| 10:00–10:30 | 오프닝 키노트고명석, 한다니엘 |
|---|
| 10:50–11:30 | 비 오는 날, 배민은 라이더를 어떻게 모을까? | 연결은 가볍게, 보안은 단단하게: 우아한 MCP HUB | 세 번 그리던 화면을 한 번에: ClayDesign 개발기 | 트랙 D"AI야, 네 글 너무 밤티나" 18년 기록을 AI 스킬로유영경, 조은현, 임동준 | 만들긴 했는데, 이걸 정말 운영해도 될까요? | 신입 개발자는 이제 필요 없나요? | |
|---|
| 11:50–12:30 | 이 주문 어디서 죽었어요? 배민주문 Temporal 전환기 | 옆자리 동료에게 AI를 알려주지 않기로 했다 | 의도와 코드는 언제부터 어긋났을까 | AI 시대, 데이터 분석가의 일하는 방식은 이렇게 변했습니다 | 트랙 E흩어져 있던 배민주문접수: 크로스 플랫폼으로 다시 쓰기홍영민 | 트랜스포머 인코더 CPU 추론 최적화 | 집중형 멘토링: 백엔드, 프런트엔드 |
|---|
| 13:50–14:30 | 기획대로 안 움직이는 제품 기획하기: 배민 AI 검색 도입기 | 5년의 다국어 숙제, LLM으로 해결하기 | 트랙 C헤드리스 어드민: UI에서 AI로 환승한 어드민 이야기이주영 | 맥락을 읽는 사람, 단어를 읽는 에이전트: 물류 지식저장소 | CS 인입 예측: LightGBM부터 파운데이션 모델까지 | 우아한형제들의 AI 거버넌스, 플랫폼에 담다 | |
|---|
| 14:50–15:30 | 시니어 디자이너는 코드를, 주니어 개발자는 협업을 고쳤다 | 트랙 B확률적 모델 위에 결정적 시스템: 배민 에이전트 개발기성시형, 장재주 | SQL에서 AI 에이전트로: 개인화 마케팅 플랫폼 구축기 | AI로 만든 도구가 더 많은 사람과 동료들에게 쓰이려면 | Visual Intelligence, 빠르게 실제 서비스까지 | B마트 로봇 배달 서비스의 비하인드 기술: 과거, 현재, 미래 | 집중형 멘토링: 기획, 디자인 |
|---|
| 15:50–16:30 | 배민 검색이 AI 검색이 되기까지 | 트랙 B해커톤 우승작을 실시간 콜봇으로: 하네스 엔지니어링김영남, 김동화 | 개발이 편해지는 데는 이유가 있습니다 | 장애를 보는 눈을 넓히다. SRE에서 AI 에이전트까지 | 1분을 만든 기획자, 1분을 지키는 플랫폼 | 물어볼 사람이 없어 AI에게 묻고, 틀리면 들키게 했습니다 | 집중형 멘토링: 백엔드, 인프라 |
|---|
| 16:50–17:30 | 잘 쓰는 줄 알았습니다, 대규모 Redis Cluster | AI 네이티브 워크플로: 개인의 역량을 넘어 조직의 역량으로 | 트랙 C배달의민족 웹뷰 로딩 성능을 30% 개선한 최적화 전략추용혁 | AI로 딴짓하는 디자인팀, 할짓하는 TF | 같은 퀵커머스, 시스템은 두 벌? 장보기·쇼핑 뒤의 상품과 재고 | 로봇 자율주행의 End-to-End 학습과 시뮬레이션 검증 | 집중형 멘토링: 데이터, 모바일 앱 |
|---|