올리브영이 외부 솔루션 대신 Amazon SES와 Connect를 활용해 운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템을 구축했다.
모바일 환경의 엄격한 용량 제한을 극복하기 위해 C++와 LOUDS 자료구조를 활용해 최종 라이브러리 크기를 약 200KB로 줄이고, select0 연산 최적화로 분석 속도를 약 17% 개선한 형태소 분석기 개발 사례입니다.
뱅크샐러드는 2025 핀테크 위크에서 AI 에이전트와 마이데이터 기반 금융 자동화를 선보였다.
딜리버리히어로가 전 세계 7개 엔티티와 함께 기술적 연결을 위한 '글로벌 해커톤 2025'를 성공적으로 운영했다.
코드 내의 암묵적인 의존 관계를 함수나 클래스 단위로 격리하여 런타임 오류를 방지해야 한다.
올리브영 QA팀이 2025 QA Korea Conference에 공식 후원사로 참여하여 팀의 비전과 품질 문화를 공유했다.
쓰기 처리량 최대 47% 향상, 지원 기간 5년으로 확대, 온프레미스에서도 마이너 릴리스 지원
LLM의 인지 한계를 시스템으로 보완해 Claude Code를 예측 가능하게 쓰는 법을 정리한다.
올리브영이 DB 의존성을 줄이고 실시간 재고 반영을 위해 Kafka Streams 기반의 EDA 아키텍처를 도입했다.
올리브영은 비동기 시스템의 Time Gap과 원자성 부재로 인한 쿠폰 미발급 문제를 Redis Lua 스크립트 도입을 통해 해결하고자 했다.
코드 리뷰 시 조건 필터의 중복이나 누락을 방지하기 위해 호출부와 호출 대상의 코드를 함께 검토해야 한다.
카카오 Kanana 조직이 20억 파라미터 규모의 멀티모달 임베딩 모델 'Kanana-v-embedding'을 공개했으며, 한국어 특화 데이터셋 KoEmbed 학습을 통해 Jina Embeddings v4 대비 우수한 검색 성능을 입증했습니다.
DPO 학습과 배우 녹음 데이터로 감정 표현력 향상, 한국어 이미지 기반 벤치마크에서 GPT-4o 추월
Radix Primitives와 Panda CSS로 접근성과 유연성을 갖춘 YDS 컴포넌트를 재구축했다.
올리브영 QA팀이 AI 툴을 활용해 인시던트 대응 프로세스를 교육하는 25분 분량의 영상을 제작했다.
iframe 환경에서 postMessage를 활용해 중복 토큰 요청과 401 에러를 해결한 인증 시스템 구축 사례를 공유한다.
JSON 유닛 테스트 시 문자열을 직접 비교하는 대신 구조를 추상화하여 검증함으로써 테스트의 유연성과 정확성을 높여야 한다.
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