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engineering.linecorp.com
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LINE ENGINEERING
https://engineering.linecorp.com/ko/blog/
LINE Engineering
저작도구: https://wordpress.org/?v=5.6.4
최종 피드 수집: 2026-09-25 03:16
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LLM에게 어디까지 맡길 것인가: AI 에이전트 기반 광고 분석 리포트 자동화
들어가며안녕하세요. LINE Ads에서 데이터 분석 플랫폼을 개발하고 있는 이종우, 이운열입니다.광고 매출은 상품, 광고주, 캠페인 집행 변화에 따라 매일 움직입니다. 광고 KPI...
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AI를 전제로 다시 설계하다, Tech-Verse 2026 참관기
들어가며안녕하세요. LINE Plus의 LINE VoIP Service Dev 팀에서 서버 개발을 하고 있는 한규범, ABC Studio에서 서버를 개발하고 있는 황건구입니다.저희...
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장애 Alert의 원인을 스스로 찾다: SRE Observer 개발기
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Home 서비스의 안정성을 책임지고 있는 Home SRE(Site Reliability Engineering) 팀입니다.SRE Observ...
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LLM Wiki: 코드 기준으로 자동 최신화되는 도메인 지식 SSOT 만들기
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 Global E-Commerce Platform 개발을 맡고 있는 윤석범입니다.AI로 개발할 때 결과물의 품질은 AI의 코드 생성 능력보다...
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일본어 상품 검색 정확도 높이기: Elasticsearch + Kuromoji에서 OpenSearch + Sudachi로
들어가며안녕하세요. LINE Plus에서 통합 커머스 개발을 맡고 있는 김진성입니다.2025년 초, 통합 커머스 프로젝트가 시작되었습니다.서비스가 안정되어 가던 중, 일본 담당자로...
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보안 업무를 위한 AI 에이전트 플랫폼 「SAGE」 개발기 1편: 판단은 사람에게 남기는 설계
안녕하세요. 사내 보안 업무에 AI를 접목하는 일을 하고 있는 Security Development Division(LINE Plus Security R&D)팀입니다.이 글은 사내...
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개인 AI 활용의 다음 단계는 무엇인가 - LY Corporation에서 AIDD 워크숍을 통해 살펴본 AIDD 조직 도입의 조건
LY Corporation에서는 지금까지 AI 활용 역량 향상 워크숍인 Orchestration Development Workshop (ODW)를 통해, 개인이 AI를 활용해 개발...
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Grafana에서 자연어로 장애 원인을 분석하기: LLM 에이전트 기반 SRELens 개발기
들어가며: 관측성 데이터는 많아졌지만, 분석은 여전히 어렵습니다안녕하세요. LY Corporation에서 Home 서비스의 안정성을 책임지고 있는 Home SRE(Site Reli...
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AI 에이전트를 위한 Android CLI: 대규모 모바일 개발 환경에 적용하기
LINE Android 앱은 수백 명의 개발자가 하나의 Git 저장소에서 함께 만들어 가는, 수백 개의 Gradle 모듈로 구성된 대규모 Android 앱입니다. LINE Andr...
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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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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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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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