더 중요한 고민에 집중하는 올리브영 PM이 AI로 일하는 방식
올리브영 PM이 AI로 정보 수집·지표 집계·회의록·티켓 작성 등 반복 업무를 자동화했습니다. 프로토타입과 기획서를 연결해 문서 정합성과 협업 속도를 높이고 판단에 집중했습니다.
#자동화#Amplitude#Apps Script
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- 마지막 발행
- 2026. 10. 29.
올리브영 기술 블로그 글 (10)
측정할 수 없으면 개선할 수 없다 - AI Pick 추천 카드를 위한 sLLM 정렬 학습기
AI Pick 카드 생성 품질을 높이기 위해 SFT 이후 정렬 학습과 평가 지표를 설계한 과정을 공유했습니다. 형식 검증기와 NLL 프록시로 선호 쌍을 만들고 DPO, GRPO로 품질과 형식을 함께 개선했습니다.
#LLM#DPO#GRPO
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프롬프트를 쓰는 PM과 AI를 이해시키려는 개발자
올리브영이 MCP를 개발하며 LLM이 툴을 잘 이해하도록 설명과 구조를 다듬은 과정을 공유했습니다. 가격 해석, 툴 체이닝, 미호출 문제를 예시·규칙·네이밍 조정으로 개선했습니다.
#MCP#LLM#검색
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150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.
#GenAI#Kubernetes#cloud
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AI와 협업하는 새로운 개발 프로세스, 올리브영은 어떻게 시작했을까 (feat. AI-DLC)
올리브영은 AI-DLC와 Unicorn Gym으로 AI 협업 개발 프로세스를 실험했습니다. 요구사항부터 테스트까지 구조화한 워크플로우와 레거시 현대화 가능성을 확인했습니다.
#AWS#LLM#Kiro
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T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기
올리브영이 Gemma 3-4B 기반 sLLM을 단일 T4 GPU 환경에서 학습해 리뷰 테마 추천에 적용한 사례를 다뤘습니다. 상용 API 대비 재현성과 비용 통제력을 높이고, 프롬프트 단축과 최적화로 실서비스 품질을 확보했습니다.
#Gemma#LLM#LoRA
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QA 엔지니어가 AI로 만든 교육 영상, 25분짜리 인시던트 가이드 탄생기
QA팀이 인시던트 교육을 영상으로 전환하기 위해 AI 툴 조합과 제작 파이프라인을 구축했습니다. 문서보다 전달력과 학습 효과를 높이고 사내 배포까지 연결했습니다.
#영상 편집#TTS#PPT
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올리브영 사용자 행동 데이터로 학습한 상품 유사도 언어 모델: 전통적 속성 기반 추천을 넘어선 의미론적 유사도 모델링
기존 속성 기반 상품 유사도 추천의 한계를 보완하기 위해 검색 로그를 활용한 의미론적 유사도 언어 모델을 설계했습니다. 신규 상품까지 포함한 학습과 정량 검증으로 추천 성능과 커버리지를 함께 개선했습니다.
#ML#추천#Language Model
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AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet을 활용한 자동 상품 이미지 검수 시스템 구축기
AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet으로 상품 이미지 자동 검수 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 프롬프트 최적화와 운영 통제를 통해 정확도와 처리 속도를 개선했습니다.
#AWS#Claude#prompt
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머신러닝 개발자 양성 프로그램 - 2023년 4기 머신러닝 부트캠프를 시작합니다!
구글 머신러닝 부트캠프 2023 4기 모집 소식입니다. 이론과 실습, 멘토링과 채용 연계를 함께 제공하는 3개월 온라인 프로그램입니다.
#ML#Kaggle#TensorFlow
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