새로운 루다를 지탱하는 모델 서빙 아키텍처 — 2편: ArgoCD와 모델 서빙
ArgoCD와 Helm Chart로 모델 서빙 인프라 및 A/B 테스트 환경을 배포하는 구조를 소개했습니다. 파이프라인 추상화, SyncWave 종료 순서, 블루/그린 배포와 RPS 기반 확장 전략을 설명합니다.
#Argo#Kubernetes
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
필터 1
새로운 루다를 지탱하는 모델 서빙 아키텍처 — 1편: A/B 테스트를 위한 구조 설계
모델 추론 구조까지 비교할 수 있도록 서비스 백엔드와 파이프라인을 분리했습니다. ConfigMap과 프록시 라우팅으로 A/B 테스트를 빠르게 제어했습니다.
#LLM#A/B 테스트
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레고와 함께한 DnA팀 Workshop (aka Playshop)
레고를 플랫폼의 비유로 삼아 데이터·분석 플랫폼의 핵심 요건을 정리했습니다. 고품질 데이터, 재사용 가능한 방법론, 풍부한 가이드와 확장 생태계의 중요성을 강조했습니다.
#데이터 분석#A/B 테스트
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Open Problems in Data&Analytics
검색 품질 개선을 위한 실험 효율화, 모델 기반 지표, KPI 보정 과제를 소개했습니다. 신뢰·공정성 평가와 분석 파이프라인 운영 개선 방향도 함께 다뤘습니다.
#A/B 테스트#CUPED
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Server Driven UI 설계를 통한 UI 유연화
네이티브 앱의 배포 후 UI 수정 제약과 A/B 테스트 요구를 다룹니다. Server Driven UI로 빌드와 UI 변경을 분리하는 방향을 소개합니다.
#Server Driven UI#mobile
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유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (2)
사용자 임베딩과 Mini Batch K-Means로 관심사별 스타일 묶음을 추천했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 콘텐츠 전환율 상승을 확인해 전체 릴리즈했습니다.
#추천시스템#임베딩
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
ICT 인턴십 후기
ICT 인턴십에서 애자일 협업 방식과 VODA 서비스 기획·개발 과정을 경험했습니다. Figma 와이어프레임, UX 설계, 데이터 기반 기획의 중요성을 배웠습니다.
#agile#Figma
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엔라이즈의 실험 방법론을 소개합니다
엔라이즈의 실험 방법론을 소개합니다
엔라이즈 제품팀의 사전분석부터 A/B 테스트, 결과 적용까지의 실험 흐름을 소개했습니다. 시각화·추세·Bayesian 분석을 단계적으로 활용해 후속 실험 인사이트를 도출합니다.
#A/B 테스트#Bayesian T-test
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사용자 조사로 첫 화면에 의미있는 개선 만들기
사용자 인터뷰로 1020 고객의 브랜드 중심 탐색 니즈를 발견했습니다. 카테고리별 브랜드 랭킹은 A/B 테스트에서 기존 대비 29배 성장을 보였습니다.
#사용자 조사#A/B 테스트
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(1) 평균을 비교하는 A/B 테스트
A/B 테스트에서 평균 비교와 통계적 추론의 필요성을 설명했습니다. t-test·ANOVA와 p값을 활용하되 이분법적 해석은 경계해야 합니다.
#A/B 테스트#t-test
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상품상세페이지 개선해 성과내기
상품 상세 페이지를 신뢰와 다음 전환을 돕는 종착역·환승역으로 재설계했습니다. A/B 테스트에서 구매 완료, 가입 전환, 브랜드 유입과 리텐션 상승을 확인했습니다.
#UI/UX#A/B 테스트
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A/B Testing - Sampling부터 Interpretation까지
모바일 프로덕트 개선을 위한 A/B 테스트 실무 경험을 공유합니다. 샘플 사이즈 산정과 결과 해석에서 자주 생기는 질문을 다룹니다.
#A/B 테스트#샘플 사이즈
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