
당근페이 FE, 4개의 프로젝트를 하나로 합치며 나눈 대화들
당근페이 프론트엔드가 4개 프로젝트를 원레포·원도메인 구조로 통합한 배경과 논의 과정을 공유했습니다. 폴더 구조를 page, shared, common 기준으로 정리하며 기준을 세워가는 방식을 소개했습니다.

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개인 블로그 기록을 RAG 데이터로 활용해 Streamlit과 LangChain으로 LLM 애플리케이션을 만들었습니다.\n운영 지표, 벡터 DB 연동, 개별 파일 업데이트 최적화까지 직접 겪은 고민을 정리했습니다.
토스페이먼츠가 MDX와 OAS, remark를 결합해 API 문서 작성의 자유도와 정확도를 높인 사례를 소개했습니다.\n스펙 자동화와 PR 기반 반영으로 반복 작업을 줄이고 문서 품질을 개선했습니다.

ChatGPT를 활용한 뉴스 감성 분석이 주가 예측에 미치는 영향을 소개했습니다. 전통적 감성 분석과의 비교를 통해 금융 분야 적용 가능성을 살펴봤습니다.

보이지 않는 배차 로직을 정책서로 정리해 협업 비용을 줄인 사례를 소개했습니다. 흐름과 상세를 분리해 최신 정책을 읽기 쉬운 문서로 만든 과정과 효과를 다뤘습니다.


Argo 컨테이너가 작업 종료 후에도 정상 종료되지 않아 강제 종료되며 exit status 143이 발생했습니다. 반복 재시도로 가려진 종료 문제의 원인을 추적한 사례입니다.
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생성형 검색이 서비스로 자리 잡기 위해 필요한 전환 전략을 설명했습니다.\n초기 강점 시나리오를 선정하고 리텐션과 품질을 보며 점진적으로 확장해야 합니다.

입사 2개월차 백엔드 인턴이 프로젝트 개발과 장애 대응을 통해 배운 점을 공유했습니다. 테크 스펙, 테스트, 모니터링, 회고가 성장과 안정성에 중요했다고 정리했습니다.


항공권 예약 데이터로 Random Forest 분류 모델을 구현하고 Grid Search로 튜닝한 과정을 설명했습니다. 불균형 데이터 처리, 성능 평가, 특성 중요도 해석까지 함께 다뤘습니다.

Kubernetes에서 Pod를 특정 노드에 배치하는 방법을 다뤘습니다. Node Selector와 Node Affinity, 그리고 Pod 생명 주기별 동작을 설명했습니다.
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주말 중고차 직거래에 필요한 정밀 점검과 명의 이전 준비를 안내했습니다. 보험 가입과 서류 준비 같은 거래 주의사항도 함께 정리했습니다.


가격 비교 유입 고객의 주문 여정에서 할인 인지와 쿠폰 적용 마찰을 줄여 전환율을 개선했습니다.\n제휴 가격 일치와 쿠폰 자동다운·자동적용으로 주문완료 전환율을 34% 높였습니다.