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engineering.linecorp.com
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engineering.linecorp.com
LINE ENGINEERING
https://engineering.linecorp.com/ko/blog/
LINE Engineering
저작도구: https://wordpress.org/?v=5.6.4
최종 피드 수집: 2026-07-16 19:46
전체 (319)
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오픈챗 이름 및 설명 글로 유해성 판단하는 모델 개발하기
들어가며안녕하세요. AI Services Lab 팀의 ML 엔지니어 이여운입니다. 저희 팀에서는 사용자에게 유해한 오픈챗이 노출되지 않도록 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이번 ...
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초당 100만 건, LINE 앱에 Apache Kafka 종단 간 암호화 적용기
들어가며: 왜 Kafka 종단 간 암호화인가?LINE 메신저에서는 매일 수십억 건의 메시지가 오갑니다. 이 방대한 데이터는 다양한 시스템으로 전달되며, 그중에는 개인 정보와 같이 ...
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AI로 웹 엔지니어 없이 LINE 앱 안에서 그룹 영상 통화 서비스 만들기
들어가며LINE Developers를 통해 이용할 수 있는 LIFF(LINE Front-end Framework)를 활용하면, LINE 앱 사용자를 대상으로 나만의 서비스 공간을 ...
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임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.안녕하세요. LY Corporation에서 머신러닝 플랫폼을 개발하고 있는 Kenta K...
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프롬프팅에서 워크플로로, AI로 프런트엔드 개발 생산성 끌어올리기
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.AI 생성 이미지코딩 속도는 더 이상 가장 큰 병목이 아닙니다. 이제 병목은 입력이 여러...
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AI 시대의 개발 능력은 검증력으로 결정된다, Flava API Gateway 개발 중 배운 빠른 검증과 로컬 환경 구성 전략
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.에이전트가 코드를 작성할 때 마주하는 문제코딩 에이전트의 반복 속도는 매우 빠릅니다. 이...
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AI 에이전트끼리 토론한다면? 멀티 에이전트 협업으로 재설계하는 개발 프로세스
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.AI 코딩에서 어려운 점은 더 이상 코드를 생성하는 것이 아닙니다. 진짜 어려운 부분은 ...
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Flava DBaaS 딥다이브: 아키텍처부터 마이그레이션, 그리고 미래까지
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.들어가며안녕하세요. LY Corporation의 DBaaS DevOps 팀에서 일하고 있...
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시멘틱 컨텍스트 OS 설계: 에이전트 시스템의 토큰 스터핑을 넘어
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.대규모 언어 모델(large language model, 이하 LLM)의 물리적 입력 한...
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총 용량 1EB 초과! 서로 역사가 다른 두 HDFS를 어떻게 연결할까? 데이터 플랫폼 연계 중 직면한 과제와 설계 결정
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.들어가며안녕하세요. LY Corporation에서 대규모 데이터 플랫폼 운영을 담당하고 ...
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프롬프트 튜닝을 수작업에서 AI 튜닝으로: 유전 알고리즘 기반 자동 최적화와 고속화
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.안녕하세요. LY Corporation의 Nakano입니다. Yahoo! JAPAN Se...
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분석 에이전트의 힘으로 분석을 하나로 연결하다! 전문 조직에서 도전하는 생성 AI 시대의 업무 혁신과 역할 전환
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.안녕하세요. AI 에이전트로 분석을 ‘하나로 잇는’ 프로젝트 ‘PJ One Piece’의...
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코드형 인프라(IaC)로 자동화에서 AI까지: OpenTofu와 ChatOps 도입기
LY Corporation의 기술 컨퍼런스인 Tech-Verse 2026의 공식 기사입니다.시작하며안녕하세요. 사내 클라우드 서비스 Verda와 사내 모니터링 도구 IMON에 In...
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ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온
안녕하세요. LY Corporation에서 인증·인가 기반 Athenz의 개발·운영을 담당하고 있는 보안 플랫폼 엔지니어 김정우입니다.지난 글 AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세...
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레거시 프로젝트에서 AI 드리븐 프로젝트로 전환, AX 로드맵
들어가며"AI를 쓰면 생산성이 오른다는데, 우리 팀은 어디서부터 시작해야 하지?"라는 고민을 해보신 적 있나요? 기존 레거시 프로젝트를 AI 드리븐 프로젝트(AI-driven pr...
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ODW #8: Slack MCP로 사고 대응과 FAQ 생성 작업 속도를 높이는 실습형 사내 워크숍 후기
안녕하세요. LY Corporation의 Sakokawa입니다. 사내 시스템의 데이터 플랫폼 개발을 담당하고 있고, Orchestration Development Workshop의...
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도쿄에서 후쿠오카까지, 현장에서 답을 찾다 - CS InquiryChat 도입기
프롤로그: 왜 시스템 전환을 선택했는가안녕하세요. ABC Platform 팀에서 플랫폼 기획자로 일하고 있는 김세리입니다. 저는 일본의 음식 배달 서비스인 데마에칸(Demaecan...
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ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링
안녕하세요. 2024년 4월에 신입 사원으로 LY Corporation에 입사한 Inoue Shuichi입니다. 현재 사내용 Kubernetes as a Service인 FKE 팀...
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ODW #6: Git 자동화 관점에서 본 MCP와 에이전트 스킬의 장단점
안녕하세요. 서비스에 필요한 AI 모델과 솔루션을 개발하는 AI Lab 팀의 한길로입니다. 저는 최근에 LY Corporation에서 사내 행사로 진행한 Orchestration ...
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AI는 QA를 대체하지 않았다, 대신 확장했다
들어가며: 생성형 AI의 등장과 QA가 받은 질문생성형 AI가 등장했을 때 많은 직무가 비슷한 질문을 받았습니다. ‘이 직무는 AI로 대체될 수 있는가? 반복적인 업무는 자동화되지...
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