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국내외 주요 기술 블로그를 한곳에 모은 개발자 기술 블로그 모음

Trending Feed

AI로 E2E 회귀 테스트 자동화하기: ‘딸깍’을 파이프라인으로 바꾸기까지
라인
Oct 16

AI로 E2E 회귀 테스트 자동화하기: ‘딸깍’을 파이프라인으로 바꾸기까지

LINE Plus QA 엔지니어가 AI 생성 코드의 거짓 성공 한계를 극복하고 회귀 테스트 196개를 자동화한 실전 가이드

AI Test AutomationE2E Testing+3
토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #2: 토스뱅크 패키지의 세 가지 기준
토스
Oct 16

토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #2: 토스뱅크 패키지의 세 가지 기준

번들링과 문법 변환을 호스트에 위임하고 declaration sourcemap으로 디버깅 경험을 혁신한 노하우

TypeScriptBundling+3
토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #1: 패키지를 ESM으로만 제공하기로 했어요
토스
Oct 15

토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #1: 패키지를 ESM으로만 제공하기로 했어요

Dual package hazard 해결부터 최신 Node.js 스펙 활용까지, 사내 패키지 관리 단순화 전략

ESMCommonJS+3
채널톡의 FDE는 어떤 일을 할까?
채널 톡
Oct 15

채널톡의 FDE는 어떤 일을 할까?

BizDev와 제품팀 사이에서 PoC 개발부터 정식 베타 제품화까지 이끌어낸 현장 중심 엔지니어링 실전기

FDETelephony+3
넷플릭스 파운데이션 모델을 개인화 애플리케이션에 통합하기
Netflix
Oct 14

넷플릭스 파운데이션 모델을 개인화 애플리케이션에 통합하기

임베딩, 서브그래프, 파인튜닝 패턴을 통해 레이턴시와 비용, 정확도 사이의 최적 균형점 찾기

Foundation ModelsPersonalization+3
모던 데이터 스택의 빠진 조각에 대한 넷플릭스의 해답, DataJunction
Netflix
Oct 14

모던 데이터 스택의 빠진 조각에 대한 넷플릭스의 해답, DataJunction

모던 데이터 스택의 핵심 중앙 시맨틱 레이어, DataJunction 도입기

DataJunctionSemantic Layer+3
개인화 추천 시스템의 영향력 측정하기
Netflix
Oct 14

개인화 추천 시스템의 영향력 측정하기

단순 클릭률을 넘어 인과관계와 사용자 경험 손상 없이 추천 알고리즘의 성과를 검증하는 프레임워크

Recommender SystemsPersonalization+3
타임시리즈 계층화 스토리지 여정: Kafka/Flink 스트리밍에서 카산드라 네이티브 콜드 리드로의 진화
Netflix
Oct 14

타임시리즈 계층화 스토리지 여정: Kafka/Flink 스트리밍에서 카산드라 네이티브 콜드 리드로의 진화

Kafka·Flink 스트리밍 파이프라인에서 S3 카산드라 백업 직접 조회 방식까지의 아키텍처 진화기

Apache CassandraAmazon S3+3
비하인드 스토리: 라이브 스트리밍을 위한 넷플릭스 광고 이벤트 파이프라인의 진화 — 2부
Netflix
Oct 14

비하인드 스토리: 라이브 스트리밍을 위한 넷플릭스 광고 이벤트 파이프라인의 진화 — 2부

광고 서빙의 크리티컬 패스에서 DB를 제거하고 Apache Flink 실시간 스트리밍 조인으로 진화한 넷플릭스의 대규모 이벤트 파이프라인 구축기

Apache FlinkKafka+3
넷플릭스 컨덕터: 새로운 도약과 기술적 진화
Netflix
Oct 14

넷플릭스 컨덕터: 새로운 도약과 기술적 진화

오픈소스 중단 선언 뒤에서 일어난 Cassandra 이전과 파티션 데이터 모델 기반의 압도적 성능 혁신

Netflix ConductorMicroservices+3
자면서도 (그리고 비행기 안에서도) 아파치 스파크 실험 실행하기
Netflix
Oct 14

자면서도 (그리고 비행기 안에서도) 아파치 스파크 실험 실행하기

브랜치 격리 기반 병렬 실험과 AI 에이전트, 스파크 메모리 튜닝으로 대규모 파이프라인 병목을 해결한 실전 기록

Apache SparkData Pipeline+3
대규모 환경에서의 LLM-as-a-Judge 수명 주기: 구축, 정렬, 그리고 모니터링
Netflix
Oct 14

대규모 환경에서의 LLM-as-a-Judge 수명 주기: 구축, 정렬, 그리고 모니터링

라벨만 맞추는 건 부족하다! 추론 과정까지 인간과 정렬시키는 LLM-as-a-Judge 수명 주기 관리 체계

LLM-as-a-JudgeModel Alignment+3
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