카카오엔터프라이즈 개발 인턴십 후기 #면접후기 #안드로이드_개발자 #주니어_개발자

시작하며 안녕하세요. 인턴십을 거쳐 카카오엔터프라이즈에 입사하여 비즈니스플랫폼개발실 클라이언트 개발팀에서 안드로이드 1셀에 근무하고 있는 Zero 입니다.🐥 저는 불과 얼마 전까지만 해도 취직을 꿈꾸는 평범한 대학생이었습니다. 다른 고학년 대학생들처럼 바쁘게 취업 준비를 하던 어느 날, 우연히 카카오엔터프라이즈의 인턴 전형을 처음 접하게 되었습니다. 당시 인턴 제도에 대해 생소하기도 했고, 관련 정보가 전무했던 터라 막연한 두려움이 있었습니다. 하지만 무엇보다도 원하던 직무였기 때문에 설렘 반 두려움 반으로 지원서를 제출했던 기억이 떠오르네요. 카카오엔터프라이즈에서는 이렇게 인턴제도를 활발히 운영 중이기 때문에 인턴 전형에 관심이 있는 미래의 카카오엔터프라이즈 Krew 분들이 많을 거라 생각됩니다. 여기..

BroadFace: Looking at Tens of Thousands of People at Once for Face Recognition

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(김용현, 신종주)과 카카오(박원표)가 함께 쓴 논문 ‘BroadFace: Looking at Tens of Thousands of People at Once for Face Recognition’이 유럽컴퓨터비전학회(이하 ECCV)에 실렸습니다. ECCV는 컴퓨터 비전 분야의 논문을 발표하는 학술대회로, 올해에는 접수된 논문 중 26%인 1,360편이 통과됐습니다. 얼굴 인식 모델은 수만에서 수십만 명에 달하는 인물 분류를 목표로 합니다. 미니배치(mini-batch)를 활용한 기존의 학습 방식은 한 번에 극소수의 인물만 다를 수 있어 얼굴 인식을 위한 최적의 결정 경계(decision boundary) 탐색을 어렵게 만듭니다. 이에 AI Lab은 수많은 인물을 효..

[KREW INSIDE] AI 서비스의 기술 문서를 책임지는 사람들, 테크니컬 라이터

AI 서비스의 기술 문서를 책임지는 사람들, 카카오엔터프라이즈는 기술 문서의 중요성을 인지하고, 테크니컬 커뮤니케이션 조직을 신설하였습니다. 그리고 그 안에는 완성도 높은 기술 문서 작성부터 관리, 배포, 운영 및 사내 글쓰기 교육까지 모두 담당하는 이들이 있습니다. 바로 테크니컬 라이터인데요, 테크니컬 라이터라는 직무, 실제로 어떤 일을 담당하고 무슨 역량이 요구되는지, 비전은 어떤지 궁금하지 않으신가요? 개발자에서 10년 차 테크니컬 라이터로, 이제는 카카오엔터프라이즈 AI서비스플랫폼실의 테크니컬 커뮤니케이션셀을 책임지고 있는 Crystal.yull을 만나 보겠습니다. Q. 자기소개와 함께 테크니컬 커뮤니케이션셀에 대한 소개 부탁드려요 :) 안녕하세요. 저는 카카오엔터프라이즈의 테크니컬 커뮤니케이션 ..

신입 개발자의 좌충우돌 문제 해결기

시작하며 안녕하세요 저는 카카오엔터프라이즈 신입 개발자 harry 입니다. 3개월간의 인턴 과정을 마치고 전환되어, AI서비스플랫폼실 서버 개발팀 비즈플랫폼 파트 IAM 셀에서 근무하고 있습니다. 제가 현재 소속되어 있는 AI서비스플랫폼실 서버 개발팀은 테스트 코드의 중요성을 강조하는 팀입니다. 사이드 이펙트를 배포 전에 발견하고 견고한 코드를 작성하기 위해서 테스트 코드를 잘 작성하는 것은 개발자의 기본이라고 생각합니다. 그러나 저와 같은 신입 개발자 입장에서 Spring Framework는 여전히 어렵고, JUnit이라는 테스트 프레임워크는 낯설기만 한데다가 Kotlin이라는 언어는 생소하기까지 합니다. 그래서 테스트 코드를 잘 작성하는 일이 쉽지 않았으며, 지금도 여전히 다양한 케이스를 커버하는 테..

Revisiting Modularized Multilingual NMT to Meet Industrial Demands

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(류성원, 손보경, 양기창, 배재경)이 쓴 논문 ‘Revisiting modularized multilingual NMT to meet industrial demands’가 EMNLP 2020에 게재됐습니다. 자연어처리에서 경험적 방법론을 다루는 이 학회는 ACL(Association for Computational Linguistics), NAACL(NORTH American Chapter of the ACL)과 함께 전산언어학 분야에서는 인지도가 높습니다. 올해에는 총 3,677편의 논문 중 754편이 통과됐습니다. 이번 논문에서 AI Lab은 M2NMT(Modularized Multilingual Neural Machine Translation Model)의 가..

한국어 질의응답에서의 화제성을 고려한 딥러닝 기반 정답 유형 분류기

시작하며 카카오엔터프라이즈 AI Lab(조승우, 최동현, 김응균)이 쓴 논문 ‘한국어 질의응답에서의 화제성을 고려한 딥러닝 기반 정답 유형 분류기’가 제31회 한글 및 한국어정보처리 학술대회에 실렸습니다. 한글날을 맞이해 매년 10월마다 열리는 한글 및 한국어정보처리 학술대회는 전산언어학과 언어학, 인공지능과 관련된 다양한 주제의 연구 논문을 다루고 있습니다. 이번 논문에서 AI Lab은 한국어 질의응답 시스템의 입력 질의 문장을 단답형/서술형으로 분류하는 모델을 제안했습니다. 모델의 분류 성능을 높이고자 육하원칙 정보와 포털 서비스 쿼리에서 추출한 화제성을 가진 주제어와 속성 표현도 함께 입력하는 방식으로 모델의 분류 성능을 높였습니다. 실험 결과, AI Lab이 제안한 추가 정보를 모두 적용한 모델의..