잡코리아

·Frontend·

Hiring, Career, Interview

잡코리아의 WORXPHERE 채용 지원 UT에서 연속 지원과 AI 이력서 매핑을 통한 세 가지 가설을 실증적으로 검토한 과정을 다룬다. 결과는 두 가설이 기각되고 하나만 조건부로 남았으며, 예기치 못한 사용자 인터뷰에서 데이터와 현실 간 차이를 확인했다. 또한 Claude를 이용한 프로토타입과 GitHub Pages 배포를 통해 신속한 검증이 가능했고, UI 개선의 범위와 이름 변경 등 실행 방향도 재정의했다.

당근

·Backend·

REST API, Microservices, MCP, OpenAI Codex

당근이 국내 최초 광고 MCP를 출시하며 외부 AI 데이터 연동 표준과 개발자의 역할 확장을 다룹니다. 로드맵과 PRD를 담당한 경험, PTBSMAF 프레임워크, 도구 설계를 통해 API를 넘어 사용자 질문 중심의 도구 구조를 설계했습니다. 대시보드와 인증 표준 도입, 베타 출시 이후의 실사용 관찰로 광고주 영향과 향후 AI를 통한 수정 기능 확장 가능성을 확인했습니다.

현대 오토에버

·AI/ML·

Innovation, Announcement, Industry Trends, Partnership

현대오토에버가 KPEX 2026에서 차세대 치안 솔루션을 선보이며 순찰로봇과 AI 영상분석, 관제 기능의 통합을 구체적으로 제시합니다. MobED 모바일 로봇 플랫폼을 순찰로봇으로 활용하고, 4륜 주행과 모듈 확장으로 현장 수요에 대응하는 설계가 핵심이라고 설명합니다. CCTV의 사각지대 해소와 인력 공백 보완 등 운영 효율성을 높이고, 현장 관제의 자동화 가능성을 높일 것으로 기대됩니다.

티빙

·Else·

Growth, Event, Company Culture, Experience

티빙이 운영하는 K-Culture Voyage를 통해 KCON LA 2026 현장을 직접 체험한 경험을 다룹니다. 현장을 통해 한국 문화 콘텐츠의 국제적 인기를 체감했고, 구성원들의 시야 확장과 업무에 활력을 제공하는 복지 사례로 다룹니다.

AWS

·Architecture·

Amazon Bedrock, Bedrock Guardrails, Claude Enterprise, Inference hooks, DLP

이 글에서 AWS가 Claude Enterprise에 조직의 DLP 정책을 적용하기 위한 Amazon Bedrock Guardrails와 Inference hooks 구성을 자세히 소개합니다. 판정 서버는 자체 규칙으로 주민등록번호 같은 식별자와 사내 표기를 우선 검사하고, 필요 시 Bedrock Guardrails의 ApplyGuardrail API로 PII, 거부 주제, 프롬프트 공격을 추가로 검사합니다. Inference hooks를 통해 Claude 엔진으로 전달되기 전에 요청은 조직의 로그와 감사 기록에 남기는 판정 기록으로 남고, 서명 검증과 토큰 헤더 필터링, 로그 보존 정책은 고객의 설정에 따라 다르게 작동합니다.

NAVER D2

·AI/ML·

Machine Learning, Recommendation System, Personalization, Evaluation Metrics, Multi Interest

NAVER D2가 발표한 Multi-interest 기반 추천 모델(MINER)의 KREAM 실서비스 적용 사례를 통해 허브니스 현상과 다양한 관심사 추천의 실제 도전을 다룹니다. 주요 분석으로 점수를 사용자 의존 성분과 무관 성분으로 분해하고, 세 가지 가설을 실측으로 검증한 뒤 무관 성분 제거와 추천 다양화, 분포 기반 평가 체계를 도입했습니다. 그 결과 과노출 상품이 전량 제거되고 노출 품목의 다양성이 25% 증가했으며, 구매 지표를 유지하는 한편 실제 서비스 적용을 위한 사전 점검 항목도 제시했습니다.

가비아

·Architecture·

GPU, Distributed Training, Data Center, InfiniBand, NVLink

가비아의 데이터센터 입문 시리즈는 같은 GPU라도 보관 장소의 설비와 배치에 따라 성능이 달라진다는 핵심 아이디어를 제시합니다. 성능 차를 좌우하는 다섯 가지 시설 요인으로 냉각, 전력 이중화, GPU 간 네트워크, 랙 배치, 가동률이 제시되며, 이들 간 상호 작용이 실제 처리 속도를 결정합니다. GPU 보관 장소를 비교할 때는 사양표와 함께 이 다섯 가지 질문의 답을 나란히 확인하면 정확한 성능 차이를 예측하고 설비를 최적화할 수 있습니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

CUDA, VLM, CCTV, AI CCTV, Video Analysis

슈퍼브에아이의 VLM 영상분석은 기존 AI CCTV와의 차별점을 중심으로, 영상 데이터를 텍스트 및 질의에 매칭해 해석하는 새로운 접근법을 다룹니다. 본문은 VLM의 핵심 기술 구성과 문제 해결 흐름, 구현 방법, 현장 적용 사례를 구체적으로 제시합니다. 실용적 활용으로는 VLM 기반 영상 검색과 알림 체계의 개선, 현장 도입 시나리오 및 기대 효과를 제시합니다.

무신사

·AI/ML·

REST API, DeciML, NeXA

무신사는 DeciML(결정)과 NeXA(발견) 두 플랫폼으로 자원 배분과 사용자 발견 여정을 통합하는 개인화 아키텍처를 제시합니다. DeciML은 제약 하의 자원 배분과 개입 효과 추정, 지면 간 협력에 기반한 의사결정 조정을 담당하고, NeXA는 발견 지면에 ML을 적용해 후보를 묶어 노출 구성을 제공합니다. 두 플랫폼은 문제를 이해하고 평가하며 선택하는 흐름을 공유하고, 같은 템플릿과 실행 환경에서 작동해 재발하는 문제를 줄이고 지식을 축적합니다.

AWS

·Cloud·

Python, Kubernetes, Amazon Bedrock, AgentCore Runtime, gVisor

AWS의 4부 글은 Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 동작 원리와 관리형 샌드박스의 선택 기준을 제시하고, EKS 기반 샌드박스와의 차이와 세션 수명 규칙을 정리합니다. 실험은 세션 격리 방식, 시작 지연, 시스템 콜 비용, 네트워크 자격 증명, 샌드박스 정리 등 여러 측정값으로 서비스 이전의 운영 비용과 이점에 초점을 맞춥니다. 생성된 코드는 실행 역할 없이 Code Interpreter나 분리 런타임에서 실행하는 분리 방식을 권고하며, 보안과 비용 관리의 실무적 이점을 제공합니다.