JakeSeo

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

차이가 뭘까?

추석 때 읽으려고 산 책.. 추천사부터 많이 들어본 이름들이 나오는...

https://github.com/zhanymkanov/fastapi-best-practices

fastapi 모범 사례

프로젝트 구조 맘에 드는 거 찾다가 우연히 발견했는데 한번쯤 읽어보기 좋은듯?

남들에게 알려주면 굉장히 재미있어할만한 코딩지식이 있을까?

reddit 에 가끔 진짜 좋은 글들이 보인다.. (번역돼서 이제서야 보이는 걸지도 ㅋㅋㅋ)

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..

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..

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

데이터엔지니어가 OLTP 에 접근할 일이 없어야 하는데...

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

갤럭시 S25 FE는 있는데 왜 갤럭시 S25 BE는 없는걸까..

이제 자바 메인을 이렇게 써도 된다니 놀랍군요

void main() {  
    var name = IO.readln("What is your name? ");  
    IO.println("Hello, " + name);  
}  

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)

발표 들어주시고 소소한 얘기에 호응해주신 분들 감사합니다.

덕분에 발표가 너무 즐거웠어요.

다음에는 리스너로 참여하겠습니다!

오랜만에 들어와보니 뭔가 영어가 굉장히 많아졌다. 커뮤니티도 예전보다 훨씬 활성화된 것 같다