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올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍은 GenAI를 활용한 개발 협업과 2026년 전사 전략 및 기술 로드맵을 공유하는 자리였습니다. 사전 교육으로 Vertex AI를 학습하고, 해커톤에서 MVP를 제한 시간 안에 구현하며, 13개 팀이 수상작을 발표했습니다. 또한 15가지 핵심 전략 키워드에 기반한 로드맵 아이데이션과 문제 정의의 중요성에 대한 깊이 있는 통찰도 공유되었습니다.
마이리얼트립의 PE 국승현이 정산 시스템 개발에서 Stay실 성장사업팀의 세일즈로 자발적 역할 확장을 시작한 사례를 다룹니다. 현장 문제를 직접 파악하고, 즉시 현장 자료를 제작해 세일즈와 개발 간 거리감을 줄이는 실행 중심의 협업 모델을 시도했습니다. 이 경험은 엔지니어가 기술 외 영역으로 확장될 수 있음을 보여주며, 조직 차원의 문제 발견과 해결 능력을 강화하는 모델로 확장 가능성을 시사합니다.
뷰저블의 이 글은 URL의 쿼리 파라미터를 해석하고 흩어진 URL들을 한곳에 모아 정리하는 실무적 방법에 대해 설명합니다. 실무 맥락에서 product_id=12345, utm_source=google, utm_campaign=spring_sale 같은 파라미터를 어떻게 해석하고 추출하는지 구체적으로 다루며, 분석 절차와 도구 활용 방법까지 함께 제시합니다. 독자는 파라미터를 정리하고 캠페인 효과를 빠르게 비교하는 실무 가이드를 얻어, 프로덕트 페이지나 광고 채널의 최적화에 직접 적용할 수 있습니다.
잡코리아의 디자인팀이 회사소개 사이트의 디자인부터 퍼블리싱, 배포까지 직접 운영하는 제작 방식을 도입하고 Framer를 활용한 사례를 다룬다. 메시지 중심의 정보 구조 설계와 스크롤 흐름, 인터랙션 활용으로 수정 리드타임을 크게 줄이고 운영 안정성을 확보했다고 설명한다. 향후 콘텐츠 영역으로 확장하고 디자인팀이 주도하는 제작 프로세스를 캠페인 페이지, 채용관 등으로 점진 확산할 계획을 제시합니다.

라인이 ODW #4에서 코파일럿에서 파일럿으로의 전환과 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화를 다룹니다. 제목에 제시된 자동화 흐름의 핵심 아이디어를 요약하고, 구현에서 PR까지의 흐름에 대한 경험을 공유합니다.
딜라이트룸은 Claude Code를 42주간 사용해 iOS Alarmy 프로젝트의 워크플로우를 자동화하고 생산성을 크게 향상시킨 경험을 다룹니다. CLAUDE.md와 MCP 기반의 워크플로우 자동화, PR 생성, Firebase/TestFlight 배포, Figma to SwiftUI 변환 등 반복 작업의 자동화 체계와 현장의 성과를 구체적으로 설명합니다. Xcode를 직접 빌드하는 대신 에이전트-스킬-MCP 체계와 GitHub Actions를 활용해 버전 관리와 배포를 자동화하고, 디자인 토큰 기반 UI 생성으로 개발 속도를 높였습니다.
딜라이트룸은 대화 세션의 기억 관리 문제를 다루며, 현저성(Salience)을 극대화하는 여섯 축 인덱싱으로 회상 신호를 강화합니다. 코인에이지(Coinage), Actor, Temporal, Emotional, Cognitive, Singularity의 여섯 축을 통해 장면을 다층 참조하고 저장하며 조회 신호를 설계합니다. 이 방식은 다수 세션의 맥락 스위치를 줄이고, 필요한 순간에 단일 단서로 과거 대화를 재인식하게 해 생산성을 높입니다.

가비아의 산업안전보건교육은 채용 시·재직 중·특별 교육 등 유형별 이수 기준과 미이수 시 불이익을 체계적으로 정리합니다. 또한 5대 법정의무교육 무료 제공과 그룹웨어 연동, 수강 현황 확인, 수료증 자동 발급 등 하이웍스 기업교육의 기능으로 관리 부담을 대폭 줄이고 준수를 돕습니다. 연간 이행 계획 수립과 법령 개정 대응을 체계화해 소규모 사업장과 대기업 모두에서 교육 누락을 방지하는 실무 가이드를 제공합니다.
티빙이 오리지널 IP 프랜차이즈 전략의 일환으로 ‘유미의 세포들’ 시즌3 공개를 통해 플랫폼의 콘텐츠 생태계를 어떻게 확장하는지 분석합니다. 제작·배급 전략과 프랜차이즈 운영의 시사점에 대한 경험을 공유합니다.
여기어때가 Kubernetes에서 Resource requests와 limits를 Right-Sizing하는 정책을 수립하고, 관측 인프라를 활용해 적정 보유 버퍼를 정의한 경험을 다룹니다. P95를 기준으로 메모리 버퍼를 설정하고 목표 사용률 70~80%를 적용해 적정 Request를 역산하는 방법과, 컴포넌트 특성에 따른 버퍼 차등 적용을 설명합니다. 또한 1주일 데이터와 5분 샘플링을 이용해 memory, CPU, Throttling 지표를 모니터링하고, 4단계 적용 순서와 롤백 기준으로 운영 안정성과 비용 절감을 동시에 달성하는 사례를 제시합니다.