당근 37
- 프론트엔드와 백엔드를 한 팀으로 합치면 어떤 일이 일어날까?
- 천만 MAU를 지탱하는 커뮤니티 시스템을 소개해요
- 혼자 시작해 전국 오픈까지, 당근 레슨/과외 빌딩 로그
- 디자인시스템 팀은 디자인시스템만 잘 만들면 될까
- 당근 200+개 DB 를 옮기는 ELT 플랫폼, DT Platform 을 만든 이야기
- 누구나 찾아볼 수 있는 중고거래 서버 LLM 릴리즈 노트 도입기
- How We Protect Karrot’s Internal PyPI Proxy from Supply Chain Attacks
- 당근이 파이썬 공급망 공격에 대응하는 방법
- 프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, ‘당근스러운 화면’을 만드는 법
- 모두가 데이터를 다루는 AI 시대, 지난 1년간 데이터 팀은 어떻게 달라졌을까?
- Our Journey to Autoscaling EKS Node Groups for Job Workloads
- Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 도입기
- 2조 토큰을 카테고리 분류에 쓰면서 알게된 것들
- ‘로컬’ 슈퍼 앱에서 장기 유저 모델링은 어떻게 달라질까?
- 웹뷰 엔지니어를 위한 iOS Webview Input 경험 개선기
- 서버를 위한 Redux: Node.js 이벤트 소싱 라이브러리 개발기
- 당근페이 백엔드 아키텍처가 걸어온 여정
- Building Event Center: Karrot’s User Event Management Platform
- 당근의 사용자 행동 로그 관리 플랫폼: 이벤트센터 개발기
- Standardizing User Activation: How We Built a Shared Data Layer at Karrot
- 당근은 왜 User Activation을 전사 공통 데이터 레이어로 만들었을까?
- Karrot’s GenAI Platform
- 당근의 GenAI 플랫폼
- Running Elasticsearch on Kubernetes the Easy Way, Part 2 — Data Node Warm-Up
- Karrot’s Journey to CDC with MongoDB
- 매번 다 퍼올 필요 없잖아? 당근의 MongoDB CDC 구축기
- Mapping Karrot’s Data: How We Built Column-Level Lineage
- 당근 데이터 지도를 그리다: 컬럼 레벨 리니지 구축기
- The Journey to Daangn Pay’s AI-Powered FDS: From Building a Rule Engine to Applying LLMs
- 당근페이 AI Powered FDS로 가는 여정: 룰엔진구축부터 LLM 적용까지
- Our Journey to Using Host Network in Kubernetes Pods
- 오늘도 엔지니어가 된다고 말했다 — 당근페이 이용 내역 개편기
- QR을 찍으면 무슨 일이 벌어질까? 당근페이 현장 결제의 모든 것
- 쿠버네티스 파드에 Host Network 도입기
- 당근만의 AI 경험을 나눔해요 『요즘 당근 AI 개발』 출간
- 당근 피드시스템 안정성 향상기: 프로파일링부터 서킷 브레이커까지
- FE 최적화, 비즈니스로 시작해서 엔지니어링으로 끝내기