여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.

여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.
여기어때가 인터뷰 전 단계에서 제공하는 안내와 지원자 편의 요소를 소개했습니다. 채용 홈페이지, 기술 블로그, 링크드인으로 미리 준비할 것을 추천했습니다.
Android 온디바이스 AI를 해커톤 프로젝트에 적용한 사례를 소개했습니다. GenAI API와 ML Kit 번역으로 로컬 처리, 이미지 설명, 재작성, 요약, 번역을 실험했습니다.
해외 숙소 리스트의 반쪽짜리 SSR을 Hydration 기반으로 개선하고 무한 스크롤 UX를 다듬었습니다. 캐싱과 스크롤 복구, 예외 처리로 LCP와 TBT도 함께 개선했습니다.
Elasticsearch 좌표 검색에 거리 기반 가중치를 더해 랭킹을 최적화하는 방법을 소개했습니다. 구간별 weight와 decay 함수를 비교하며 자연스러운 노출을 위한 주의점을 설명했습니다.
검색 로그의 동시 출현 패턴을 활용해 연관 키워드 추천 시스템을 구축했습니다. Word2Vec 후보를 로그 기반 필터링으로 보정해 롱테일 키워드까지 살렸습니다.
페이지 타입별 필터 정책이 코드 곳곳에 흩어져 있어 확장과 유지보수가 어려운 문제를 리팩토링했습니다. 정책은 전략으로, 생성은 공통 흐름으로 분리해 변경 지점을 명확히 했습니다.
패키지 여행의 불편을 줄이기 위해 가이드를 중심에 둔 테마형 상품 기획 사례를 소개했습니다. 굿즈, 영상, 공간 경험까지 연결해 여행 전후의 브랜드 경험을 설계했습니다.
여기어때가 2025 송년 행사를 지니 콘셉트로 기획해 구성원과 함께 새해를 맞이했습니다. 소원 보드, 타로, 마술 공연, 럭키드로우 등 다양한 프로그램으로 분위기를 만들었습니다.
AWS re:Invent 2025에서 AI 에이전트와 이를 지원하는 인프라·플랫폼의 방향을 정리했습니다. 개발자는 AI를 보조 도구로 활용하되, 검증과 책임, 시스템 사고를 더 강화해야 한다고 강조했습니다.
지도보기 API의 병목이던 표준 상품 API 호출을 동적 window 분할과 Coroutine Async로 병렬화했습니다. 그 결과 응답 시간을 8~10초에서 약 2초로 줄이고 TPS도 크게 개선했습니다.
숙박 전시 도메인의 복잡한 노출 로직을 Kotlin DSL로 표현한 적용 사례를 소개했습니다. 가독성은 좋아졌지만 내부 구현 복잡도와 팀의 러닝 커브가 커지는 트레이드오프도 있었습니다.
도메인별로 분산 운영되던 8개 Kafka 클러스터를 공통 Kafka로 통합하는 전환 과정을 정리했습니다. MirrorMaker2 기반 점진 전환으로 서비스 영향 없이 데이터 일관성과 Offset을 유지했습니다.
검색 홈과 결과 화면을 모듈로 분리하고, SwiftUI 기반의 탭 구조로 재설계한 사례를 소개했습니다. 또한 중간 페이지를 건너뛰는 커스텀 전환 뷰로 화면 전환 경험을 개선했습니다.
PLP 최저가 계산에서 모든 객실을 끝까지 계산하던 방식을 가지치기로 줄인 사례를 소개했습니다. 계산량은 크게 줄었지만 실제 성능 개선은 DB 조회 비용 때문에 제한적이었습니다.
LGTM 스택의 개요와 Mimir, Tempo, Loki의 구조를 처음 도입 관점에서 정리했습니다. 또한 배포 모드와 운영 시 주의할 점을 함께 소개했습니다.
Figma 플러그인 2.0의 성능 개선을 위해 통신 계층과 렌더링 구조를 전면 재설계했습니다. 비동기 매칭, 탐색 비용, 이미지 로딩, 스토리지 동기화를 최적화해 체감 속도와 안정성을 높였습니다.
Figma 플러그인 UI를 가볍고 단순한 구조로 설계한 과정을 소개했습니다. 필터 상태, 캐시, 메시지 통신을 중심으로 실데이터 연동과 UX 개선을 정리했습니다.