

올리브영 물류 시스템의 진화 - 고객 경험의 시작과 끝을 함께하다
올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.


올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.

Flink와 Apache Paimon으로 실시간 유효 광고 선정 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 실시간 처리 보장, 조인, 타임 트래블, 자동 compaction 같은 Paimon 활용 포인트를 정리했습니다.

Amazon Q Developer의 주요 기능과 활용 팁을 소개한 글입니다. 실제 도입 사례와 함께 개발 생산성 향상 포인트를 정리했습니다.

CloudWatch Investigations로 알람과 연관된 지표, 로그, 리소스를 연결해 장애의 맥락을 파악하는 방법을 소개했습니다. 복잡한 장애에서 무엇부터 볼지 안내해 주는 조사 가이드로 활용할 수 있다고 설명했습니다.

웹앱 환경에서 블록 에디터를 직접 개발한 과정을 소개했습니다. ProseMirror를 선택하고 삭제 방지와 스크롤 문제를 해결하며 확장성을 확보했습니다.

세일즈팀 미팅 로그 작성 부담을 줄이기 위해 AI 자동화 워크플로우를 구축한 사례를 소개했습니다.문제 정의와 사용자 습관 변화가 구현보다 더 중요했다는 점을 배웠습니다.

생성형 AI로 세일즈 업무 비효율을 줄이기 위한 DOGE TF의 자동화 사례를 다뤘습니다. 미팅 로그 자동화와 운영 과정에서 문제 정의와 커뮤니케이션의 중요성을 강조했습니다.


앱 성능을 웹뷰 포함 여부에 따라 공통·앱 전용·웹 전용 지표로 나누어 설명했습니다.\nQA에서 Launch Time, FPS, Jank, LCP, INP를 함께 측정해 품질 기준을 세우는 방법을 정리했습니다.
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포스타입 기술팀이 AI 코드 리뷰 도구 CodeRabbit을 도입한 배경과 사용 경험을 공유했습니다. 기술적 오류 탐지와 셀프 리뷰에는 유용했지만, 비즈니스 맥락과 리뷰 시간 단축에는 한계가 있었습니다.


사내 Confluence 문서를 자연어로 찾는 LLM Agent 개발 과정을 소개했습니다. 검색 쿼리 생성, 요약, 캐싱, OCR 등 운영 최적화 포인트도 다뤘습니다.


CQRS와 MongoDB 도입 후에도 엑셀 다운로드가 느린 원인을 Tomcat의 NDJSON flush 병목에서 찾았습니다. 1000개씩 버퍼링해 직접 write하도록 바꿔 성능 개선을 이끌었습니다.


생성형 AI가 SDLC 전 과정을 어떻게 바꾸는지 단계별로 정리했습니다. Amazon Bedrock, Amazon Q Developer, Kiro를 활용한 명세서 기반 개발과 운영 지원을 소개했습니다.