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JakeSeo

@jakeseo@hackers.pub · 40 following · 35 followers

안녕하세요.

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직무 이름은 똑같이 AI 엔지니어인데 어떤 회사에서는 완전 리서치만 하는 사람들을 가리키는 것 같고, 어떤 회사에서는 백엔드 개발까지 넓게 포괄하는 것 같다.

차이가 뭘까?

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Claude Code 를 사용하며 worktree 를 이용한 병렬 개발을 실제로 다들 많이 이용하는지 궁금하네 보통 인간의 뇌 1개로 시퀀셜한 작업을 하기에도 모자란 것 같은데 병렬작업을 분리하고 그걸 각각의 워크트리에 시킬 일이 얼마나 있을지..

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회사에서 MLOps 를 구축해야 하는데 구축해본 적 있는 분이 있다면 커피챗을 좀 해보고 싶다...

Pheonix 트레이싱 도구를 이제서야 도입했고, Airflow 같은 것들도 제대로 써보고 싶은데 파이프라인을 제대로 구성해본 적이 없어서 생각은 하는데 아직 정확히 어떻게 구성해야 할지 잘 모르겠다..

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OLTP 와 OLAP 의 차이만 알게 돼도 서비스를 운영할 때 DB 를 구성하는 방식이 완전 달라지겠구나..

데이터엔지니어가 OLTP 에 접근할 일이 없어야 하는데...

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예전엔 상대가 이메일을 확인했는지 알기 위해서 1x1 픽셀짜리 이미지를 이메일에 삽입해서 해당 이미지가 다운로드 된 횟수를 카운팅 했다고 하는데 참 신박하다... 이러면 코드 삽입 없이도 방문 통계를 낼 수 있겠구나

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이제 자바 메인을 이렇게 써도 된다니 놀랍군요

void main() {  
    var name = IO.readln("What is your name? ");  
    IO.println("Hello, " + name);  
}  
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DDIA (Designing Data Intensive Application) 2판을 읽고 있다.

처음 빌딩블록 얘기부터 정리를 잘해주는듯..

DB: 데이터를 저장하여, 자신 또는 다른 애플리케이션이 나중에 다시 찾을 수 있도록 한다 (데이터베이스)

Cache: 비싼 연산의 결과를 기억하여 읽기 속도를 높입니다 (캐시)

Index: 사용자가 키워드로 데이터를 검색하거나 다양한 방법으로 필터링할 수 있도록 허용합니다 (검색 인덱스)

Stream: 이벤트와 데이터 변경이 발생하는 즉시 처리합니다 (스트림 처리)

Batch: 주기적으로 축적된 많은 데이터를 분석합니다 (배치 처리)

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어제 해커스펍 모임 갔을 때는 컨디션도 안 좋고 다 원래 알던 사람들끼리만 얘기하는 것 같아서 우울했는데 집 와서 쓰러져 자고 일어나 생각해보니 진짜로 컨디션이 안 좋아서 그런 거였고 개발자들이 떠드는 걸 실제로 바로 옆에서 들을 수 있었음이 얼마나 감사했던가 하고 기분 좋아짐

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