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AI

150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
올리브영
Apr 24

150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기

150개국을 잇는 글로벌몰 엔지니어들이 GenAI 해커톤에서 발견한 협업의 미래와 기술적 통찰

GenAIVibe Coding+3
ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
라인
Apr 24

ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화

LY Corporation이 공개하는 Jira·Confluence 연동형 AI 자율 개발 워크플로우 실전 가이드

Agentic CodingModel Context Protocol+3
Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
아임웹
Apr 24

Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지

멀티에이전트 검증과 하이브리드 RAG, 이중 메모리 시스템으로 완성한 신뢰도 99% 사내 AI 봇 아키텍처

LLMMulti-Agent+3
상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기
채널 톡
Apr 23

상담 데이터 분석을 통해 메뉴얼 추출하기

채널톡 AX팀이 상담 지식을 구조화된 SOP와 RAG 데이터로 변환하며 겪은 시행착오와 솔루션

LLMClustering+3
낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음
SSG
Apr 23

낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음

단순 오타 교정을 넘어 문맥을 읽는 번역 모델로 검색 경험을 혁신하다

Deep LearningNLP+3
토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법
토스
Apr 23

토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법

단순 데이터 추출 요청 70%를 자동화하고 사내 데이터 민주화를 실현한 AI 에이전트의 기술적 실체

LLMText-to-SQL+3
모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
당근
Apr 23

모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?

MCP로 데이터 도구를 연결하고 LLM 인터페이스를 구축하여 데이터 조직의 존재 이유를 증명한 1년간의 기록

MCPLLM+3
AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
채널 톡
Apr 22

AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기

IDE를 탈출해 팀챗으로 들어온 AI, 전사적 실행 하네스와 메모리 계층으로 동료가 되다

LLMKubernetes+3
구성원 인터뷰 - 비즈니스 리드 김영신 님
포스타입
Apr 22

구성원 인터뷰 - 비즈니스 리드 김영신 님

AI 쿼리 자동화부터 린(Lean) 프로세스까지, 데이터로 창작 생태계의 성장을 견인하는 비즈니스 리드의 실무 노하우

Growth HackingClaude+3
The Machine: AI가 AI 활용 코드를 평가하다
무신사
Apr 20

The Machine: AI가 AI 활용 코드를 평가하다

무신사가 개발한 'AI-Native 채용 머신'의 7단계 파이프라인과 3-Tier 평가 모델 심층 분석

LLMMulti-Agent+3
클로드 코드로 개발 팀장의 하루를 재설계한 이야기
컬리
Apr 19

클로드 코드로 개발 팀장의 하루를 재설계한 이야기

매일 반복되는 정보 수집은 스크립트에 맡기고, AI는 오직 '판단과 요약'에만 쓰도록 설계하여 아침 생산성을 극대화한 비결

Claude CodeMCP+3
Product Engineer: 클릭 몇 번으로 여행 상품 5,000개를 만들다
마이리얼트립
Apr 17

Product Engineer: 클릭 몇 번으로 여행 상품 5,000개를 만들다

단순 스크립트가 전 세계 여행 상품을 실시간으로 쏟아내는 강력한 플랫폼으로 진화한 여정

AI AutomationFew-shot Learning+3
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