How We Protect Karrot’s Internal PyPI Proxy from Supply Chain Attacks
내부 PyPI 프록시 앞단에 얇은 프록시를 두어 CodeArtifact를 PyPI처럼 사용하도록 구성했습니다. 또한 PEP 691의 upload-time을 활용해 cooldown 정책을 중앙에서 적용했습니다.
내부 PyPI 프록시 앞단에 얇은 프록시를 두어 CodeArtifact를 PyPI처럼 사용하도록 구성했습니다. 또한 PEP 691의 upload-time을 활용해 cooldown 정책을 중앙에서 적용했습니다.
LiteLLM 공급망 공격을 계기로 사내 PyPI 프록시에 쿨다운 정책을 도입했습니다.\nPEP 503과 PEP 691을 함께 활용해 최근 업로드 패키지를 필터링하고 전사에 일괄 적용했습니다.


포스타입이 캐릭터톡 출시를 앞두고 4일간의 TF와 PoC로 사업 가능성을 검증했습니다.\n시스템 프롬프트, 모델 선택, 비용과 품질 점검을 통해 출시 수준의 페르소나 챗을 만들었습니다.


라포랩스가 AWS AI-DLC로 사내 배포 플랫폼 Raploy를 구축한 사례를 공유했습니다. 비개발 직군도 AI와 플랫폼을 통해 배포·운영할 수 있도록 자동화와 관측성을 함께 강화했습니다.
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AWS Security Agent로 설계 검토, 코드 리뷰, 침투 테스트를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 개발팀과 보안팀의 병목을 줄이고 SDLC 전반에 보안을 통합하는 방향을 제시했습니다.


Amazon DocumentDB로 전환하며 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 여러 사례로 정리했습니다. 쿼리 플래너 차이와 운영 포인트까지 함께 다뤘습니다.
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Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.

입사 10일 만에 인프라 온보딩을 문서, 검증, AI 대화의 3계층 구조로 다시 설계했습니다. 정책 자동화와 Multi-Agent 실습까지 더해 신규 입사자 경험을 개선했습니다.


AWS Kiro를 중심으로 생성, 실행, 축적을 연결한 AX 운영 구조를 소개했습니다. 개인의 AI 활용을 조직 자산으로 전환한 사례와 적용 효과를 정리했습니다.


티오더가 Slack 기반 Text2SQL 에이전트 티스푼을 AWS와 LangGraph로 구현한 사례를 소개했습니다. 단계적 검색, 이중 승인, SQL 검증으로 안전한 데이터 조회 흐름을 만들었습니다.

올리브영은 AI-DLC와 Unicorn Gym으로 AI 협업 개발 프로세스를 실험했습니다. 요구사항부터 테스트까지 구조화한 워크플로우와 레거시 현대화 가능성을 확인했습니다.