

여행 검색의 편리함을 더하다 : 해외 자동완성 개선
해외 여행 검색 자동완성을 개선한 사례를 다뤘습니다. 한글 음차 차이 대응, 국가/주/도시 교차검색, 랭킹 개선으로 검색 정확도를 높였습니다.


해외 여행 검색 자동완성을 개선한 사례를 다뤘습니다. 한글 음차 차이 대응, 국가/주/도시 교차검색, 랭킹 개선으로 검색 정확도를 높였습니다.
![[구성원 인터뷰]EP08_운영팀](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:720/1*_aysSSQ3huT0HkgAs_6Qyg.png)

캐치테이블 운영팀 예약 파트의 업무와 성장 과정을 인터뷰로 소개했습니다. 상담 대응부터 프로젝트 협업까지 맡는 역할과 필요한 역량을 담았습니다.


숙소 사진을 AI로 태깅해 유사 숙소를 찾는 프로토타입 사례를 소개했습니다. 이미지 비교의 한계를 넘기 위해 Google Cloud Vision API와 태그 기반 매칭을 활용했습니다.


외부 API에 의존하던 Reverse Geocoding 기능을 내재화해 비용과 장애 리스크를 줄였습니다. 데이터 선택, GeoHash, Point In Polygon을 거쳐 성능과 운영 효율을 함께 개선했습니다.


쿠버네티스로 검색추천 시스템을 컨테이너화하고 미디어 에이전트 서비스에 적용한 사례를 소개했습니다. 클러스터 구성, 배포, 모니터링, 운영 이슈 대응까지 함께 정리했습니다.


명세기반 테스트와 경험기반 테스트를 함께 활용해 QA 효율과 커버리지를 높이는 방법을 정리했습니다. 검색/필터처럼 조합이 많은 기능에서 유연한 검증과 변경 대응이 가능하다고 설명했습니다.

게시글 작성 시 ChatGPT로 첫 댓글을 생성해 무플을 방지하는 오글봇 AI 개발 사례를 소개했습니다. 외부 검색 API 연동과 대댓글 기능 확장으로 참여도와 정확도를 높였습니다.


TAG를 활용해 CSV 테이블 기반 영화 추천 서비스를 구현하고 RAG와 비교했습니다.\n정형 데이터에서는 TAG가 더 정확한 질의 처리와 비용 효율성을 보였습니다.
Elasticsearch 동적 색인에서 발생한 CPU 과부하와 정합성 문제를 BulkProcessor와 백프레셔로 개선했습니다. 운영 로그와 테스트에서 안정성을 높이면서도 처리 시간은 유사하게 유지했습니다.


검색 서비스 프런트엔드에서 검색 결과 UI를 큐레이션하는 경험을 공유했습니다. PC와 모바일 코드 통합, 리스팅과 컬렉션 구조를 중심으로 좋은 코드의 기준을 고민했습니다.

대규모 데이터에서 개인정보를 정확히 식별하기 위해 AI 분류기를 적용했습니다. 문맥 분석과 모델 최적화로 규제 준수와 운영 효율을 높였습니다.

토스 프론트엔드 팀은 문서를 찾아가는 대신 질문하면 바로 답을 받는 환경을 만들었습니다. RAG 챗봇과 자동 문서화 봇으로 지식이 흐르는 팀 문화를 구축했습니다.