컬리 커머스플랫폼의 개발문화를 만들어가는 사람들
컬리 퍼실리테이터는 자발적 참여와 팀 간 사례 공유로 개발문화를 개선했습니다. 코드리뷰·온보딩·PR 문화 개선 활동과 운영 방식을 소개합니다.
#개발문화#코드리뷰#Git
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활동 요약
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- 마지막 발행
- 2026. 11. 9.
마켓컬리 기술 블로그 글 (236)
컬리 커머스플랫폼의 개발문화를 만들어가는 사람들
컬리 커머스플랫폼 FT의 2022년 활동과 개발문화 개선 사례를 인터뷰로 소개했습니다. 코드리뷰, 온보딩, 소통 강화처럼 조직에 적용한 실천들을 공유했습니다.
#개발문화#코드리뷰#PR
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컬리의 BigQuery 도입기 - 1부
기존 데이터 파이프라인의 지연, 스토리지, 쿼리 경합, 복잡성 문제를 분석했습니다. BigQuery Streaming API와 프로젝트·파티션 분리로 개선 방향을 설계했습니다.
#BigQuery#Kafka#AWS DMS
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컬리의 BigQuery 도입기 - 1부
기존 데이터 파이프라인의 지연과 복잡성을 줄이기 위해 컬리가 BigQuery 도입 배경과 주안점을 정리했습니다. 스트리밍 적재, 파티션 관리, 프로젝트 분리로 성능과 비용을 함께 고려했습니다.
#BigQuery#Kafka#Airflow
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AWS MLOps 분산학습 워크숍 방문기
AWS MLOps 분산학습 워크숍에서 SageMaker 기반 MLOps와 분산학습 사례·실습을 경험했습니다. 데이터 드리프트 모니터링과 재학습 자동화 가능성도 살펴봤습니다.
#AWS#SageMaker#MLOps
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AWS MLOps 분산학습 워크숍 방문기
AWS MLOps 분산학습 워크숍에 참가한 후기를 공유했습니다. SageMaker 기능과 분산학습 트렌드, 데이터 드리프트 모니터링에 대한 인사이트를 얻었습니다.
#AWS#MLOps#SageMaker
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데이터사이언스팀이 예측모델을 개발하고 운영하는 방법을 소개합니다.
수요예측·추천 모델을 현장에 배포하고 운영하는 구조와 MLOps 기반을 소개했습니다. 데이터 품질, 성능 해석, Leakage 방지와 협업 기반 사후 대응의 중요성을 정리했습니다.
#수요예측#MLOPS#Airflow
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데이터사이언스팀이 예측모델을 개발하고 운영하는 방법을 소개합니다.
데이터사이언스팀의 예측모델 개발·운영 구조와 MLOPS 기반 서빙 체계를 소개했습니다. 또한 배포 후 대응, 성능 분석, Leakage 주의 등 실무에서 배운 점을 정리했습니다.
#ML#MLOps#Airflow
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컬리, IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표하다
컬리는 배치 피킹 물류센터의 생산 계획을 유전 알고리즘으로 최적화하는 논문을 발표했습니다. 고유 상품 수가 적은 배치 계획을 탐색해 현장 생산성 향상을 검증하고 있습니다.
#유전 알고리즘#물류 최적화#생산 계획
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컬리, IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표하다
컬리가 IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표했습니다. 유전 알고리즘으로 배치 피킹 효율을 높이고 실제 물류센터 적용을 검토했습니다.
#최적화#유전 알고리즘#물류센터
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데일리 스크럼 : '데일리 스크럼'을 더 잘하기 위한 생각
데일리 스크럼의 목적과 스크럼 내 위치, 효과적인 진행 방식을 정리했습니다. 보고·장시간 토론을 피하고 목표·장애물 중심으로 운영할 것을 제안합니다.
#스크럼#agile#데일리 스크럼
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데일리 스크럼 : '데일리 스크럼'을 더 잘하기 위한 생각
데일리 스크럼의 목적과 진행 방식, 자주 생기는 실패 패턴을 정리한 글입니다. 정해진 시간에 짧게 진행하고 보드로 진척과 장애물을 함께 확인하는 점을 강조했습니다.
#agile#스크럼#회의
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Datadog Dash 2022 컨퍼런스 방문기
Datadog Dash 2022에서 모니터링 신기능과 핸즈온 워크숍을 경험했습니다. OpenTelemetry 연동과 서비스·비용·데이터 흐름 관리 기능을 소개합니다.
#Datadog#모니터링#APM
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Datadog Dash 2022 컨퍼런스 방문기
Datadog Dash 2022 컨퍼런스와 뉴욕 본사 방문 경험을 공유한 글입니다. 신규 기능 소개와 워크샵, 현장 분위기, 오프라인 참석의 장점을 중심으로 정리했습니다.
#Datadog#모니터링#OpenTelemetry
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후기 개선 프로젝트가 끝이 아닌 시작인 이유
컬리 후기의 깊은 탐색 구조와 레거시 문제를 단계적 로드맵으로 개선했습니다. UX·개발 가능성·측정성을 기준으로 우선순위를 정하고 협업 방식을 공유했습니다.
#UI/UX#레거시#데이터 분석
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후기 개선 프로젝트가 끝이 아닌 시작인 이유
컬리 후기 서비스의 탐색 UX와 레거시 문제를 개선한 Phase 1 사례를 소개했습니다. 초기 정리, 협업 커뮤니케이션, 단계적 로드맵 수립이 핵심이었습니다.
#UI/UX#성능#데이터 분석
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컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 2부
확률적 작업자 행동을 MLE·회귀분석으로 추정해 물류센터 Digital Twin을 구축했습니다. 유전 알고리즘의 처리 시간 감소와 실제 현장 상품 가짓수 감소를 검증했습니다.
#Digital Twin#유전 알고리즘#MLE
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컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 2부
컬리는 실제 물류 환경을 닮은 Digital Twin을 만들어 최적화 알고리즘을 검증했습니다. 시뮬레이션과 현장 적용 모두에서 주문 그룹 내 상품 가짓수를 줄이는 효과를 확인했습니다.
#MLE#회귀분석#Digital Twin
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