뱅크샐러드 QA팀이 LLM과 프롬프트 엔지니어링을 활용해 복잡한 마이데이터 테스트 데이터를 자동 생성하는 방식을 공개했다.
올리브영 인벤토리 스쿼드가 Redis Stream을 활용해 대규모 SKU의 재고 변동 이력을 효율적으로 관리하는 방법을 소개한다.
가트너는 AI 하드웨어 도입 시 운영 비용 절감을 위해 FuriosaAI의 전력 효율적인 칩을 주목해야 한다고 밝혔다.
카카오가 한국어 처리에 특화된 AI 모델 '카나나' 패밀리를 공개했으며, 글로벌 SOTA 모델 대비 한국어에서 압도적인 성능을 보이며 카카오톡 등 서비스에 적용됐다.
카카오가 3T 토큰으로 학습한 Kanana Essence가 llama-3.1-8b 대비 벤치마크 평균에서 더 높은 성능을 기록했으며, Kanana Nano는 프루닝 및 증류 기법으로 효율성을 극대화했다.
SFT와 DPO 및 모델 병합을 통해 개발된 Kanana LLM이 LogicKor 등 한국어 벤치마크에서 유사 규모 모델 대비 월등한 성능을 입증했다.
HG-DPO 기반 백본 모델과 Instantbooth 모듈로 자연스러운 닮음도를 구현했으며, if(kakaoAI)2024에서 포토부스로 검증했다.
카카오페이 결제탭이 SDU와 BFF 구조를 활용해 다양한 콘텐츠를 유연하고 안정적으로 서빙하는 아키텍처를 공개했다.
AI로 인한 실질적인 위험과 피해를 객관적으로 파악하기 위한 최신 연구와 사고 분류 체계를 소개한다.
뱅크샐러드가 테크스펙을 문서가 아닌 실시간 피드백을 위한 토론 매개체로 정의하며 애자일 개발과의 충돌 오해를 해소했다.
코드버디는 PR의 의도를 이해해 기본기(Clean Code)를 넘어선 리뷰를 수행하도록 설계됐다.
Debezium MSK Connect 운영 중 장애 발생 시 Offset 활용 및 신규 Connector 생성을 통한 데이터 정합성 유지 방법을 공유한다.
카카오뱅크가 복잡한 금융 데이터 환경에서 개발 효율을 높이기 위해 자체 REST API 모킹 도구 '제우스'를 개발했다.
올리브영의 Spring Batch 작업 중 장애가 발생하여, 멀티스레드 환경에서의 트랜잭션 분리와 ThreadPoolExecutor 설정 오류를 분석했다.
카카오페이 혜택 서비스 개발 중 발생한 동시성, DB 성능, 멱등성 이슈를 Redis 분산 락 등으로 해결했다.
올리브영이 기존 JSP 기반 기획전 시스템을 Next.js로 전환하며 직면한 렌더링 이슈와 해결 방법을 공유한다.
생성형 AI를 활용해 요구 사항 분석부터 결함 분석까지 QA 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이는 방안이 제시됐다.
스칼라를 활용한 함수형 프로그래밍의 핵심인 순수 함수와 참조 투명성의 개념을 설명한다.
카카오뱅크·페이·엔터프라이즈 CTO가 if(kakaoAI)2024에서 AI 생태계 구축과 클라우드 기술 경쟁력 발표
카카오엔터는 AI 숏폼, 모빌리티는 자율주행·로봇, 헬스케어는 혈당 관리 AI를 소개했다.
인프랩이 AWS Client VPN, Firezone을 거쳐 Tailscale을 선택하기까지의 기술적 경험과 비교를 공유한다.
커스텀 어노테이션과 리플렉션을 활용해 Spring Boot의 초기 요청 지연 문제를 해결하고 웜업 로직을 자동화했다.
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