네이버

조직L2 · AX/AI 전담 조직(팀) 존재

• “네이버 플레이스 AI MLOps는 지난 1년간 검색과 추천에 사용하는 스코어링 모델의 서빙 구조를 vLLM 기반으로 전환했습니다.”

  L2 · 공식 블로그 · 2026-08-10 · 우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기

도구 지원L2 · 상용 AI 툴 라이선스를 일부 직군에 제공 (Copilot, ChatGPT/Claude Enterprise 등)

• “변환 절차는 convert-vllm이라는 Claude Code Skill로 구현했습니다. Claude Code Skill은 Anthropic의 코딩 에이전트 CLI인 Claude Code에서 반복 작업의 절차를 SKILL.md에 정의해 두고, 에이전트가 필요할 때 읽어 실행하는 기능입니다.”

  L2 · 공식 블로그 · 2026-08-10 · 우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기

• “배포는 KServe InferenceService로 표준화했습니다. 공통 vLLM 이미지에 플러그인 패키지, 모델 아티팩트, IO Processor 설정만 바꿔 끼우면 자동 확장, 라우팅, 관측 기능이 표준 방식으로 적용됩니다.”

  L4 · 공식 블로그 · 2026-08-10 · 우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기

• “낯선 재무 업무를 이해하고 Claude Code를 활용해 실제로 동작하는 결과물을 만들어야 하는 상황에서, 처음에는 자연스럽게 ‘AI가 무엇을 해줄 수 있을까?’부터 생각했습니다.”

  L1 · 공식 블로그 · 2026-07-24 · [AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것

• “저희 팀은 사내 코드 저장소, 이슈 트래커, 위키를 사내 MCP로 연결해, AI가 직접 검색하며 사내 배포 플랫폼, 로드밸런서, 분산 DB 환경에 맞게 설정하도록 했습니다.”

  L4 · 공식 블로그 · 2026-07-13 · [AI 해커톤 후기] AI 시대의 해커톤과 인간의 역할: AI의 계획과 사람의 전략

• “사내에는 Claude Code와 Codex가 제공되었는데, 두 에이전트의 결과를 얻고 맞춰 볼 시간이 부족했습니다.”

  L2 · 공식 블로그 · 2026-07-06 · [AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까

인재·채용L0 · AI 관련 채용 없음

확인된 근거 없음

제품 반영L2 · AI 기능 일부 출시 (부가 기능)

• “네이버에 따르면 지난 8월 쇼핑 AI 에이전트의 월간 활성 이용자 수(MAU)와 일평균 대화 수는 출시 초기인 3월의 약 5배로 늘었다. 에이전트를 거친 일평균 거래액은 같은 기간 약 4배가 됐다.”

  L3 · 언론 기사 · 2026-10-09 · [AI돋보기] AI가 물건 고르고 결제까지…내 카드 맡겨도 될까

• “0.6B 재순위화(reranking) 모델을 Hugging Face Transformer.encode로 서빙했을 때 처리량은 63.85 QPS였습니다. 같은 모델과 GPU, 입력을 사용하면서 vLLM의 score 태스크로 옮기자 397.21 QPS로 약 6.2배 증가했습니다.”

  L2 · 공식 블로그 · 2026-08-10 · 우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기

업무 혁신L2 · 특정 업무 자동화 사례 상세 공개

• “그 결과 서로 다른 유형의 모델 7개를 같은 절차로 변환해 운영에 적용했고, 변환 과정에서 발견한 주의 사항 45개를 재사용 가능한 지식으로 축적했습니다.”

  L2 · 공식 블로그 · 2026-08-10 · 우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기

• “수기 Microsoft Excel(이하 엑셀) 기반 출자 현황 관리를 LLM·MCP 기반 투자 포트폴리오 관리 플랫폼으로 전환한다.”

  L1 · 공식 블로그 · 2026-07-24 · [AI 해커톤 후기] AI 해커톤 1위 팀이 AI에게 맡기지 않은 것

• “평가 파이프라인은 단순했습니다. 각 팀의 저장소 주소, 커밋, 제출물 경로를 고정한 매니페스트를 준비하면 에이전트가 코드와 문서를 읽고 점수와 한 줄 평을 생성했습니다.”

  L2 · 공식 블로그 · 2026-07-06 · [AI 해커톤 후기] 코드와 문서만 읽은 LLM은 어떻게 사람과 같은 팀을 1위로 골랐을까

• “End To End 모니터링을 별도의 작업없이 제공 받을수 있는 nFront RUM 서비스를 소개합니다. 내부 솔루션만으로 구현한 서비스로 별도의 비용 없이 AI report까지 제공되는 Real User Monitoring 서비스 입니다.”

  L1 · 공식 블로그 · 2026-06-29 · End to End 유저 모니터링 RUM 으로 한방에 해결!!

• “수천 개의 서비스가 한정된 GPU 자원을 효율적으로 공유할 수 있도록 돕는 Automatic Sharding 기술을 소개하고, 모델 로딩 오버헤드를 제거하여 더 빠르고 안정적인 AI 모델 서빙 전략을 공유합니다.”

  L2 · 공식 블로그 · 2026-06-23 · SNOW의 Automatic Sharding 도입기

외부 공유L2 · AI 관련 기술 블로그 꾸준히 (분기 1회 이상)

• “Kelos는 코딩 에이전트와 그 환경을 API화하고 관리할 수 있도록 해주는 오픈소스 프레임워크입니다.”

  L3 · 공식 블로그 · 2026-06-24 · Kelos - 쿠버네티스 네이티브 자율 코딩 에이전트 프레임워크