유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (2)
사용자 임베딩과 Mini Batch K-Means로 관심사별 스타일 묶음을 추천했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 콘텐츠 전환율 상승을 확인해 전체 릴리즈했습니다.


사용자 임베딩과 Mini Batch K-Means로 관심사별 스타일 묶음을 추천했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 콘텐츠 전환율 상승을 확인해 전체 릴리즈했습니다.

사용자 행동 데이터를 Matrix Factorization과 ALS로 분석해 연관 스타일 추천을 개선했습니다. A/B 테스트에서 방문과 전환, 구매전환율 상승으로 관심사 기반 추천의 효과를 확인했습니다.

사용자 인터뷰로 1020 고객의 브랜드 중심 탐색 니즈를 발견했습니다. 카테고리별 브랜드 랭킹은 A/B 테스트에서 기존 대비 29배 성장을 보였습니다.

코드 리뷰를 품질 검수와 팀 학습·오너십을 위한 문화로 바라봤습니다. 자동화, 작은 PR, 원칙 기반 피드백으로 리뷰 흐름을 개선한 사례를 소개했습니다.
fastlane의 모호한 업로드 오류를 상세 로그와 가설 검증으로 추적했습니다. 국가 메타데이터를 South Korea로 수정해 iOS 앱 제출 문제를 해결했습니다.

상품 상세 페이지를 신뢰와 다음 전환을 돕는 종착역·환승역으로 재설계했습니다. A/B 테스트에서 구매 완료, 가입 전환, 브랜드 유입과 리텐션 상승을 확인했습니다.

iOS 13의 모달 기본 표시 방식 변경으로 발생한 전체 화면 인터페이스 문제를 다뤘습니다. Swift 타입 스코프 우선순위와 typealias로 기본 네비게이션 컨트롤러 동작을 일괄 변경했습니다.

스타일쉐어와 29CM의 첫 공동 오피스인 선릉 공간 구성을 소개했습니다. 공유·협업 문화와 조직의 성장 기억을 공간에 담았습니다.

UX DAYS Seoul 발표를 바탕으로 장기적 사용자 온보딩, 음성 인터페이스, 서비스 디자인을 정리했습니다. 사용자 여정과 다양한 접점을 장기적으로 설계하고 피드백으로 개선하는 관점을 제시했습니다.

안드로이드팀의 인재상 문서화, 상세 JD, 과제 대체 퀴즈 기반 채용 경험을 공유했습니다. 지원자 이탈을 줄이고 기준 타협을 막기 위한 장기 준비와 회고 방식을 제안합니다.

텍스트 대신 이미지 기반으로 데일리룩을 분류하는 방식을 소개했습니다. R-CNN 필터와 pose estimation으로 정확도와 처리 효율을 함께 높였습니다.
MySQL의 동작 방식을 간단히 소개하는 기초 지식 공유 글입니다.