
속성을 활용한 추천 고도화 : Part 1. 무신사만의 패션 택소노미 구축기
무신사는 패션 상품 속성을 표준화하기 위해 택소노미를 설계하고 AI 기반 자동 추출 체계를 구축했습니다. 이를 통해 추천·검색에 활용 가능한 일관된 메타데이터를 확보했습니다.
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무신사는 패션 상품 속성을 표준화하기 위해 택소노미를 설계하고 AI 기반 자동 추출 체계를 구축했습니다. 이를 통해 추천·검색에 활용 가능한 일관된 메타데이터를 확보했습니다.

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Monolithic에서 MSA로 전환하며 복잡해진 서비스 간 통신을 OpenFeign으로 단순화하는 방법을 소개했습니다. 선언적 클라이언트와 공통 설정으로 헤더, 재시도, 타임아웃을 운영 환경에 적용하는 구성을 다뤘습니다.
토스의 채용 브랜딩 담당자가 커리어 전환과 직무 정의 과정을 공유했습니다. 새로운 직무는 역할명보다 팀에 필요한 일과 자신의 강점의 교집합을 찾는 것이 중요하다고 말했습니다.


여러 모니터링 지표를 하나의 레벨로 통합해 배달 인프라 상황을 객관적으로 판단하는 체계를 구축했습니다.\n실시간 대시보드와 알람, 운영 자동화로 모니터링 효율과 대응 속도를 크게 높였습니다.

1등 가격 경매 환경에서 DSP가 경쟁 입찰가를 추정해 입찰가를 낮추는 Bid Shading 개념과 방법을 설명했습니다. 오프라인과 온라인 실험에서 잉여와 순이익 개선 가능성을 확인했습니다.


AWS Lambda에서 Snowflake Connector(Python)를 쓰기 위해 Custom Layer를 만드는 과정을 설명했습니다. Ubuntu EC2에서 의존성을 패키징하고 Lambda에 연결해 실행을 확인했습니다.

MBSE 방법론으로 예제를 진행한 경험을 공유하는 글입니다. 시스템 엔지니어링에서 모델 중심 접근을 살펴보는 참고 사례입니다.


Figma의 플러그인 확장성을 활용해 디자이너가 직접 플러그인을 만들어 본 경험을 공유했습니다. ChatGPT와 공식 문서를 참고한 제작 과정을 중심으로 정리했습니다.

Vue2에서 React로 점진적 마이그레이션할 때 웹 컴포넌트를 도입한 사례를 소개했습니다. 프레임워크별 UI 중복 구현을 줄이고 디자인 일관성과 유지보수 효율을 높였습니다.


관리형 서비스의 Airflow를 Kubernetes로 전환하며 스케줄러 CPU 과부하, 워커 OOM, 로그 누락 문제를 해결한 운영 경험을 공유했습니다. 자원 제한과 노드 분리를 통해 안정성을 높이고 비용도 줄인 사례입니다.


광고팀 MySQL 장애의 원인을 추천 API와 광고 서버 간 직접 호출 구조에서 찾았습니다. Kafka 토픽 발행으로 비동기화해 MySQL 부하를 줄이는 방향을 다뤘습니다.