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LINE ENGINEERING
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LINE Engineering
저작도구: https://wordpress.org/?v=5.6.4
최종 피드 수집: 2026-05-12 17:16
전체 (299)
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ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
안녕하세요! 모바일 개발자 경험 팀의 @giginet입니다. 평소에는 LINE iOS 앱을 중심으로 빌드 시스템과 개발 환경을 정비하고, 개발자 경험을 향상하기 위한 업무를 하고 ...
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AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG
안녕하세요. LY Corporation에서 인증·인가 기반 Athenz의 개발·운영을 담당하고 있는 김정우입니다. 이 글에서는 AI 에이전트가 다양한 서비스와 연동할 때 발생하는 ...
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ODW #4: 코파일럿에서 파일럿으로, 에이전틱 코딩으로 구현부터 PR까지 자동화
안녕하세요. LY Corporation의 Hirano입니다. Yahoo! 파이낸스에서 프런트엔드 영역을 개발하고 있으며 스크럼 마스터도 담당하고 있습니다. 또한 LY Corpora...
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신뢰성 향상을 위한 SLO/SLI 도입 3편 - 서비스 적용 사례
시작하며안녕하세요. Service Reliability 팀에서 SRE(site reliability engineer)로 일하고 있는 천기철입니다. SRE 팀은 사용자에게 안정적이고...
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ODW #3: MCP 서버를 안전하게 활용해 개발 효율 높이기
안녕하세요. LY Corporation의 aikawa입니다. Yahoo! 지도 및 Yahoo! 환승 안내 iOS 앱 개발을 담당하고 있고, iOS 영역의 Developer Rela...
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ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
안녕하세요. 2024년 4월에 신입 사원으로 LY Corporation에 입사한 Inoue Shuichi입니다. 현재 사내용 Kubernetes as a Service인 FKE 팀...
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AI로 리뷰 정체를 해소하다 - PR 리뷰 지원과 사내 워크숍으로 리뷰 문화 바꾸기
Orchestration 길드 멤버인 Fukuyama입니다. Yahoo!プレイス(이하 Yahoo!플레이스)라는 서비스에서 프런트엔드 개발을 담당하고 있습니다.먼저 Orchestra...
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AI 활용 능력을 높이기 위한 사내 워크숍, 'Orchestration Development Workshop' 기사 목록
LY Corporation에서는 개발 업무와 관련된 모든 엔지니어를 대상으로 실제 실무 적용 관점에서 AI 활용 능력을 높이는 워크숍, ‘Orchestration Developme...
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AI 활용의 열쇠는 '조직적 학습'에 있다 - Orchestration Development Workshop의 시작
지금 LY Corporation에서 일어나고 있는 변화현재 LY Corporation에서는 AI를 활용한 개발과 업무 개선이 이전보다 훨씬 빠른 속도로 확산되고 있습니다. 생성형 ...
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Hive에서 Iceberg로: 데이터 반영 속도 12배 향상의 비밀
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 통합 커머스 개발을 맡고 있는 김성도, 고상일입니다.통합 커머스에서는 HBase 스냅숏과 Hive를 사용해 ETL(Extract-Trans...
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도메인에 의존하지 않는 채팅 플랫폼은 어떻게 만들었을까?
들어가며안녕하세요. ABC Platform 팀에서 메시징 플랫폼(이하 MessagingHub)을 만들고 있는 송재욱입니다. 메시징은 이제 거의 모든 서비스에서 요구되는 기본 스펙인...
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LINE 서비스의 대규모 광고 데이터를 처리하기 위한 Spark on Kubernetes 적용기
들어가며안녕하세요, LINE 서비스의 광고 시스템에서 데이터 파이프라인과 데이터 플랫폼 운영을 담당하고 있는 박민재, 손정호, 정창권입니다.LINE 광고 플랫폼(이하 LINE Ad...
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대규모 서비스 환경에서의 이미지 콘텐츠 모더레이션(feat. 멀티모달 LLM)
들어가며콘텐츠 모더레이션은 사용자가 생성하거나 업로드하는 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등의 콘텐츠 중 서비스 정책 및 법적 기준에 위배되는 내용을 탐지해 적절한 조치를 수행하기 ...
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코딩 에이전트를 활용한 취약점 수집·생성 자동화로 가드레일 모델 고도화
LLM 시대의 보호 장치, 가드레일LLM 기반 서비스가 빠르게 확산되면서 LLM 모델의 응답을 공격자가 의도대로 ‘조종’하려는 시도도 함께 늘고 있습니다. 특히 다음과 같은 공격 ...
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SRE 팀의 반복 작업을 10분의 1로 줄인 SRE 봇 개발기
들어가며: 늘어나는 서비스, 새로운 인프라, 끝없는 문의여러분의 팀은 하루에 몇 번이나 같은 질문에 답하고, 같은 작업을 반복하고 계신가요?LINE Home DevOps 팀은 최근...
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기획서 없이 내재화하기: 검증 로직으로 동일함을 증명하다
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce 개발을 맡고 있는 장효택입니다.기존 시스템을 새로운 환경으로 옮기거나 내재화하는 작업은 개발자에게 숙명과도...
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신뢰성 향상을 위한 SLI/SLO 활용 1편 - SLI/SLO 프레임워크 및 서비스 상태 확인 도구 LINE Status 개발기
시작하며안녕하세요. SRE(Site Reliability Engineer)로 일하고 있는 어다희입니다. 저희 팀은 Media Platform SRE를 비롯해 글로벌 트래픽 관리 업...
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AttributedString 구조로 풀어낸 대규모 iOS 설정 시스템
환경이 바뀌면서 과거에 내렸던 합리적인 결정이 더 이상 유효하지 않게 되는 일은 흔히 생깁니다. 이 글은 LINE 앱이 성장하면서 동적 설정 배포 시스템인 ‘서비스 설정’의 iOS...
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LINE 앱의 다자간 대화 기능 통합
이 글은 합병 이전 구 블로그에 게시했던 기사(최초 게시일: 2022년 2월 24일)를 현재 블로그로 이관한 것으로, 내용은 최초 게시 시점 기준입니다.LINE은 1:1 대화뿐 아...
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LY Corporation의 클라우드 인프라 개편: 거대한 두 개의 클라우드를 통합한 차세대 플랫폼 Flava의 아키텍처 소개
안녕하세요. LY Corporation에서 프라이빗 클라우드 인프라를 담당하고 있는 이노우에입니다.LY Corporation의 방대한 트래픽과 데이터를 지탱하는 것은 저희가 직접 ...
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