습니다.

#인플루언서 마케팅#어필리에이트
12005분
카카오뱅크
기타

if(kakao)25, 카카오뱅크가 전하는 기술 이야기

if(kakao)25에서 카카오뱅크가 기술 세션, 패널톡, 부스를 통해 AI와 금융 기술 사례를 공유했습니다.\n프롬프트 공격 대응, 개발 생산성 향상, 테스트 자동화, 데이터센터 관리 개선 내용을 소개했습니다.

#LLM#prompt
24005분
JSON 데이터베이스로서의 PostgreSQL: 고급 패턴 및 모범 사례
AWS
백엔드

JSON 데이터베이스로서의 PostgreSQL: 고급 패턴 및 모범 사례

PostgreSQL의 JSON/JSONB 기능으로 스키마 유연성과 트랜잭션 무결성을 함께 확보하는 방법을 소개했습니다. CMS 예제를 통해 GIN 인덱스, JSON_TABLE, 전문 검색, AWS 운영 팁까지 정리했습니다.

#PostgreSQL#JSONB
93005분
당근마켓
백엔드

당근 데이터 지도를 그리다: 컬럼 레벨 리니지 구축기

BigQuery 쿼리 로그를 SQL 파싱해 컬럼 레벨 리니지를 구축한 사례를 소개했습니다. 테이블·컬럼 의존 관계를 빠르게 추적해 데이터 신뢰성과 운영 효율을 높였습니다.

#SQL#BigQuery
91005분
AI TOP 100이 우리에게 남긴 것들
카카오
기타

AI TOP 100이 우리에게 남긴 것들

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48005분
한컴 성장사이 ①: 2025년 한컴 개발문화 회고 – 테크세미나 운영기
한글과컴퓨터
기타

한컴 성장사이 ①: 2025년 한컴 개발문화 회고 – 테크세미나 운영기

한컴 전사 테크세미나의 기획 배경과 운영 과정을 회고했습니다. 내부 설문을 바탕으로 주제를 정하고 행사 운영을 고도화한 경험을 공유했습니다.

#AI Agent#지식그래프
67005분
개발자의 시간을 벌어주는 두 가지 도구: 잘 쓴 테크 스펙, 그리고 AI
마켓컬리
AI

개발자의 시간을 벌어주는 두 가지 도구: 잘 쓴 테크 스펙, 그리고 AI

테크 스펙으로 개발 맥락과 작업을 먼저 정리해 코드 리뷰와 일정 산정 효율을 높였습니다. 또한 PRD를 AI에 넣어 테크 스펙 초안을 만들고 문서 자동화를 실험했습니다.

#테크 스펙#PRD
213005분
네이버 D2
AI

VLOps:Event-driven MLOps & Omni-Evaluator

Event-driven MLOps와 Omni-Evaluator 구조를 소개한 세션입니다. 메시지 기반 오케스트레이션으로 확장성과 느슨한 결합을 확보한 점이 핵심입니다.

#MLOps#cloud
53005분
네이버 D2
프론트엔드

FE News 25년 12월 소식을 전해드립니다!

FE News 25년 12월 소식에서 프런트엔드와 웹 플랫폼, LLM 관련 주요 흐름을 정리했습니다. WebAssembly, React, Vercel, 브라우저 표준, LLM Council 사례를 함께 소개했습니다.

#WebAssembly#LLM
176005분
펫프렌즈
백엔드

AOP 기반 Feature Toggle 라이브러리

AOP 기반 Feature Toggle 라이브러리의 전체 구조와 핵심 동작 흐름을 정리했습니다.\n멀티모듈, 라우팅 어노테이션, Registry, WebClient 조회를 통해 기능 전환을 유연하게 처리했습니다.

#AOP#Spring Boot
62005분
펫프렌즈
프론트엔드

App Store 5.1.1 가이드라인 리젝 대응기: SwiftUI Repository 패턴으로 게스트 기능 구현하기

App Store 5.1.1 리젝을 계기로 SwiftUI 앱에 게스트 모드를 설계하고 Repository 패턴과 DI Container를 도입했습니다. Mock 데이터와 화면 분리를 통해 유지보수성과 확장성을 함께 확보했습니다.

#SwiftUI#Repository
42005분
AWS Well-Architected Generative AI Lens로 생성형 AI 워크로드 제대로 설계하기
AWS
아키텍처

AWS Well-Architected Generative AI Lens로 생성형 AI 워크로드 제대로 설계하기

AWS Well-Architected Generative AI Lens로 생성형 AI 워크로드를 설계·운영하는 방법을 정리했습니다. PoC를 프로덕션으로 옮길 때 필요한 보안, 성능, 비용, 운영 관점을 점검할 수 있습니다.

#AWS#LLM
30005분