

올리브영은 인시던트를 어떻게 관리하고 있는가?
올리브영은 인시던트 선언부터 대응, 보고, 재발 방지까지의 체계를 정리해 운영하고 있습니다.\n전체 Usecase와 CSP, 레벨 기준을 바탕으로 빠른 전파와 사후 리뷰를 강화했습니다.


올리브영은 인시던트 선언부터 대응, 보고, 재발 방지까지의 체계를 정리해 운영하고 있습니다.\n전체 Usecase와 CSP, 레벨 기준을 바탕으로 빠른 전파와 사후 리뷰를 강화했습니다.

RLHF를 중심으로 LLM 성능을 높이는 SFT, Reward Model, PPO, DPO를 정리했습니다. 사람 선호를 반영하되 학습 불안정성과 보상 해킹에 주의해야 합니다.

LangChain을 활용해 LLM 애플리케이션을 만드는 방법을 소개했습니다. 또한 LangSmith, Retrieval, Agent, 서빙까지 개발 흐름을 예제로 정리했습니다.


카이트의 항공 캘린더 기능과 날짜별 최저가 요금 시각화 방식을 소개했습니다. 해당 기능을 구현한 데이터 파이프라인 개발 배경을 궁금증 형태로 제시했습니다.

Next.js 전환 과정에서 단위 테스트와 API Mocking의 중복·관리 문제를 해결하기 위해 MSW 도입을 검토했습니다. 브라우저와 SSR 환경의 URL 차이를 보정하는 클라이언트를 만들어 프록시 이슈에 대응했습니다.

TDD의 개념은 널리 알려져 있지만 실제로 실천하는 사람은 많지 않다는 문제의식을 다룹니다. 실전에서 TDD를 왜 하기 어려운지에 대한 질문으로 글을 시작합니다.
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CXL 3.0과 3.1의 주요 변경사항을 중심으로 성능, 패브릭 구조, 메모리 공유 기능을 정리했습니다. 또한 CXL이 스토리지와 데이터센터 메모리 운영에 미치는 영향도 함께 설명했습니다.

기술 문서 사이트용 팀 공용 SSG로 Docusaurus를 선정한 이유와 기준을 정리했습니다. 줄 바꿈 테이블, 용어집, API 문서화를 커스터마이징한 사례도 소개했습니다.


컬리의 후기 이미지 흐림 판별 개선 과정을 정리했습니다. 딥러닝 실험의 한계를 확인한 뒤 라플라시안 필터와 표준편차 기반 방식으로 정확도를 높였습니다.

Transactional Outbox 패턴으로 DB 트랜잭션과 메시지 발행의 원자성을 보완하는 방법을 소개했습니다. 리디는 Polling Publisher와 락 조합, 지연 삭제로 Kafka 메시지 신뢰성과 운영 성능을 함께 개선했습니다.


Kyberswap 익스플로잇의 원인을 수수료 재투자와 틱 경계 계산 오류 관점에서 분석했습니다. 올림·내림 처리 차이가 가격 구간 판정과 유동성 갱신 누락으로 이어진 과정을 설명했습니다.


AWS Serverless Image Handler를 도입해 이미지 크기 불일치와 백엔드 의존성을 줄였습니다. 점진적 적용과 캐시 버스팅으로 운영 리스크를 낮추고 성능을 개선했습니다.