올리브영 기술 블로그 글 모음

최근 글

1. 더 중요한 고민에 집중하는 올리브영 PM이 AI로 일하는 방식

   올리브영 PM들이 AI 에이전트와 자동화 도구를 활용해 업무 생산성을 높인 사례를 공유했습니다.

   출처: 올리브영 · 2026-10-29 · 원문 보기

2. 올리브영의 첫 테크 컨퍼런스, define:OMNI 2026이 열립니다

   올리브영이 첫 테크 컨퍼런스 define:OMNI 2026을 11월 19일 성수에서 개최한다.

   출처: 올리브영 · 2026-10-20 · 원문 보기

3. Java 디컴파일러로 운영 서버와 형상관리 소스의 불일치를 해소하다

   올리브영이 Java 디컴파일과 AI 비교 검증으로 운영 코드와 형상 소스를 99% 맞췄다.

   출처: 올리브영 · 2026-09-30 · 원문 보기

4. 때로는 오버엔지니어링이 필요합니다

   올리브영이 레거시 문자 발송을 유지한 채 CDC와 Kafka로 뒷단을 단계적으로 교체했다.

   출처: 올리브영 · 2026-09-23 · 원문 보기

5. 측정할 수 없으면 개선할 수 없다 - AI Pick 추천 카드를 위한 sLLM 정렬 학습기

   올리브영이 NLL 평가와 DPO·GRPO 학습으로 AI Pick 추천 문구의 품질을 개선했다.

   출처: 올리브영 · 2026-09-18 · 원문 보기

6. 리드타임 3일, 글로벌 매장 개발자가 출장지에서 일하는 법

   올리브영 팀은 LA 매장 직원의 재고조사 요구를 사흘 만에 PDA 기능으로 구현했다.

   출처: 올리브영 · 2026-09-14 · 원문 보기

7. 고객의 취소할 권리를 보장하다

   올리브영이 물류 유형별 취소 마감 시점을 늦추고 외부 장애에도 취소를 완료하게 했다.

   출처: 올리브영 · 2026-09-10 · 원문 보기

8. 배송최적화 시스템 구축기 Part 02. 복잡한 비즈니스 로직에 유연한 디자인 패턴 입히기

   올리브영이 배송 센터 선택과 최종 결정을 분리해 배송 규칙을 조합하도록 설계했다.

   출처: 올리브영 · 2026-09-04 · 원문 보기

9. 한 끼의 점심이 협업 문화를 만든다면?

   올리브영 프로덕트센터가 AI 매칭 점심 모임으로 팀 간 교류를 정례화했다.

   출처: 올리브영 · 2026-08-31 · 원문 보기

10. 프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자

    올리브영 검색팀이 MCP 도구 설명과 응답을 다듬어 상품 추천 정확도를 높였다.

    출처: 올리브영 · 2026-08-28 · 원문 보기

11. 고객의 1초를 줄이기 위해, POS 결제 구조를 다시 설계하다

    올리브영이 카드 식별을 바탕으로 POS 결제 경로와 장애 대응을 재설계했다.

    출처: 올리브영 · 2026-07-23 · 원문 보기

12. 프레임워크에 구애받지 않는 통합 백오피스 구축하기

    올리브영이 Vue 웹 컴포넌트로 React·Vue·JSP 백오피스의 공통 화면을 통합했다.

    출처: 올리브영 · 2026-07-14 · 원문 보기

13. 옴니채널 재고 정합성 한계에 대응하는 인벤토리 데이터 파이프라인 구축기

    올리브영이 재고 파이프라인을 분리해 기초재고 생성 시간과 조회 부하를 줄였다.

    출처: 올리브영 · 2026-07-01 · 원문 보기

14. 에러로그 하나에 깨던 새벽에서 벗어나기까지 — 상품 모니터링 진화기

    올리브영이 DLQ 재시도와 Datadog 진단으로 상품 모니터링을 자동화했다.

    출처: 올리브영 · 2026-06-30 · 원문 보기

15. 150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기

    올리브영 글로벌엔지니어링센터가 GenAI 해커톤과 기술 로드맵 아이디어톤을 진행했다.

    출처: 올리브영 · 2026-04-24 · 원문 보기

16. 45분 배치에서 준실시간으로! 다수 도메인 데이터를 Kafka로 통합한 전환기

    올리브영은 도메인별 Kafka 이벤트와 병행 검증으로 45분 걸리던 혜택 갱신을 수 초로 줄였다.

    출처: 올리브영 · 2026-04-22 · 원문 보기

17. AI와 협업하는 새로운 개발 프로세스, 올리브영은 어떻게 시작했을까 (feat. AI-DLC)

    올리브영이 3일 워크숍에서 AI-DLC로 신규 개발과 레거시 개선을 실험했다.

    출처: 올리브영 · 2026-04-16 · 원문 보기

18. 하루 동안 디지털 마법사가 된 올리브영 개발자들, 2026년의 비전과 전략을 몸소 경험하다

    올리브영 테크플랫폼센터가 마법사 세계관과 협동 게임으로 2026년 비전과 조직 협력을 다룬 워크숍을 열었다.

    출처: 올리브영 · 2026-04-09 · 원문 보기

19. 120개의 점을 잇다: 프로덕트센터 ‘Connect the Dots’ 워크숍 비하인드

    올리브영 프로덕트센터가 워크숍으로 온라인·오프라인·글로벌 조직의 협업 기반을 다졌다.

    출처: 올리브영 · 2026-04-08 · 원문 보기

20. QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트

    올리브영 QA팀은 인프라를 끊어 고객 화면과 복구 후 데이터까지 확인했다.

    출처: 올리브영 · 2026-03-30 · 원문 보기

21. 올영매장은 MSA 환경에서 흩어진 도메인 데이터를 어떻게 연동했을까?

    올리브영이 프로모션과 픽업 주문의 변경 특성에 맞춰 Redis·Kafka 연동을 나눴다.

    출처: 올리브영 · 2026-03-18 · 원문 보기

22. 배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정

    올리브영이 주문별 출고처를 실시간 분배해 배송 리드타임을 평균 14시간 줄였다.

    출처: 올리브영 · 2026-03-06 · 원문 보기

23. 매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정

    올리브영이 올영매장을 정보 확인 기능에서 탐색·혜택·픽업을 연결하는 매장 경험으로 확장했다.

    출처: 올리브영 · 2026-02-27 · 원문 보기

24. Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 한계 넘어서기

    올리브영이 Spring 커밋 후 Kafka 발행으로 배송 알림톡을 별도 서비스에 분리했다.

    출처: 올리브영 · 2026-02-23 · 원문 보기

25. 오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 2: 올리브영 전자라벨(ESL) 최적화 여정

    올리브영이 PK 범위 분할과 Aurora Serverless v2로 ESL 배치 시간을 줄였다.

    출처: 올리브영 · 2026-02-10 · 원문 보기

26. 오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 1: 종이 없는 매장을 만드는 데이터 파이프라인 구축

    올리브영이 메시지 기반 데이터 파이프라인으로 전국 매장의 전자라벨을 갱신했다.

    출처: 올리브영 · 2026-02-09 · 원문 보기

27. 올리브영 대규모 트래픽 레거시 시스템의 무중단 OAuth2 전환기

    올리브영이 세션 인증을 OAuth2로 바꾸며 단계적 전환과 장애 격리 장치를 적용했다.

    출처: 올리브영 · 2026-01-30 · 원문 보기

28. T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기

    올리브영이 Tesla T4 한 장에서 리뷰 표현 생성용 Gemma 3 sLLM을 학습했다.

    출처: 올리브영 · 2026-01-21 · 원문 보기

29. 올리브영 타입스크립트로 알아보는 제네릭과 매개변수 다형성

    TypeScript 제네릭은 서로 다른 타입에 공통 로직을 재사용하면서 타입 정보를 보존한다.

    출처: 올리브영 · 2025-12-31 · 원문 보기

30. SQS 기반 알림톡 처리에서 발생한 DB 커넥션 데드락 분석기

    올리브영이 SQS 알림 처리의 DB 커넥션 데드락을 병렬도와 트랜잭션 설정 조정으로 해결했다.

    출처: 올리브영 · 2025-12-30 · 원문 보기

자주 다루는 주제

• AI 에이전트·MCP (536편)
• 개발 생산성·테스트 (194편)
• 조직·문화·커리어 (285편)
• CI/CD·플랫폼 엔지니어링 (181편)
• LLM 활용·프롬프트 (245편)
• 백엔드 설계·MSA (435편)
• 메시징·스트리밍 (58편)
• 모델 학습·파인튜닝 (251편)
• AI 코딩 도구 (248편)
• 프론트엔드 (137편)
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