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토스
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토스 Next ML Challenge - 광고 클릭 예측(PCTR) ML 경진대회 출제 후기

Toss Next ML Challenge는 실제 토스 앱 내 광고 데이터를 활용하여 광고 클릭 예측 모델을 개발하는 대회였습니다. 참가자들은 익명화된 데이터와 Sequence 피처를 바탕으로 창의적인 Feature Engineering과 앙상블 기법을 통해 높은 예측 정확도를 달성했습니다.

BackEndAI
2025년12월02일
토스 Next ML Challenge - 광고 클릭 예측(PCTR) ML 경진대회 출제 후기
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레거시 결제 원장을 확장 가능한 시스템으로

토스페이먼츠는 20년 이상 된 레거시 결제 원장 시스템을 MySQL 기반으로 성공적으로 전환했습니다. 이 과정에서 데이터 일관성, 도메인 결합도, 확장성 문제를 해결하고, 안전한 마이그레이션 전략과 운영 중 발생한 다양한 장애 대응을 통해 안정적인 결제 인프라를 구축했습니다.

InfraBackEndAllArchitecture
2025년12월01일
레거시 결제 원장을 확장 가능한 시스템으로
토스
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토스의 브랜드 심볼을 찾아서

토스는 오프라인 확장을 위해 브랜드 심볼을 정의하는 과정에서, 사용자 리서치를 통해 앱 사용 경험과 특정 시각적 요소의 조합이 '토스다움'의 핵심임을 발견했습니다.

FrontEndArchitecture
2025년12월01일
토스의 브랜드 심볼을 찾아서
올리브영
올리브영

배달대행사 API 연동과 장애 대응 - 오늘드림 서비스 개발기

올리브영의 '오늘드림' 서비스는 배달대행사와의 API 연동을 통해 즉시 배송을 구현하며, 주문 접수 및 배송 상태 콜백 API 설계 전략과 트랜잭션 장애 해결 과정을 상세히 다룹니다.

BackEndArchitecture
2025년12월01일
배달대행사 API 연동과 장애 대응 - 오늘드림 서비스 개발기
AWS
AWS

Amazon Bedrock AgentCore Identity로 안전한 기업형 에이전트 구현하기

Amazon Bedrock AgentCore Identity는 AI 에이전트의 복잡한 인증 및 권한 관리 문제를 해결하여 기업형 에이전트의 안전한 구현을 돕는 관리형 서비스입니다. 이는 중앙화된 자격 증명 관리와 동적 권한 부여를 통해 AI 에이전트의 보안 위험을 최소화합니다.

InfraAIBackEndArchitecture
2025년11월29일
Amazon Bedrock AgentCore Identity로 안전한 기업형 에이전트 구현하기
네이버 D2
네이버 D2

[DAN25] 기술세션 영상이 모두 공개되었습니다.

DAN25 컨퍼런스에서 가장 주목받았던 기술 세션 TOP 5가 공개되었습니다. 이 세션들은 AI 기반 사용자 경험 혁신, 데이터 분석 및 검색 서비스 고도화, 그리고 개인화 UX 및 대규모 시스템 효율화에 대한 네이버의 최신 기술과 실제 적용 사례를 다룹니다.

BigDataAIBackEndAllArchitecture
2025년11월28일
[DAN25] 기술세션 영상이 모두 공개되었습니다.
여기어때
여기어때

여기어때 마케팅 파트너 구축기

여기어때는 수기로 운영되던 어필리에이트 마케팅 파트너 서비스를 자동화된 시스템으로 전환하며 운영 효율성을 극대화했습니다. 불확실한 환경과 빠듯한 일정 속에서도 성공적인 시스템 안착을 이끈 세 가지 전략과 그 성과를 공유합니다.

InfraAIBackEndAllArchitecture
2025년11월28일
여기어때 마케팅 파트너 구축기
토스
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토스페이먼츠의 Open API 생태계

토스페이먼츠는 수십만 가맹점의 안정적인 서비스를 위해 Open API를 인터페이스 설계, 개발자 경험, 보안, 내부 생태계 등 5가지 핵심 요소를 중심으로 체계적으로 구축하고 운영합니다. 이를 통해 개발자 친화적이면서도 고도로 안정적이고 보안성이 강화된 결제 인프라를 제공하고 있습니다.

InfraBackEndAllArchitecture
2025년11월28일
토스페이먼츠의 Open API 생태계
하이퍼커넥트
하이퍼커넥트

왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기

ML 모델의 실제 서비스 배포 시 효과를 극대화하기 위해, 비즈니스 목표에 부합하는 학습/평가 지표를 설계하고, 데이터 수집 환경의 통계적 특성을 고려한 `item-wise attribute CR ranking` 기법을 통해 전환율을 성공적으로 개선한 사례입니다.

AIArchitecture
2025년11월28일
왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기
네이버 D2
네이버 D2

경험이 쌓일수록 똑똑해지는 네이버 통합검색 LLM Devops Agent

이 세션은 네이버 통합 검색 시스템에서 LLM Agent를 활용하여 장애 대응 프로세스를 혁신하는 방법을 소개하며, Agent의 구축, 평가 및 활용 방안을 상세히 다룹니다.

InfraAIBackEnd
2025년11월27일
경험이 쌓일수록 똑똑해지는 네이버 통합검색 LLM Devops Agent
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