DB 업무, 어디까지 자동화할까 - DBRE의 두 가지 답
DB 변경을 Git PR과 자동 검증 파이프라인으로 관리하고, 조회·분석은 포털로 셀프서비스화했습니다. LLM 리뷰와 안전장치를 결합해 처리 시간을 줄이고 DBRE의 검토 역량을 고도화했습니다.
#DBRE#MySQL#MongoDB
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- 2026. 10. 7.
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정답 없는 제품 문제를 빠르게 푸는 법 - 오토태깅 개발기
웹 프로토타입과 반복 UT로 오토태깅의 자동 추천·대기 시간·UI를 검증했습니다. 앱 캐시와 서버 규약을 조정해 반복 태깅을 줄이고 태그·클릭 증가를 확인했습니다.
#OpenCLIP#ChromaDB#FastAPI
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Data Playground - 오늘의집 바이브 코딩 플랫폼
오늘의집은 사내 데이터·인증·배포를 공용 블록으로 제공하는 바이브 코딩 플랫폼을 구축했습니다. AI 기반 개발 루프와 보안 계층으로 비개발자도 업무용 앱을 직접 배포하도록 지원했습니다.
#LLM#FastAPI#HTMX
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멀티 국가 앱에서 Pretendard JP 도입하기
일본어·한자 폴백 문제를 해결하기 위해 Pretendard JP를 TTFont로 경량화했습니다. Dynamic Feature Module로 일본 사용자에게만 폰트를 제공했습니다.
#Android#Pretendard#Dynamic Feature Module
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신뢰할 수 있는 메트릭과 실험 플랫폼
Event·Metric Config와 증분 집계로 실험 메트릭 계산을 표준화했습니다. Z-test·Delta Method와 통합 UI로 결과 해석 불일치를 줄였습니다.
#A/B 테스트#Spark#Airflow
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오늘의집 Serving Platform을 통해 비효율성 해소하기 #2. 로직의 시각화
복잡한 SuperRoot와 PageFilter의 디버깅 흐름을 웹 UI로 시각화했습니다. HTMX와 Kotlin HTML DSL로 서버 주도 부분 갱신을 구현했습니다.
#Kotlin#HTMX#MSA
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오늘의집 검색 - 모든 언어와 도메인을 아우르는 일반화된 Retrieval 시스템 만들기
다국어·다도메인 검색을 위해 BGE-M3를 도메인 파인튜닝하고 128차원 벡터 검색을 적용했습니다. LLM 기반 학습 루프와 임베딩 최적화로 검색 관련성과 CTR을 높였습니다.
#BGE-M3#retrieval#LLM
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오늘의집 검색/디스플레이 광고 내재화 프로젝트 #2
검색·디스플레이 광고 내재화 과정에서 Two Tower와 SASRec 기반 후보 생성을 고도화했습니다. Calibration·랭킹 손실·피처 표현 개선으로 CTR과 광고 수익 지표를 높였습니다.
#Two Tower#SASRec#추천 시스템
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리브랜딩 ATF 개발기
500장 이상의 이미지를 로고로 수렴시키는 ATF 인터랙션을 WebGL 기반으로 구현했습니다. Texture Atlas와 사전 좌표 계산으로 요청 수와 런타임 부담을 줄였습니다.
#WebGL#PixiJS#GSAP
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개인화 추천 시스템 #4. Feature Store
중앙 레지스트리 기반 피처 스토어로 학습·서빙 피처를 일원화했습니다. Go 조회 로직과 ScyllaDB 전환으로 지연과 비용 문제를 개선했습니다.
#추천시스템#Feature Store#Feast
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오늘의집 검색/디스플레이 광고 내재화 프로젝트 #1
검색·추천 결합과 실험 자동화로 광고 내재화 초기의 낮은 CTR 문제를 개선했습니다. 실시간 지표와 서버 기반 설정으로 빠른 실험·런칭 사이클을 구축했습니다.
#검색 광고#추천 시스템#pCTR
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오늘의집 렌즈 - 텍스트를 넘어 이미지로 확장되는 검색 경험
오늘의집은 이미지 속 상품 탐색을 위해 객체 탐지와 벡터 검색 기반의 오집렌즈를 구축했습니다. 유저 인터랙션 로그를 활용해 탐지 결과와 이미지 유사도 모델을 지속 개선합니다.
#이미지 검색#객체 탐지#Grounding-DINO
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