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MVP를 빠르고 효과적으로 개발하기: 우리는 협업해요
MVP를 빠르고 효과적으로 개발하기: 우리는 협업해요
안녕하세요. 저는 당근 LocalMaps UGC 팀에서 서버 개발을 하고 있는 조앤(Joanne)이라고 해요. 저희 팀은 얼마 전까지 지역사업실 UGC(User Generated Contents) TF로서 MVP 스펙 개발에 몰입해 있었는데요. 이…
민정(Joanne)
Aug 21
추천 시스템의 심장, Feature Store 이야기 (1)
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혼란 속의 질서 찾기: Feature Store를 구축하다
mingrammer
Aug 19
입사 1개월차 프론트엔드 개발자의 자체 기술 온보딩 : Streaming SSR편
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안녕하세요! 커뮤니티실 동네생활팀 프론트엔드 엔지니어 리디아(Lydia)예요. 당근에 합류한 지 이제 막 한 달이 넘어가고 있는 따끈따끈한 저의 경험을 여러분께 공유하고 싶어 찾아왔어요.
Lydia
Aug 13
당근페이 금융 거래 내역 Aggregator 개발기
당근페이 금융 거래 내역 Aggregator 개발기
당근페이의 거래 내역이 가지고 있던 구조적 문제를 Aggregator로 개선한 경험을 소개합니다.
Winter You
Aug 7
인기글
VARCHAR vs TEXT
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개요
Sunguck Lee
Jun 25, 2023
웹사이트의 첫 삽부터 나무를 기르기까지: 당근닷컴 디벨롭의 여정
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처음 당근에 들어오기 전, 저는 당근을 사용하는 1800만 유저 중 한 명이었어요. 중고거래 뿐만 아니라 지금은 동네모임까지 생긴 동네생활을 사용하며 이웃들과 도움을 주고 받고 따뜻한 마음을 느끼며 누군가의 이웃이 되는 그 행복이 저를 당근으로…
JungHyun Lah
Mar 24
AWS Lambda@Edge에서 실시간 이미지 리사이즈 & WebP 형식으로 변환
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안녕하세요, 당근마켓에서 백엔드 서버 개발 인턴으로 근무하고 있는 Marco입니다. 저는 이번에 당근마켓 서비스의 썸네일 생성 방식을 On-The-Fly 이미지 리사이징으로 새롭게 구현하였습니다. 이번 글을 통해 그 과정을 공유하려고 합니다.
Marco
Jan 23, 2019
머신러닝
당근에서 LLM 활용하기
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당근에서는 LLM을 어떻게 활용하고 있는지 소개해요
Tommy Park
Apr 14
서버리스 ML 훈련 인프라 구축하기: Vertex AI Pipelines & TFX
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당근 ML 인프라팀에서는 머신러닝 모델을 효과적으로 다양한 서비스에 적용하기 위해 노력하고 있어요.
Junseong Park (Johan)
Mar 6
TFX와 함께 머신러닝 파이프라인 개발하기
TFX와 함께 머신러닝 파이프라인 개발하기
당근마켓에서는 머신러닝 모델을 효과적으로 적용하기 위한 방법에 대해서도 노력하고 있어요. 특히 ML 파이프라인은 주기적인 배포, 빠른 실험, 지속적인 모델 개선을 위해 필수가 되는 경우가 많으므로, 더 많이 노력해야 하는 대상 중 하나예요.
Ukjae Jeong
Mar 29, 2022
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