비바리퍼블리카 (토스)

[1]“처음부터 잘 짜인 프롬프트가 있었던 건 아니에요. 노드 기반 AI 이미지 툴에서 여러 번 테스트하면서, 모든 캐릭터에 공통으로 들어가는 고정 문장과 캐릭터마다 바꿔 넣는 빈칸으로 나눈 뼈대를 만들었어요.”

업무 혁신 L2 · 디자인 · 공식 블로그 · 2026-09-30 · 9인조 다람쥐 아이돌을 데뷔시켰습니다

[2]“AI에 질문하고 적합한 답변을 받은 사용자는 그렇지 않은 경우보다 상담 전화로 이어지는 비율이 약 10%p 낮았어요. 상담 전화는 월 550건 줄었고, 통화 시간으로 환산하면 연 300시간이에요.”

제품 반영 L3 · 기획/PM, 디자인, 데이터/AI, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-09-23 · 연 300시간을 아낀 AI 상담 서비스

[3]“그래서 머신러닝 팀과 대출 운영팀에 프로젝트를 제안했고, 세 팀이 모여 AI 상담 서비스를 만들기 시작했어요.”

조직 L2 · 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-09-23 · 연 300시간을 아낀 AI 상담 서비스

[4]“실제로 토스체커는, 세 명의 테스터가 꼬박 이틀을 매달려 손으로 돌리던 배포 전 리그레션 테스트를 대신하기 시작했어요. 1,375개의 테스트 케이스를 기존 업무와 병행하며 3주 만에 자동화했죠.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-09-22 · 쉼 없이 도는 테스트, 사람이 어디까지 돌봐야 할까요? - 토스닥터(Toss Doctor)

[5]“서버와 테스트 프로세스는 양방향으로 통신하면서, 스텝 하나가 끝날 때마다 결과를 주고받아요.그래서 테스트가 요소를 찾지 못하면 그대로 실패 처리하지 않습니다. 멈춘 화면에서 서버에 도움을 요청하고, 서버는 그 순간 LLM과 Appium MCP를 연결해 화면을 확인해요.”

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[6]“토스의 기술 컨퍼런스 SLASH를 기억하시나요? '약은 약사에게, 테스트는 토스닥터에게'라는 세션으로 소개했던 그 도구가 바로 토스닥터 V1입니다.”

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[7]“LLM Modeling 팀은 토스의 다양한 업무에 맞는 모델을 평가하기 위해 Toss Benchmark를 만들었습니다.”

조직 L2 · 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-09-16 · 리더보드 1등 LLM, 토스에서도 1등일까? - Toss Benchmark 구축기

[8]“평가 결과는 사내 GenAI Portal의 모델 카탈로그에서 확인할 수 있습니다. 사용 가능한 모델의 평가 결과와 서빙 지표를 한 화면에서 비교하고, 새 모델이 등록되면 같은 기준으로 평가해 추가합니다.”

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[9]“토스에서는 상품 카탈로그를 만들고, 카드 약관을 분석하고, 광고를 검수하는 데 LLM을 활용합니다. 토스쇼핑 입점 판매자와 상품 운영에 필요한 안내와 협의를 진행하는 음성 에이전트, 도구로 고객 정보를 조회하는 상담 에이전트처럼 대화와 행동을 이어가는 사례도 있습니다.”

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[10]“안녕하세요. 토스증권 Data Infra 팀 Data Engineer 장재영입니다.지난 상반기 동안 ML Platform 팀의 김진웅 님과 함께 Kubernetes 기반 GPU 클러스터를 구축했는데요.”

조직 L2 · 개발, 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-09-15 · 토스증권이 GPU-aware를 넘어 GPU-native 클러스터를 구축한 방법

[11]“이를 위해 사용자가 GPU 디바이스의 배치 정책을 선택할 수 있도록 allocationPolicy 개념과 Packed Allocation을 구현해 NVIDIA k8s-device-plugin에 제안했습니다.[1] 이 변경은 업스트림에 머지됐으며, v0.20.0부터 sharedDevicesAllocationPolicy 설정(packed/distributed)으로 제공됩니다.”

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[12]“Coding Agent로 코드를 작성하면서 겪은 문제와, 그걸 어떻게 풀었는지에 대한 이야기예요. 결론부터 말하면, 저희가 찾은 답은 Agent Loop 안에 Feedback Loop를 하나 더 심는 것이었습니다.”

업무 혁신 L2 · 개발, 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-09-08 · AI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법

[13]“이렇게 팀 규칙을 모아두고 각 Hook에 꽂아주는 플러그인을 만들었어요. 이름은 pfmls-stylepack이에요. 아래에서는 줄여서 ‘Stylepack’이라고 부를게요.”

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[14]“Teams can connect it to their own bots and freely access it through APIs, CLI tools, or MCP. Different teams are already using it in different ways, from powering request-handling bots to organizing product specifications.”

도구 지원 L4 · 전 직군 · 공식 블로그 · 2026-09-07 · 2. Beyond Our Expertise

[15]“In todoc, we’ve started automating that work by translating the standards TWs have developed for “good documentation” into the product itself. For example, we provide AI-powered editing as well as bots that can automatically generate first drafts.”

업무 혁신 L2 · 전 직군 · 공식 블로그 · 2026-09-07 · 2. Beyond Our Expertise

[16]“That question led to Mr. Park (박씨), a chatbot we built. (*Refer to TMC25) It lets people ask questions conversationally from the messaging tools and IDEs they already use, then answers based on our existing documentation, with sources included.”

도구 지원 L4 · 개발, 전 직군 · 공식 블로그 · 2026-09-07 · 1. Creating a Role That Didn’t Exist Before

[17]“Third, we eliminate the manual Technical Writing work. Through AI workflows and automation, we’re building ways for anyone to create and review documentation at a consistently high level.”

업무 혁신 L1 · 전 직군 · 공식 블로그 · 2026-09-07 · 1. Creating a Role That Didn’t Exist Before

[18]“Mr. Park is a RAG(Retrieval-Augmented Generation) based chatbot built to make LLM responses more accurate and trustworthy. It draws from existing documents to deliver reliable answers, always with sources attached.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-09-07 · How Documents Find Developers at Toss

[19]“Sillokbot steps in to capture those threads, summarizes them, and opens a PR to the documentation repository, so useful discussions get preserved with almost no extra effort.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-09-07 · How Documents Find Developers at Toss

[20]“Where to find it: IDE (VSCode, Cursor) and on the company’s messenger”

도구 지원 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-09-07 · How Documents Find Developers at Toss

[21]“TOI는 이 문제를 풀기 위해 만든 사내 어드민 제작 플랫폼이에요. 사용자는 어드민에서 쓸 API를 등록하고, 자연어로 필요한 화면을 요청해요. AI는 사용자가 등록한 API의 요청과 응답 스키마를 참고해서 React 코드를 만들어요.”

도구 지원 L4 · 개발, 기획/PM, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-09-04 · AI가 만든 코드가 어드민이 되기까지

[22]“2026년 2월 사내에 공개한 이후 2026년 8월까지 6개월간 프로젝트 439개와 그 하위 페이지 2,418개가 만들어졌어요.”

업무 혁신 L3 · 개발, 기획/PM, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-09-04 · AI가 만든 코드가 어드민이 되기까지

[23]“그래서 crash-path를 만들었습니다. Claude의 스킬(Skill)로 만든 크래시 분석 도구입니다. 크래시 URL 하나를 넣으면, 로그에 남은 사용자의 행동 기록을 시간 순서대로 되짚어 어느 화면에서 무엇을 하다 죽었는지, 어떤 순서로 하면 재현되는지를 한 장으로 정리해 줍니다.”

업무 혁신 L2 · 개발, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-08-28 · 1%가 겪은 버그 고쳐야할까요?

[24]“핫픽스는 대부분 채널의 대화에서 시작되니, 그 논의 맥락을 지능형 AI 봇이 사후기록 초안에 미리 채워둡니다. 사람은 처음부터 쓰는 게 아니라, 채워진 초안을 검토하고 빠진 것만 보탭니다.”

업무 혁신 L2 · 개발, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-08-28 · 1%가 겪은 버그 고쳐야할까요?

[25]“안녕하세요, 토스증권 AI 데이터 플랫폼 팀에서 ML 엔지니어로 일하고 있는 황호익입니다.”

조직 L2 · 데이터/AI, 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-26 · 토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?

[26]“제품은 달라도, 컨텍스트를 만드는 흐름은 하나의 RAG 플랫폼으로 공통화될 수 있었어요.”

도구 지원 L4 · 개발, 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-08-26 · 토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?

[27]“토스증권 추천에는 비교적 명확한 문제가 많았습니다. 개인화 뉴스 추천, 관심 종목 추천, 커뮤니티 인기글 추천 같은 것들이요.”

제품 반영 L2 · 개발, 데이터/AI, 기획/PM · 공식 블로그 · 2026-08-26 · 토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?

[28]“그래서 ML 플랫폼을 직접 구축했습니다. 어려운 부분을 줄이고, 로그와 메트릭을 정규화해서 하나의 패널에서 볼 수 있게요.”

도구 지원 L4 · 개발, 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-08-21 · LLM 서빙, 띄우는 것과 잘 띄우는 것 사이

[29]“토스증권도 마찬가지로 다수의 오픈 소스 LLM, 직접 튜닝한 모델을 서비스에 활용하고 있습니다.”

제품 반영 L2 · 개발, 데이터/AI, 기획/PM · 공식 블로그 · 2026-08-21 · LLM 서빙, 띄우는 것과 잘 띄우는 것 사이