
QueryPie TPM 팀의 하루 엿보기: 고객을 사로잡는 비법 공개
QueryPie TPM 팀의 하루와 고객 지원 방식을 소개한 글입니다.\nJira 검토, on-call 협업, 24시간 대응 체계로 고객 비즈니스를 지원합니다.

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급변하는 클라우드·컨테이너 환경에서 Agent 기반 보안의 한계를 짚고 Agentless 철학의 필요성을 설명했습니다. QueryPie의 프록시 기반 접근제어와 두나무 사례로 운영 효율과 가시성 향상 효과를 소개했습니다.


OpenAI Assistant API의 개념과 핵심 구성 요소를 정리했습니다. 파일 검색, 코드 실행, 함수 호출로 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하는 활용 예시를 소개했습니다.

코틀린에서 함수형 프로그래밍을 처음 접할 때의 막막함을 다루는 글입니다. 직접 찾아본 길을 따라 함수형 스타일을 이해하도록 돕습니다.

은행의 하루 3천만 트래픽 홈 화면을 레거시에서 분리해 새로 개편한 사례를 다뤘습니다. MSA 기반으로 안정적인 홈 서비스 분리를 추진한 여정을 정리했습니다.


사전 학습, 지도 미세 조정, RLHF, DPO를 통해 LLM 정렬 전략을 설명했습니다. 특히 선호 데이터와 기각 샘플링, DPO의 장점을 중심으로 비교했습니다.
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무신사 주문 시스템이 모놀리식에서 MSA, EDA, Kafka, Java 전환까지 단계적으로 개선된 과정을 다뤘습니다. 대규모 트래픽과 이벤트 시즌에서도 안정성과 확장성을 높인 리팩토링 경험을 공유했습니다.


뉴스레터와 문의 기능을 당분간 중단하고, 수집된 이메일 주소를 2024년 11월 25일 이후 영구 삭제한다고 공지했습니다. 개인정보 보호 강화가 완료되면 일시 중단된 기능을 다시 열 예정입니다.


테이블링 백엔드 팀의 3개월 온보딩 경험과 회고를 공유했습니다. 웰컴 키트, 돌보미 제도, 단계적 과제를 통해 팀 문화와 협업 방식을 소개했습니다.

스피너 대신 스켈레톤, Transition, Tanstack-Query를 활용해 웹앱 UX를 개선한 사례를 소개했습니다. 상황에 따라 로딩 UI를 다르게 적용해 체감 속도와 개발 생산성을 함께 높였습니다.

웹앱의 로딩 경험을 개선하기 위해 스피너, 스켈레톤, 전환 애니메이션, Tanstack-Query를 도입한 사례를 소개했습니다. 화면 특성과 지연 시간에 따라 로딩 방식을 나누고 공통 컴포넌트로 구현 비용을 줄인 점이 핵심입니다.

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