처음부터 ‘딸깍’은 아니다: AI와 함께한 데이터 환경 구축기
운영 DB 중심 분석의 한계를 넘기 위해 S3, Athena, Airflow, dbt 기반 데이터 환경을 구축했습니다. AI skill로 소스 연결, 모델링, 문서화를 자동화하며 실무 생산성을 높였습니다.

운영 DB 중심 분석의 한계를 넘기 위해 S3, Athena, Airflow, dbt 기반 데이터 환경을 구축했습니다. AI skill로 소스 연결, 모델링, 문서화를 자동화하며 실무 생산성을 높였습니다.
유저가 원하지 않는 기능을 막기 위해 제품을 직접 써보는 ‘개밥 먹기’를 소개했습니다. 빠른 피드백과 팀 정렬로 개선점을 찾는 실천 방법을 제안했습니다.
Pulumi 인프라 코드의 Drift를 Claude Code로 안전하게 복구한 사례를 공유했습니다. 운영 리소스를 건드리지 않고 코드와 상태만 동기화하는 규칙 기반 접근을 적용했습니다.
딜라이트룸은 매주 금요일 오전 자축 시간을 통해 한 주의 성과와 에피소드를 함께 나눴습니다. 이 루틴이 팀 간 거리감을 줄이고 동기부여를 높이는 문화로 자리 잡았습니다.
알라미 데이터 밋업이 종료된 뒤 4개 세션 발표자료를 공개했습니다. 데이터 기반 성장 경험과 레슨런을 공유하는 행사였습니다.

알라미는 광고 수익화를 제품처럼 다루며 매 분기 실험으로 매출 상방을 다시 열었습니다. 검증된 수익화 구조를 외부 앱에 적용하는 DARO도 함께 소개했습니다.
딜라이트룸 데이터그룹의 첫 오프라인 행사인 알라미 데이터 밋업 참가 신청을 받습니다. 알라미·다로의 데이터 활용 사례와 데이터 분석 경험을 공유하며 추첨으로 참석자를 선정합니다.
신규 기능의 DAU를 빠르게 추정하기 위해 Carrying Capacity의 한계를 짚고, D1 리텐션과 서비스별 리텐션 커브를 결합한 보정식을 제안했습니다. 안정화된 지표와 기존 유저 보정을 더해 실무에서 더 가까운 예측값을 얻는 방법을 설명했습니다.

AI에게 바로 답을 묻기보다 먼저 관점을 제시하고 선택하게 하는 Prothesis 프레임워크를 소개했습니다.병렬 분석으로 기준을 명시화하고 Unknown Unknown을 Known Unknown으로 바꾸는 활용 사례를 설명했습니다.
쿠버네티스 기본 배포의 한계를 줄이기 위해 Argo Rollouts로 카나리 배포를 자동화했습니다. Nginx Ingress와 Datadog 연동으로 점진적 전환과 무인 롤백 구조를 구축했습니다.
AI와의 대화에서 의도와 결과의 간극을 줄이기 위해 Grice의 협력 원칙과 컨텍스트 엔지니어링을 연결해 설명했습니다. 명시적 전제를 늘려 AI의 오해를 줄이는 실용적 방법을 제안했습니다.
Claude Code에서 자주 발생하는 컨텍스트 부족 문제와 Context Anxiety를 설명했습니다. 서브에이전트를 활용해 작업을 분리하고 메인 대화의 컨텍스트를 보존하는 방법을 소개했습니다.

DARO는 알라미의 광고 수익화 경험을 바탕으로 광고 매출을 최적화하는 SaaS입니다. 국내 성공 사례를 쌓은 뒤 글로벌 확장을 추진하며, 직광고 통합 관리 기능도 준비하고 있습니다.

알라미가 10년간의 광고 수익화 경험을 바탕으로 DARO를 만들고, 다중 광고 소스 최적화와 품질 관리를 통해 수익을 높인 사례를 소개했습니다. 도입 고객사들은 정산·정책 대응 부담을 줄이고 광고 매출 개선 효과를 얻었습니다.

알라미 팀이 왜 SSP를 직접 만들었는지, OpenRTB와 실시간 경매 구조로 설명했습니다. Go, Kafka, ClickHouse 기반 아키텍처와 수익 최적화 운영 노하우도 소개했습니다.

iOS 개발자가 Claude Code를 사용한 경험과 Cursor 대비 장점을 공유했습니다. 프로젝트별 컨텍스트를 잘 정리하면 코드 수정과 이해에 큰 도움이 된다고 했습니다.

iOS 앱 사이즈를 줄인 경험을 소개했습니다. 이미지 최적화와 중복 리소스 제거로 17MB를 줄였습니다.

스프린트 중심 개발로 생긴 단절과 불균형을 점검하고, 제품의 엔드 픽쳐를 다시 그려보았습니다. 알라미에 맞는 리워드·캐릭터·퀘스트 구조로 잔존율과 성장 가능성을 함께 고민했습니다.
