물 흐르듯 자연스러운 ML 서비스 만들기

회사마다 다른 AI, ML 적용 방식. 토스에서는 어떻게 사용하고 있을까요? 대규모 서비스에 최적화된 기술 스택과 인프라를 기반으로 머신러닝 서비스를 만들고 배포하는 과정을 공유합니다. 고석현 토스 Machine Learning Engineer

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• 토스팀 인프라 자동화의 시작

김정남 토스 InfraOps Engineer

• 물 흐르듯 자연스러운 ML 서비스 만들기

고석현****토스 Machine Learning Engineer

• 토스에서는 테이블 정보를 어떻게 관리하나요?

윤아서****토스 Data Engineer

• iOS앱을 매주 배포 한다고?

김준모****토스 iOS Developer

• 잃어버린 개발자의 시간을 찾아서: 매일 하루를 아끼는 DevOps 이야기

박서진****토스 Frontend Developer

• Java Native Memory Leak 원인을 찾아서

박동호****토스페이먼츠 Server Developer

• 어떻게 안정적인 서비스를 빠르게, 자주 출시할 것인가?

하태호****토스페이먼츠 DevOps Engineer

• 은행 앱에도 Service Mesh 도입이 가능한가요?

김동진 & 하성준****토스뱅크 DevOps Engineer

토스 개발자 컨퍼런스,

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