여기어때

·Backend·

MySQL, Apache Kafka, Deadlock, InnoDB, Pessimistic Lock

여기어때의 이벤트 시스템은 사용자 단위로 여러 이벤트가 중복 전달될 수 있어 비관적 락과 FOR UPDATE의 조합에서 데드락이 반복적으로 발생하는 문제를 파악했다. 데드락 원인은 S-락으로 시작해 X-락으로 승격하는 패턴과, 이벤트 카운터를 하나의 로우에 걸친 업데이트로 강제한 설계에 있었다. 그 결과 카운터 제거, UPDATE 최소화, 락 순서 통일, 필요 시 REQUIRES_NEW 분리로 데드락 사례를 차단하는 방향으로 최적화를 적용했고, 이후 테스트에서 데드락 재현이 크게 감소했다.

여기어때

·Architecture·

Redis, Java

여기어때의 기술 블로그는 운영 환경에서 발생한 NullPointerException(NPE) 문제를 추적하고 예산 제한 쿠폰 이슈를 분석합니다. 해결 과정에서 DB-Redis 처리 순서를 재정렬하고 BudgetVerifyVO를 도메인 객체/Optional로 옮겨 널 폭탄을 차단하는 설계 방법을 제시합니다. 또한 SSOT 기반 지식 관리와 에이전트 사이클로 재발을 시스템적으로 예방하는 절차를 공유합니다.

여기어때

·AI/ML·

Machine Learning, AI, Slack, Intelligence Platform

여기어때의 기술 블로그 글은 사내추천 제도를 통해 빌리와 조시가 재회하게 된 이야기를 중심으로, Intelligence Platform 팀의 YAPP 개발 현황을 소개합니다. 여기어때의 YAPP은 Slack 기반 데이터 조회 봇에서 MCP와 에이전트 기능을 갖춘 플랫폼으로 발전했고, 구성원 간 신뢰와 자유로운 기술 도입 문화가 핵심 동력으로 작용합니다. 다음에는 입사자 추천을 통한 팀 합류 사례와, 빠른 피드백과 자율적 프로젝트 추진이 어떻게 실무에 긍정적 영향을 주는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

여기어때

·AI/ML·

Confluence, MCP, RAG, GraphRAG, LightRAG

여기어때는 사내 Confluence/Jira 지식을 대상으로 하는 Agentic RAG MCP를 도입해, 지식에 대한 정확한 근거를 찾아 응답하는 시스템을 구축한다. 두 리트리버 LightRAG와 Navigator를 통해 의미 기반 검색과 문서 구조를 함께 활용하고, 데이터 파이프라인은 수집-변환-대체 텍스트 생성-동기화의 4단계로 구성된다. 하루 배치에서 평균 1,300건의 문서를 처리하고, 증분 로딩으로 LLM 호출이 줄며 재적재 비용은 1/100로 감소한다.

에이아이트릭스

·Else·

Strategy, Innovation, Growth, Communication, Vision

에이아이트릭스가 2024년 8월 시작한 리브랜딩으로 의료 현장에서의 브랜드 역할과 AI 기술의 연결성을 재정의하고 Omni-Care를 제시했다. 브랜드 진단과 이해관계자 인터뷰를 통해 중단기에는 의료진 판단 보조, 장기적으로는 환자 경험 확장을 목표로 한 AI 중심 비전과 미션을 확정했다. 새로운 CI와 색상 팔레트(Smart Mint, Boundless Violet, Care Red)로 의료 신뢰와 기술 혁신의 균형을 표현하고, 내부·외부 커뮤니케이션의 일관성도 강화한다.

에이아이트릭스

·Else·

Growth, Event, Company Culture, Team Building

에이아트릭스의 2025년 Year-End Party를 다루며, 연말 행사에서의 분위기와 팀 간 교류를 중심으로 기록된 내용에 대한 경험을 공유합니다. 사진, 드레스코드, 이벤트 프로그램 등 현장의 체험 요소를 통해 조직 문화를 엿볼 수 있는 사례를 다룹니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Multi Modal Transformer, UMSE, X Ray, Vital Signs, GCS

에이아트릭스의 Multi-Modal Transformer 기반 예측 모델은 응급실에서 X-ray, 의료 노트, 활력징후 등 다양한 모달리티를 통합해 상황 판단의 정확성을 높습니다. UMSE를 활용한 Unified Multi-Modal Set Embedding과 두 단계 모델(Triage, Online Monitoring)로 12시간의 미세한 시간대 예측을 구현합니다. 모달리티 간 불규칙하고 비동기적으로 수집되는 데이터를 시간-값-타입으로 반영하는 UMSE와 시계열/텍스트/영상의 트라이모달 성능이 핵심 발견으로 제시되며, 실용적 의사결정 지원을 위한 설계로 이어집니다.

에이아이트릭스

·Frontend·

Innovation, Company Culture, Team Building, Communication, Leadership

에이아이트릭스의 Frontend팀은 화면 너머의 사용자 경험까지 설계하는 과정에서 디자인 시스템 공유, 테스트 문화 구축, API 스펙 정합 등 개발 프로세스와 기술 선택의 방향을 소개합니다. Problem 1-Pager로 목표를 먼저 정의하고 Storybook 기반 컴포넌트 표준화와 MSW·Playwright를 활용한 테스트 자동화를 추진하며, 2.2.0 업데이트의 안정성을 확보하는 사례를 제시합니다. 또한 디자이너·백엔드와의 공동 표준화, 다국어 지원, 웹 푸시 알림 등으로 사용자 경험의 일관성과 확장성을 다루며 실무 적용 가이드를 제공합니다.

미리디

·AI/ML·

Strategy, Innovation, Growth, Industry Trends

미리디가 미리캔버스의 해외 트렌드 탐색을 24시간 자동화하기 위해 3개의 서로 다른 AI 에이전트로 트렌드 분석 아키텍처를 설계했습니다. 정의·발산, 검증, 결론의 세 구간에서 넓게 탐색하는 AI, 반박하는 AI, 종합 판단 AI를 활용해 편향을 줄이고 데이터 기반 결정을 내립니다. 도출 결과는 최종 후보의 4분면 분류, 12개 유형 매핑, 출처와 근거 제공으로 템플릿 제작에 바로 연결됩니다.

당근

·Architecture·

REST API, OAuth, SSO, OIDC, KYC

당근의 인증 역사는 SMS 인증에서 시작해 본인인증(CI)으로 계정 소유 주인을 확실히 확인하는 방향으로 발전해 왔습니다. 웹에서의 보안을 한 도메인(accounts.daangn.com)으로 통합하고 OAuth 2.0/OIDC 표준에 맞춘 SSO를 도입해 다수 서비스가 동일 인증 토큰으로 작동하도록 했습니다. 글로벌 확장에서 Karrot은 지역별 선호 로그인을 반영해 소셜 로그인 조합을 다르게 구성하고, KYC Persona 및 MCP 기반의 AI 인증 확장까지 연구했습니다.