
[24. 10. 8] 의료 현장과 기술의 연결 고리, SE(Solution Engineer) Harold와 Colin을 소개합니다
의료 AI 솔루션을 병원에 도입하고 운영하는 Solution Engineer의 역할과 실무를 소개했습니다. EMR 연동, 고객 소통, 맞춤형 적용이 핵심 과제로 다뤄졌습니다.

의료 AI 솔루션을 병원에 도입하고 운영하는 Solution Engineer의 역할과 실무를 소개했습니다. EMR 연동, 고객 소통, 맞춤형 적용이 핵심 과제로 다뤄졌습니다.


Claude Code의 reasoning effort가 vLLM에서 어떻게 전달되는지 소스코드로 확인했습니다. high 외 값은 대부분 max로 처리돼 실질적 제어 효과가 제한적이라고 정리했습니다.

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Claude Code를 개인 생산성을 넘어 조직 생산성으로 확장하는 Amazon Bedrock 학습 플랜을 소개했습니다. 10개 영상으로 개인, 팀, 엔터프라이즈 운영까지 이어지는 4단계 로드맵을 제시했습니다.

사내 재무 업무를 AI로 자동화하되, 숫자는 거래 이력과 규칙으로 계산하고 설명과 검증에 AI를 활용했습니다. 또한 권한 경계와 감사 로그, 환경 분리 같은 운영 안전장치가 더 중요하다고 정리했습니다.

WhatsApp 채팅 안에서 대출 신청부터 진행까지 처리하는 대화형 AI 서비스를 해커톤으로 구현했습니다.\nAI 추출·검증 레이어와 제한 메커니즘으로 신뢰성과 운영 리스크를 함께 다뤘습니다.

바이탈케어를 만드는 PO와 PM의 역할 차이와 제품 기획 과정을 소개했습니다. 의료 현장 인사이트와 소통을 바탕으로 서비스 고도화를 이어가는 내용입니다.
네이버클라우드 아카데미와 가천대학교가 함께한 생성형 AI 교육 과정을 소개했습니다. 주말 40시간 동안 진행된 실습 중심 프로그램과 학생들의 성과를 공유했습니다.
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Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만들기 위한 AICC Builder와 6종 에셋 생성 과정을 소개했습니다. 인터뷰부터 배포와 전화 검증까지 이어지는 PoC 절차를 설명했습니다.


LLM으로 대규모 기술 문서를 만들 때는 내용을 생성하는 것과 구조·서식을 통제하는 것을 분리해야 했습니다. BC 단위 분할, JSON 스키마, 정합성 검증으로 187쪽 초안을 43쪽 최종본으로 줄였습니다.


분산 학습용 AWS 컴퓨트 선택을 모델 규모와 통신 패턴 기준으로 정리했습니다. GPU 성능보다 인터커넥트, 메모리, 운영 방식이 병목을 좌우한다고 설명했습니다.
네이버클라우드가 NVIDIA Nemotron 연합에 합류하며 소버린 AI와 글로벌 협력의 균형을 모색했습니다. HyperCLOVA X 고도화와 국내 AI 경쟁력 강화 방향을 제시했습니다.