넷플릭스

·AI/ML·

Transformer, Reinforcement Learning, Tokenization, Pretraining, Autoregressive

넷플릭스의 GenPage는 사용자의 맥락과 요청을 프롬프트로 삼아 페이지 전체를 순차적으로 생성하는 엔드-투-엔드 접근법을 다루며 실무 적용 가능성을 제시합니다. 단일 트랜스포머로 행과 항목 간의 상호작용을 포착하고, 사전학습과 포스트학습으로 RL과 WBC를 통해 페이지 수준 최적화를 지속적으로 추구합니다. 온라인 A/B 테스트에서 핵심 사용자 참여 지표가 유의하게 개선되었고 엔드-투-엔드 서빙 지연이 약 20% 감소했습니다.

NAVER D2

·DevOps·

Real User Monitoring, NFront RUM, AI Report

NAVER D2가 발표한 End to End 유저 모니터링(RUM) 솔루션은 내부 기반의 nFront RUM으로 별도 작업 없이 전체 모니터링을 제공합니다. 서비스는 내부 솔루션만으로 구현되어 비용 없이 AI 리포트까지 제공되며, Real User Monitoring의 품질 측정과 대시보드 구성을 포함합니다. 네이버 엔지니어링 데이에서 공유된 이 발표는 개발자 대상 모니터링 도구의 도입과 운영 방식에 대한 실무 가이드를 제공합니다.

왓챠

·Frontend·

Strategy, Innovation, Growth

왓챠와 왓챠피디아의 앱 스크린샷 설계와 브랜드 맥락 정리를 통해 첫 접점에서 전달하려는 경험의 차이를 설명합니다. 맥락 확립이 시각 요소보다 앞서야 하고, 기능 흐름과 데이터 자산인 7.5억 개의 별점처럼 규모가 아닌 경험으로 연결되는 화면 구성을 결정했다. 운영 관점과 다국어 버전(KO/EN/JA) 적용이 일관된 브랜드 해석을 유지하는 방법으로 제시되며, 시간이 지나도 유효한 구성의 원칙으로 이어진다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

AI

슈퍼브에이아이(SuperB AI)가 로봇의 눈과 뇌를 겨냥한 피지컬 AI의 표준 계층 구축을 목표로, 산업 현장의 인지-제어 통합을 선도하려 한다. 본문은 3D 카메라/센서 기반 영상 인식, AI 파이프라인 구성, CCTV 연계 영상 분석 등 피지컬 AI의 구현 요소와 적용 방식을 구체적으로 제시한다. 더불어 LG AI 연구소와의 협업과 ZERO 프로젝트 같은 현장 적용 사례를 통해 실용적 활용 방향과 확장 가능성을 설명한다.

잡코리아

·Frontend·

Strategy, Innovation, Hiring

잡코리아가 AX 기반 자동화를 통해 채용관 제작 프로세스를 재설계하고, 운영자가 직접 섹션을 구성하는 셀프서비스를 구현했습니다. 섹션 기반 조립, 실시간 편집, 그리고 HTML/CSS 자동 생성으로 디자인 시스템의 토큰과 템플릿을 적용해 품질을 일관되게 유지했습니다. 운영자는 필요시 채용관을 즉시 생성하고 관리자 등록용 코드를 확보할 수 있어 캠페인 대응 속도와 운영 효율을 개선하는 기반을 마련했습니다.

AWS

·Cloud·

AWS, MySQL, Aurora Serverless, Aurora Read Replica

AWS가 메가MGC커피의 모바일 주문 서비스 데이터베이스를 RDS for MySQL에서 Aurora Serverless v2로 전환한 사례를 소개합니다. 오전 피크 트래픽을 안정적으로 처리하고 비용을 최적화하기 위해 Aurora Serverless v2의 ACU 기반 확장과 Min ACU 정책, Writer/Reader 구성, Aurora Read Replica를 활용한 Cut-Over를 수핼했습니다. 전환 후에는 피크 안정성과 비용 효율성이 강화되었으며, 향후 Read Endpoint 활용으로 읽기 부하 분산과 운영 유연성이 개선될 것으로 기대됩니다.

미리디

·AI/ML·

WebGPU, ONNX Runtime Web, TensorFlow.js, ISNet, UpscalerJS

미리디가 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리는 파이프라인에서 클라우드 생성형 AI와 가벼운 온디바이스 AI의 역할을 재배치했습니다. 비전 모델이 위치와 도형을 판단하고, 픽셀 보존은 crop으로, 가려진 부분 재생성은 generate로 제한하는 방식으로 비용과 속도를 대폭 개선했습니다. 또한 WebGPU 기반 로컬 추론과 프런트엔드 코드 분리로 80초에서 14초로 속도 향상과 비용 절감을 달성했습니다.

당근

·Else·

Strategy, Growth, Company Culture, Team Building, Hiring

당근이 1인팀으로 시작해 전국 오픈을 목표로 레슨/과외 서비스를 어떻게 빌딩했고, 전문가 서비스와의 연결을 통해 시장의 숨겨진 수요를 발견했는지 다룹니다. 초기 아이디어 실험에서 용달 시장을 시작으로, 수요자 인터뷰와 진입점 간소화, 퍼널 최적화로 PMF를 확인했고 팀이 독립적으로 운영되며 지역별 실험을 거쳤습니다. 결과적으로 수요자 지표는 154%, 공급자 지표는 173% 증가했고, 현재는 당근의 학원/과외 영역을 넘어 지역 기반으로 성장 중입니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

Announcement, News, Update

삼쩜삼 뉴스룸이 제목 '내 환급금 언제 들어오나… 예상보다 적다면 왜?'를 다루며 환급 지급 시점과 금액 차이에 대한 원인을 분석합니다. 본문은 환급 운영 흐름과 이용자 안내에 필요한 포인트를 제시하며, 실무에 바로 적용 가능한 일반적 가이드를 다룹니다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

Digital Twin, Isaac Sim, Sim To Real, Real Sim, Spatial AI

슈퍼브에이아이의 피지컬AI 인지 엔진에서 행동 모델까지의 아키텍처를 소개하며, Perception-Thinking-Action 흐름과 Real-Sim 연계를 중심으로 Spatial AI 설계를 제시합니다. VFM, VLM, VLA, WFM 같은 모듈과 3D 디지털 트윈, 고도화된 GPU 가속화 및 Sim-to-Real 구현으로 현실과 시뮬레이션 간 원활한 상호작용을 설명합니다. MLOps 기반 파이프라인과 ZERO Spatial AI 비전을 통해 제조·로봇 현장에 적용 가능한 실용적 인사이트를 제공합니다.