넷플릭스

·AI/ML·

CLIP, MediaFM, SeqCLIP, IPS, MLP

넷플릭스의 MAPS(Multimodal Asset Personalization at Scale) 프로젝트는 아트워크와 비디오 프리뷰를 멀티모달 임베딩으로 개인화하는 대규모 시스템 설계를 소개합니다. 핵심은 CLIP 이미지 임베딩과 자산 ID 벡터를 결합한 단일 자산 표현으로 신규 자산도 즉시 사용자의 취향을 반영하고, 다섯 가지 캔버스로 구성된 데이터를 하나의 모델로 통합해 신호를 공유하는 설계에 있습니다. 또한 장기 보상 기반 가중치와 IPS 기반 오프라인 평가, MediaFM 기반 멀티모달 비디오 프리뷰 도입으로 콜드스타트 문제를 완화하고 온라인 A/B 테스트에서 성과를 확인했습니다.

올리브영

·AI/ML·

Python

올리브영은 카카오와 협업해 카카오톡 대화방에서 올리브영 뷰티 상품을 바로 추천하는 MCP를 공개했고, 2026년 8월엔 챗GPT 전용 플러그인을 출시했습니다. 전체 시나리오에서 실행 규칙과 데이터 타입 정리, 네이밍 컨벤션으로 툴 체이닝의 안정성과 완성률이 크게 향상되었습니다.

토스

·DevOps·

DevOps, CI/CD, Hotfix, Crash Analysis, Bugsnag

토스는 핫픽스 판단을 심각도 중심에서 벗어나 상황 맥락으로 판단하는 구조로 바꾸고, 릴리즈 마스터와 QA 마스터의 공동 검토를 핵심으로 삼습니다. 또한 1% 같은 신호의 해석을 맥락에 맞게 다루고, 배포와 버그 수정 간 균형을 위해 ‘다음 배포 반영’으로 분류합니다. 크래시 상황 재현은 AI 도구와 규칙 기반 판단으로 신속하게 이루어지며, 재발 방지와 기록 관리로 품질 문화까지 확장됩니다.

미리디

·AI/ML·

Strategy, Innovation, Company Culture, Team Building, Leadership

미리디의 AX 이네이블먼트 스쿼드(AXE)는 개인의 AI 활용 노하우를 팀 업무 방식에 확산하도록 방향, 기준, 도구, 학습 방법을 제공하는 조직 차원의 이니셔티브를 소개합니다. 실습 세션으로 바로 적용 가능한 AI 활용법을 팀에 전파하고 AX 챔피언을 선정해 동료 간 지식 공유를 촉진하며, 회사 차원의 신뢰도 높은 지식 기반을 구축합니다. 또한 보안·데이터·지식 거버넌스와 협력해 합의된 도구 활용 기준과 질문 창구를 마련해 지속 가능한 AI 전환을 돕습니다.

AWS

·Cloud·

AWS Lambda, AWS Step Functions, Lambda Managed Instances, Lambda Durable Functions, Lambda MicroVMs

AWS의 Lambda는 이제 네 가지 실행 모델—Lambda Functions, Lambda Managed Instances, Lambda Durable Functions, Lambda MicroVMs—으로 구성되어 각 실행 단위와 격리 수준을 다르게 제공합니다. 본문은 네 가지 모델의 구조 차이, 최대 지속 시간, 격리 방식, 상태 유지 특징을 비교하고, 시작점으로 워크로드 성격에 맞춰 적합 모델을 선택하는 기준을 제공합니다. 워크로드 특성에 따라 어떤 모델에서 시작해야 하는지에 대한 실무 가이드가 제공되며, 필요에 따라 다른 모델로 범위를 확장할 수 있습니다.

미리디

·DevOps·

AWS, Terraform, ECS, Terragrunt, ALB

미리디가 Terraform과 Terragrunt 기반 IaC 구조를 모듈-유닛-스택-인스턴스의 4계층으로 재구성해 모듈 중복과 변경 영향 범위를 개선한 경험을 공유합니다. 주요 내용은 Resource Module과 Service Module의 분리, 버전 격리, 그리고 Blueprint를 통한 조합 관리로 변경의 범위를 독립적으로 제어하는 구조 설계이다. 공통 자원을 공유 스택으로 분리하고, 배포 흐름에서 Plan과 Apply를 독립적으로 운용하도록 설계해 운영 유연성과 예측성을 높였으며, 향후 재구성 여지도 남겼다.

라인

·AI/ML·

LLM, Automation, SSOT

라인이 LLM Wiki를 통해 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기에 대한 경험을 공유합니다. 라인이 LLM Wiki를 통해 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기에 대한 경험을 공유합니다.

구글

·AI/ML·

Python, Keras

구글이 딥러닝과 Keras를 활용해 우주 신호를 해독하는 기술 주제를 다루며, 제목에 명시된 도구와 방법이 천체 물리학과 데이터 과학의 교차 영역에서의 실무 적용 가능성을 시사하고 이를 다룹니다

가비아

·AI/ML·

Django

가비아의 멘토링 글은 AI 시대에도 개발자가 아이디어를 서비스로 구체화하고 실제 운영하는 경험을 중시하는 핵심 역량을 다룹니다. 현직 멘토들은 기획과 개발의 협업 과정을 통해 문제 인식과 해결 방법을 논리적으로 설명하는 역량, 그리고 컴퓨팅 기초를 견고히 하는 기본기를 강조합니다. 또한 더미 데이터나 AI 합성 데이터를 활용한 개발 연습, 팀 간 소통과 리더십의 중요성, 클라우드 배포 경험의 가치까지 구체적으로 제시합니다.

여기어때

·DevOps·

AWS, Kubernetes, Java, Docker, ZGC

여기어때의 EKS 이관 후 컨테이너 전체 메모리 그래프에 500MB 규모의 스파이크가 두 시간 간격으로 나타났고, 로그 압축과 페이지 캐시가 핵심 원인으로 확인됐다. 가설을 차례로 검증하며 자바 힙 외 메모리, Direct 버퍼, GC 옵션, 자바 버전 업, AlwaysPreTouch 등을 확인했고, 파드 주기 차이가 원인 파악을 복잡하게 함을 확인했다. 결과적으로 압축을 중단하고 로그 보관 정책을 바꿔 디스크를 안정적으로 관리했고, 파일 크기 500MB 유지와 보관 1일로 줄이고 총량 상한을 추가했다.