AI 에이전트 프레임워크는 알지만, 원리 이해와 실무 적용이 어렵죠? 실리콘 밸리에서 직접 겪은 노하우로 핵심 원리부터 실전 활용까지 알려드립니다.

LLM은 똑똑하지만, 우리 문서와 최신 정보를 모른다는 한계가 있습니다. 실리콘밸리 현업에서 직접 RAG 시스템을 개발하며 겪었던 시행착오와 운영 경험을 바탕으로, 단순 데모를 넘어 실제 서비스 수준의 RAG를 만드는 방법을 알려드립니다. 벡터 DB(ChromaDB)부터 검색 품질 개선, 재랭킹, 고급 RAG 패턴까지 실무 흐름 그대로 완성합니다.

분산 NoSQL 데이터베이스 Cassandra의 기본 개념부터 실무 활용까지 체계적으로 학습합니다. 데이터 모델링, 쿼리 최적화, 클러스터 구성 등 실전 중심의 이론과 실습을 통해 대용량 데이터 처리 역량을 키웁니다. 데이터베이스 경험이 없어도 실리콘밸리 현업 개발자의 노하우를 바탕으로 Cassandra 전문가로 성장할 수 있습니다.

Swagger 문서를 수정하고, API 스펙을 맞추고, 프론트엔드와 반복적으로 커뮤니케이션하다 보면 “왜 같은 일을 계속 두 번 하고 있지?”라는 고민을 하게 됩니다. 저 역시 실무에서 비슷한 답답함을 많이 느꼈고, 그 과정에서 GraphQL을 깊게 사용하며 데이터 중심 설계 방식에 관심을 가지게 되었습니다. 이 강의에서는 단순한 GraphQL 문법이 아니라, 실제 서비스에서 어떤 문제를 해결하기 위해 등장했는지와 Resolver 구조, N+1 문제, Federation 같은 실무적인 고민들을 함께 다룹니다. 개발자 간의 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 더 유연한 API 구조를 설계하는 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성했습니다.

이 강의는 Docker를 단순한 도구 사용법으로 끝내지 않고, 실제 실무에서 마주하게 되는 고민과 문제를 해결하는 관점에서 풀어낸 강의입니다. 개발 환경과 운영 환경의 차이로 인해 발생하는 예측 불가능한 오류, 이미지와 컨테이너 개념이 막연해서 생기는 설정 실수, 그리고 “어디까지 알아야 실무에서 통하는가”에 대한 불안감까지 — 현업에서 금융 인프라를 운영하며 직접 겪었던 경험을 바탕으로 설명합니다. 단순히 명령어를 나열하는 것이 아니라, 왜 이런 구조가 필요한지, 어떤 방식으로 이미지를 설계해야 유지보수가 쉬워지는지, 컨테이너를 어떻게 다뤄야 안정적인 서비스 운영이 가능한지를 실제 사례 중심으로 다룹니다. 특히 이론보다는 실습 비중을 높여, 수강생이 눈으로 이해하고 손으로 익히며 Docker를 “쓸 줄 아는 수준”이 아니라 “운영 관점에서 이해하는 수준”까지 끌어올리는 데 초점을 맞췄습니다. Docker를 처음 접하는 분, 사용은 해봤지만 개념이 정리되지 않은 분, 그리고 인프라 감각을 한 단계 올리고 싶은 개발자에게 실질적인 기준과 방향을 제시하는 강의입니다.

“쿠버네티스를 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 금융 인프라를 운영하며 직접 겪은 실무 경험을 바탕으로, 단순 이론이 아닌 실제 구축과 운영 흐름을 따라가며 이해하도록 구성했습니다. Docker와의 관계, YAML, Pod, Deployment, Service까지 이어지는 학습 과정을 통해 학습자는 쿠버네티스를 ‘개념’이 아닌 ‘사용 가능한 기술’로 체득하게 됩니다.

단순 CRUD 수준의 데이터베이스 사용을 넘어, AI 시대에 필요한 PostgreSQL 활용 역량을 실무 관점에서 익힐 수 있는 강의입니다. 실리콘밸리 AI 개발 경험을 바탕으로 JSON, 인덱스, 트랜잭션, pgvector까지 실제 서비스에서 어떻게 설계하고 활용하는지 단계적으로 학습하며, 복잡한 데이터 구조와 성능 문제를 해결하는 방법을 익힐 수 있습니다.

수백만 건 이상의 데이터를 처리하는 배치 시스템을 운영하면서 느끼는 가장 큰 문제는 성능 저하와 장애 발생 시 복구의 어려움입니다. 단순 반복문이나 잘못된 설계로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 이 강의에서는 실제 서비스 환경에서 대용량 데이터를 안정적으로 처리해온 경험을 바탕으로, Spring Batch의 구조와 동작 원리를 이해하고 이를 활용해 성능과 안정성을 모두 잡는 설계 방법을 전달합니다. 단순한 기능 설명을 넘어 실무에서 바로 적용 가능한 배치 아키텍처를 통해 데이터 처리에 대한 근본적인 해결 능력을 키울 수 있도록 돕습니다.

트래픽이 증가할수록 응답이 느려지고, 스레드 풀이 빠르게 고갈되며, 외부 API 호출이 많아질수록 병목이 심해지는 환경에서 근본적인 해결 방법을 찾고 싶은 개발자를 위한 강의입니다. 단순히 서버를 확장하는 방식이 아니라, 구조 자체를 바꾸는 관점에서 문제를 바라보도록 돕습니다. 이 강의를 통해 먼저 전통적인 Spring MVC의 Thread per Request 모델이 어떤 한계를 가지는지 이해하게 됩니다. 왜 CPU는 남아 있는데도 처리량이 올라가지 않는지, 블로킹 I/O가 실제로 어떤 방식으로 시스템 자원을 점유하는지를 코드 레벨에서 확인합니다. 그 다음으로 Reactive Streams의 개념과 표준 스펙을 배우고, Reactor의 Mono와 Flux를 활용해 데이터 스트림을 다루는 방법을 익힙니다. 단순한 사용법이 아니라, 데이터 흐름이 어떻게 시작되고, 어떻게 소비되며, 처리량은 어떻게 조절되는지까지 실습을 통해 체득합니다. 특히 Back Pressure를 활용해 OOM이나 과부하를 방지하는 설계 방식도 직접 구현해 봅니다. 또한 Spring WebFlux의 이벤트 루프 기반 처리 구조를 이해하고, Non-Blocking I/O가 실제 요청 처리 과정에서 어떻게 동작하는지 비교 실습을 진행합니다. MVC와 WebFlux를 나란히 두고 구조적 차이를 확인하며, 언제 Reactive를 선택해야 하는지에 대한 판단 기준도 함께 정리합니다. 단순히 “비동기를 배운다”는 수준에서 끝나지 않습니다. 적은 스레드로 더 많은 요청을 처리하는 방법, 외부 API 의존성이 높은 환경에서 안정적인 흐름을 유지하는 방법, 그리고 고동시성 환경에서 처리량을 확보하는 설계 감각을 배우게 됩니다.

이 강의는 NGINX를 단순히 설정하는 법이 아니라, 왜 이런 구조와 설정이 필요한지를 이해하지 못해 면접과 실무에서 막히는 문제를 해결하는 데 초점을 둡니다. 실제 네이버·카카오·토스 면접관으로 활동하며 수많은 지원자를 평가해온 경험을 바탕으로, NGINX를 성능·확장성·운영 관점에서 어떻게 설명하고 활용해야 하는지를 실습과 함께 풀어냅니다. 암기한 설정값이 아니라, 트래픽 흐름과 문제 추적이 가능한 사고방식을 갖추도록 돕는 것이 이 강의의 핵심입니다.

현직 카카오 면접관과 함께 만든 Redis 강의입니다. String부터 Sorted Set까지 자료구조 실습, 센티널·클러스터 구성까지 다뤄 면접과 실무에서 통하는 설계 근거를 만들어 드려요.

이 강의는 개발자 취업 준비 과정에서 많은 분들이 겪는 “CS와 자료구조를 공부했지만 면접에서는 말이 막히는 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 네이버, 카카오, 토스 등에서 실제 면접을 진행하며 느낀 점은 대부분의 지원자들이 개념을 외우고는 있지만, 왜 그 개념이 필요한지, 실제 상황에서 어떻게 활용되는지는 설명하지 못한다는 것이었습니다. 이 강의는 단순 암기가 아닌, 면접관의 질문 의도를 이해하고 같은 질문에도 더 설득력 있게 답변하는 방법을 알려줍니다. OSI 7계층, 자료구조, 코딩 테스트 모두 왜 알아야 하는지, 언제 쓰이는지, 그리고 면접에서 어떻게 말해야 좋은 평가를 받는지를 중심으로 다룹니다. 면접에서 남들과 비슷한 답을 하는 사람이 아니라, 이해한 내용을 자신의 언어로 설명할 수 있는 개발자가 되기 위한 강의입니다.