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Oct 16AI로 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
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Oct 16토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #2: 토스뱅크 패키지의 세 가지 기준
번들링과 문법 변환을 호스트에 위임하고 declaration sourcemap으로 디버깅 경험을 혁신한 노하우
TypeScriptBundling+3
토스
Oct 15토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #1: 패키지를 ESM으로만 제공하기로 했어요
Dual package hazard 해결부터 최신 Node.js 스펙 활용까지, 사내 패키지 관리 단순화 전략
ESMCommonJS+3
채널 톡
Oct 15채널톡의 FDE는 어떤 일을 할까?
BizDev와 제품팀 사이에서 PoC 개발부터 정식 베타 제품화까지 이끌어낸 현장 중심 엔지니어링 실전기
FDETelephony+3
Netflix
Oct 14넷플릭스 파운데이션 모델을 개인화 애플리케이션에 통합하기
임베딩, 서브그래프, 파인튜닝 패턴을 통해 레이턴시와 비용, 정확도 사이의 최적 균형점 찾기
Foundation ModelsPersonalization+3
Netflix
Oct 14모던 데이터 스택의 빠진 조각에 대한 넷플릭스의 해답, DataJunction
모던 데이터 스택의 핵심 중앙 시맨틱 레이어, DataJunction 도입기
DataJunctionSemantic Layer+3
Netflix
Oct 14개인화 추천 시스템의 영향력 측정하기
단순 클릭률을 넘어 인과관계와 사용자 경험 손상 없이 추천 알고리즘의 성과를 검증하는 프레임워크
Recommender SystemsPersonalization+3
Netflix
Oct 14타임시리즈 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
Netflix
Oct 14비하인드 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
Netflix
Oct 14넷플릭스 컨덕터: 새로운 도약과 기술적 진화
오픈소스 중단 선언 뒤에서 일어난 Cassandra 이전과 파티션 데이터 모델 기반의 압도적 성능 혁신
Netflix ConductorMicroservices+3
Netflix
Oct 14자면서도 (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
Netflix
Oct 14대규모 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