Training-Serving Skew 해결을 통한 ms 단위 Real-time Feature Serving 구현
Real-Time AI Feature Engineering with Spark Structured Streaming and Databricks Feature Store
OpenSearch LTR 통합을 통한 Autocomplete 지연시간 최소화 및 랭킹 정교화
Swiggy Improves Search Autocomplete Using Real Time Machine Learning Ranking
AI 인프라 전문성 확보를 통한 연봉 35% 상승 및 시장 경쟁력 차별화
Data Engineer Salaries Are Splitting in Two. Which Side Are You On?
Iceberg V4 설계 기반 PB급 Feature Store 최적화 및 Polaris 안정화
Apache Data Lakehouse Weekly: April 30–May 6, 2026
Privacy-Preserving Feature Store 기반 200ms 미만 초저지연 개인화 시스템
Day 24: Real-Time Personalization - AI System Design in Seconds
결제 승인 윈도우 120ms 확보를 위한 Fraud Detection 파이프라인 최적화
How We Caught Fraud Before the Payment Cleared
단순 튜토리얼을 넘어 실무 수준의 MLE 역량을 증명하는 8가지 프로젝트 설계 전략
8 Machine Learning Projects for Software Engineers to Build in 2026
Dropbox가 Feast + Go + Dynovault 조합으로 하이브리드 feature store를 구축해 sub-100ms 레이턴시 유지하며 5분 단위 feature 갱신 달성
Inside the feature store powering real-time AI in Dropbox Dash
리디 추천 시스템 Phase 2 – Feature Store 도입기
리디가 Feature Store를 도입해 데이터 파이프라인을 독립화하고 모듈화하여 키워드 추천 개발을 3일로 단축하고 클릭률 1.8배, 유료 전환율 1.9배 증가