AI ENGINEER NIGHT Q&A 총정리
채널톡 AI팀의 AI ENGINEER NIGHT Q&A를 정리한 글입니다. RAG, 에이전트 설계, 데이터 평가와 운영 전략을 실무 관점에서 공유했습니다.
#RAG#LLM#검색
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데이터 분석 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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메가 IP가 OTT에 정말로 필요한 이유
2025년 TVING 데이터로 메가 IP의 역할을 유입, 잔존, 초기 몰입 관점에서 분석했습니다. 메가 IP는 단순 인기 콘텐츠를 넘어 OTT 성장 흐름과 연결되는 콘텐츠로 관찰됐습니다.
#OTT#TVING#데이터 분석
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메가 IP가 OTT에 정말로 필요한 이유
메가 IP가 OTT에 정말로 필요한 이유
TVING 2025 데이터로 메가 IP의 OTT 기여를 유입, 잔존, 초기 몰입 관점에서 분석했습니다. 단순 조회수보다 플랫폼 성장에 미치는 흐름을 함께 봐야 한다고 정리했습니다.
#OTT#TVING#데이터 분석
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메가 IP가 OTT에 정말로 필요한 이유
집요함이 만든 성장, 프로덕트를 이끌다 — Head of Product
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#프로덕트#B2C#B2B
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집요함이 만든 성장, 프로덕트를 이끌다 — Head of Product
당신이 보고 있는 그 숫자, 정말 괜찮은 숫자인가요?
데이터 분석에서 중요한 것은 숫자를 찾는 일이 아니라 그 숫자를 판단하는 일이라고 설명했습니다. 비교 기준과 서비스 맥락을 함께 봐야 지표를 오독하지 않고 문제를 발견할 수 있다고 강조했습니다.
#데이터 분석#의사결정#UI/UX
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당신이 보고 있는 그 숫자, 정말 괜찮은 숫자인가요?
취소 버튼 뒤에 숨겨진 ‘재예약 골든타임’을 찾아서
취소 데이터를 재예약 관점에서 다시 해석해, 24시간 이내가 핵심 골든타임임을 확인했습니다. 취소 직후 화면과 푸시 전략을 개선해 재예약 GMV를 높일 수 있는 방안을 제안했습니다.
#데이터 분석#GMV#취소
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취소 버튼 뒤에 숨겨진 ‘재예약 골든타임’을 찾아서
"알라미 데이터 밋업" 자료 공유
알라미 데이터 밋업이 종료된 뒤 4개 세션 발표자료를 공개했습니다. 데이터 기반 성장 경험과 레슨런을 공유하는 행사였습니다.
#데이터 분석#세미나#컨퍼런스
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알라미 데이터 밋업: Wake Up with Data 참가 신청을 받습니다.
딜라이트룸 데이터그룹의 첫 오프라인 행사인 알라미 데이터 밋업 참가 신청을 받습니다. 알라미·다로의 데이터 활용 사례와 데이터 분석 경험을 공유하며 추첨으로 참석자를 선정합니다.
#세미나#데이터 분석#MAU
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알라미 데이터 밋업: Wake Up with Data 참가 신청을 받습니다.
라포랩스, 전 직군 50명 대규모 채용… 최대 2억 스톡옵션 제공
라포랩스가 4050 커머스 멀티채널 전략 강화를 위해 전 직군 경력직 약 50명을 채용했습니다. 합류 인재에게는 최대 2억 원 스톡옵션과 다양한 복지 제도를 제공합니다.
#server#ML#데이터 분석
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LTV를 넘어 서비스의 가치를 측정하는 새로운 지표, MTVi
토스는 서비스의 재무적 가치를 플랫폼 관점에서 측정하기 위해 MTVi 지표를 만들었습니다. LTV의 한계를 보완하고, DID와 세그먼트 분석으로 증분 가치를 정량화했습니다.
#LTV#DID#A/B테스트
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“데이터로 문제를 정의하고, 협업으로 해결해요”
미리디 프로덕트 디자인팀의 데이터 기반 문제 정의와 협업 중심 일하는 방식을 소개했습니다. 실제 사례와 함께 디자인 시스템, 피드백 문화, 실험적 개선 과정을 보여주었습니다.
#UI/UX#데이터 분석#design system
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어피닛, ‘AI 대안신용평가모델 연구’ 국제학술대회 KER서 공개
대규모 비전통 데이터를 활용한 AI 대안신용평가 연구 결과를 국제학술대회에서 공개했습니다. 전통 신용점수 모델보다 예측 성능이 높아 금융포용성 확대 가능성을 보여주었습니다.
#신용평가#SMS#데이터 분석
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어피닛, ‘AI 대안신용평가모델 연구’ 국제학술대회 KER서 공개
데이터로 말하는 세일즈, AI와 함께 성장하는 광고사업팀
라포랩스 광고사업팀의 데이터 기반 AD Sales 방식과 AI 활용 사례를 소개했습니다. 셀러 성과를 실시간으로 개선하며 매출을 키우는 협업 문화도 다뤘습니다.
#광고#세일즈#데이터 분석
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빠르게 실행해 볼 수 있는 AI 시대 - 개인 맞춤형 학습 앱
AI 도구와 파일시스템 MCP로 개인 맞춤형 학습 앱을 빠르게 기획하고 구현한 사례를 소개했습니다. 망각곡선 기반 복습과 데이터 생성까지 자동화해 프로토타입 완성 속도를 높였습니다.
#LLM#MCP#UI/UX
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우아한형제들 PM들이 추천하는 책(ver.2025)
우아한형제들 PM들이 2025년에 추천한 책과 추천 이유를 정리한 글입니다. PM 역량과 사고방식, 협업, 데이터 해석, AI 시대의 역할을 함께 다뤘습니다.
#PM#데이터 분석#협업
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우아한형제들 PM들이 추천하는 책(ver.2025)
AI로 HR의 미래를 그리다
AI를 HR에 적용할 때는 화려함보다 데이터 신뢰성과 사용자 중심 설계가 중요하다고 설명했습니다. 또한 자연어 분석과 자율 에이전트로 이어지는 단계적 AI 로드맵을 제시했습니다.
#HR#데이터 분석#자율 에이전트
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빠른 북극곰(Polars), 느린 판다(Pandas). Python Polars라이브러리
Polars는 Pandas와 비슷한 인터페이스를 유지하면서도 Rust 기반 최적화로 대용량 데이터 처리 성능을 높였습니다. Lazy Execution과 멀티코어 활용으로 로컬 환경에서도 빠른 전처리와 분석을 기대할 수 있습니다.
#Python#Polars#Pandas
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[Python] Python 개요 정리
Python의 기본 개념과 특징, 장점을 소개한 글이었습니다. 여러 기업의 활용 사례를 통해 실무 적용 가능성도 함께 설명했습니다.
#Python#데이터 분석#DB
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![[Python] Python 개요 정리](https://bespin-wordpress-bucket.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/wp-content/uploads/2025/03/image-114.png)
Data Product (3) 데이터로 실제 운영 효율화가 가능할까?
날씨 데이터를 활용해 세차 요청 기준을 재설계한 사례를 소개했습니다. 강수 예보를 반영해 불필요한 세차를 줄이고 운영 효율을 높였습니다.
#API#데이터 분석#시뮬레이션
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성과 관리 솔루션, 레몬베이스 준비하기
레몬베이스는 성과 관리와 조직 문화 개선을 지원하는 HR SaaS 플랫폼을 소개했습니다. OKR, 피드백, 퍼포먼스 리뷰와 다양한 복지 제도를 함께 살펴보았습니다.
#SaaS#성과 관리#OKR
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