아티클 목록

Unlocking Efficient Ad Retrieval: Offline Approximate Nearest Neighbors in Pinterest Ads

Pinterest는 온라인 ANN과 오프라인 ANN을 활용하여 광고 추천 효율성을 높이고 비용을 절감하고자 한다. 오프라인 ANN은 정적 쿼리 환경에서 비용 절감과 확장성에 ...

How the GitHub billing team uses the coding agent in GitHub Copilot to continuously burn down technical debt

AI 인공지능 에이전트, 특히 GitHub Copilot의 코딩 에이전을 활용하여 기술 부채를 지속적으로 해결하는 방식이 소개되었다. 이를 통해 코드 품질 향상, 의존성 교체...

Model Once, Represent Everywhere: UDA (Unified Data Architecture) at Netflix

넷플릭스는 시스템 간 데이터 모델의 일관성 부족 문제를 해결하기 위해 UDA(통합 데이터 아키텍처)를 구축하였으며, 도메인 모델을 재사용하고 schema 생성, 데이터 이동,...

14년 된 네이버 캘린더 앱, KMP & 컴포즈 멀티 플랫폼 모듈 적용기

네이버 캘린더 앱에 코틀린 멀티플랫폼(KMP)과 컴포즈 멀티플랫폼을 적용한 경험을 공유하며, 모듈 도입 배경, 연동 방법, 플랫폼별 설정 사례를 소개합니다. 이를 통해 크로스...

양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – part 2

양자 컴퓨팅은 소인수분해, 최적화 등 고전 컴퓨터로 해결 어려운 문제를 양자 원리로 효율적 해결 가능성을 보여주며 산업별 활용 사례와 생태계 구조를 설명합니다. 금융, 헬스케...

Amazon Bedrock Agents와 MCP(Model Context Protocol) 통합하기

Amazon Bedrock은 생성형 AI 애플리케이션 개발을 위한 완전 관리형 서비스로, 다양한 파운데이션 모델과 도구 활용을 지원합니다. Bedrock Agents와 MCP...