
여행 검색의 편리함을 더하다 : 해외 자동완성 개선
두줄요약
해외 여행 검색 자동완성을 개선한 사례를 다뤘습니다. 한글 음차 차이 대응, 국가/주/도시 교차검색, 랭킹 개선으로 검색 정확도를 높였습니다.
핵심 내용
- 해외 여행 검색 자동완성 개선 사례
- 한글 음차 표기 차이로 인한 미매칭 문제를 동의어 확장과 교차검색으로 보완
- 키워드 매칭 점수와 도시 인기도를 반영해 자동완성 랭킹을 개선

해외 여행 검색 자동완성을 개선한 사례를 다뤘습니다. 한글 음차 차이 대응, 국가/주/도시 교차검색, 랭킹 개선으로 검색 정확도를 높였습니다.
검색 플랫폼 개발자 (Front-end)
올리브영 · 경력 5년 이상 · CJ올리브영
올리브영 온·오프라인 검색 서비스의 UI/UX와 검색 결과·연관검색어·자동완성·필터/정렬 컴포넌트를 설계·구현하고 성능을 최적화합니다. 5년 이상의 프론트엔드 개발 경험과 JavaScript, React 등 프론트엔드 프레임워크 경험이 필요합니다.
Software Engineer, Machine Learning - 검색 (품질) 추천
당근
검색 의도를 분석해 맞춤형 키워드·컬렉션·상품을 추천하고, NLP·그래프 기반 모델로 검색 품질을 고도화합니다. 머신러닝 추천·검색·랭킹 시스템 설계·운영과 Python 기반 훈련 파이프라인 구축 경험이 필요합니다.
검색 플랫폼 개발자 (Back-end)
올리브영 · 경력 5년 이상 · CJ올리브영
올리브영 온·오프라인 통합 검색 서비스의 백엔드와 검색 마이크로서비스, 대규모 분산 검색 클러스터를 설계·운영합니다. Java/Kotlin, Spring Boot, OpenSearch/Elasticsearch 기반 상용 서비스 경험과 RESTful API·대규모 트래픽 아키텍처 이해가 필요합니다.
#검색 주제를 이어서 읽기
여기어때가 분산된 검색 키워드 데이터를 MongoDB 기반 단일 허브로 통합한 사례를 소개했습니다. 데이터 관리 일관성과 자동완성 구조 단순화를 통해 확장성을 높였습니다.
