• 대용량 분산처리로만 가능한 거대한 데이터를 능숙하게 다루며, 다양한 데이터와 변수들에서 ML을 사용해 숨은 관계를 찾아냅니다.

• 데이터와 ML을 이용해 유저에게 제일 좋은 컨텐츠를 찾아 추천합니다. 이를 통해 유저는 만족을 얻고, 매체사는 더 많은 페이지뷰를 얻습니다.

• 여러 맥락과 상황에서, 유저들의 광고의 클릭율을 ML을 사용하여 예측하고 최적의 광고를 찾아냅니다. 이를 통해 데이블과 매체사, 광고주 모두의 이익을 최대화 합니다.

• 원천 데이터 가공으로부터 시작해 모델 개발, 서빙까지 AI에 관련된 파이프라인 전반을 디자인하고 유지보수하는 업무를 수행합니다.

• 실제 Production 환경에서 사용할 수 있을 만큼 빠른 속도로 Model을 학습하기 위해 Feature Engineering, Model Scheduling에 많은 노력을 투자합니다.
• 대량의 Data를 가지고 Feature를 가공할 때 AWS Athena와 Apache Spark을 사용해서 가공합니다. 데이블에는 대량의 Data를 가공하는 DP팀이 이미 있는데, AI팀에서는 DP팀이 가공해 준 Data를 가지고 AI팀이 사용하기 적절한 형태로 재가공해서 사용합니다.
• 🔎AI팀 기술 스택・툴 확인하기
  1. 인프라
     • Kubernetes 기반 환경 위에서 모든 서비스를 운영하고 있습니다.
  2. 워크플로/파이프라인 관리
     • Apache Airflow를 활용하여 데이터 파이프라인과 모델 학습 파이프라인을 관리합니다.
     • 데이터 파이프라인은 AWS Athena와 Spark 기반으로 구성되어, 대규모 데이터 처리 및 분석을 수행하고 있습니다.
     • 다양한 파이프라인(데이터 로딩, 전처리, 학습, 평가 등)을 Airflow로 자동화 및 스케줄링하고 있습니다.
  3. 프로그래밍 언어 및 프레임워크
     • 주로 Python을 사용하여 모델을 개발합니다.
     • 모델 학습에는 PyTorch를 기반으로 하고 있습니다.
     • 데이터 로딩과 전처리, 모델 튜닝 작업을 병렬화하기 위해 Ray를 활용합니다.
  4. 모델 서빙
     • 모델 추론 성능 최적화를 위해 ONNX 형식으로 모델을 변환 및 활용합니다.
     • 모델 서빙은 Starlette와 FastAPI 기반으로 구축하여 REST API 형태로 제공하고 있습니다.
  5. 모델 모니터링 및 버전 관리
     • MLFlow를 중심으로 모델 메트릭, 메타데이터, 모델 버전을 관리하고 있습니다.
     • 실험 기록과 모델 성능 지표를 체계적으로 추적하며, 모델 배포 이력을 관리합니다.
     • Redash를 활용해서 온라인 성과를 모니터링 합니다.
  6. Feature Store
     • Inhouse FeatureStore를 개발하고 운영하며, 빠른 피쳐 생성 및 실험이 가능한 환경을 구성하고 있습니다.

• AI팀은 현재 팀에서 필요로 하는 업무가 무엇인지 스스로 살펴보며 능동적으로 일하는 경우가 많습니다.

• 가끔은 정확한 정답을 알기 매우 어려운 문제를 풀어야 하는 경우, Kaggle 대회 주최를 통해 자신의 Idea를 자유롭게 펼치면서 문제를 풀고 우승자의 해법을 실제 Production 환경에 적용합니다.

• 계속 업무만 하다 보면 문제 해결의 시야가 좁아질 수 있기 때문에 매주 스터디를 통해 논문 리뷰, 최신 기술 정보 공유 등을 진행합니다.

고객 사이트에 임베딩될 플러그인 스크립트 및 위젯(추천/광고 제공) 개발합니다.3rd Party Cookie 등 프론트엔드 기술 트렌드 조사 및 변화하는 표준에 따른 개발 전략을 수립합니다. 사내용/고객사용 대시보드 개발 및 프론트엔드 성능 최적화를 담당합니다.

FE팀은 웹 프론트엔드 조직이기 때문에 기본적으로 TypeScript 기반에 React를 사용해요. 기술 스택이나 툴을 결정함에 있어서는 항상 열려있는 편입니다.

새로운 도구 도입 시 특징, 장점 분석을 토대로 구성원이 함께 모여 적합성 여부를 치열하게 논의해 결정합니다. 도입에 관한 의견을 열려있되 적합성 등 여부에는 의견을 나누고 설득을 통해 결정이 이루어집니다.

• FE팀 조직은 FE팀 리드를 필두로 5명의 웹 프론트엔드 개발자로 구성되어 있습니다.
• 2주단위로 스프린트 진행 및 회고 시간을 가지고 있습니다.
• 매 주 개발 관련 스터디를 진행하고 있고 책, 강의, 동영상 등 다양한 주제로 서로 의견과 지식을 공유합니다.
• 적극적인 코드 리뷰를 장려합니다. 
• 언제든 팀 내부 문화나 시스템 등 개선이 필요하거나 의견을 나눠 볼만한 주제가 있다면 회고 시간에 자유롭게 공유합니다.
• FE팀은 늘 개선의 여지를 두고 서로 자유롭게 의견을 나눌 수 있는 분위기를 지향합니다.

안정적이고 효율적인 시스템 위에, 스스로 대응 가능한 구조를 설계합니다.

고객에게 새롭고 긍정적인 추천 경험을 제공하기 위한 시스템을 만듭니다.

Node.js(Express, NestJS) 기반의 서버를 운영하며, TypeScript 사용을 권장합니다.

Redis 캐시, Aurora MySQL, Kafka, Kinesis, S3 등을 활용한 데이터 처리 파이프라인을 운영합니다.

Jest, Mocha 등의 테스트 프레임워크를 활용해 테스트 기반 개발을 실천합니다.

Jenkins, Spinnaker를 통한 CI/CD 자동화 환경을 구축하고 있습니다.

모든 코드는 Github 기반 코드 리뷰를 필수로 거쳐 배포됩니다.

• 팀 리드를 포함한 8명의 백엔드 개발자로 구성되어 있으며, 평균 근속 3년 이상의 안정적인 팀워크와 신뢰를 기반으로 운영되고 있습니다.

  Bottom-up을 지향하며, 구성원이 스스로 과제를 선택하고 업무 방식도 직접 설계합니다.

  2주 단위 스프린트와 회고, 적극적인 코드 리뷰 문화, 업무 문서화까지,팀의 성장과 지속 가능한 운영을 위한 개발 문화를 중요하게 생각합니다.

데이블 전체 서비스의 인프라를 분석해 효율적인 구성을 제공합니다.

IaC(Infra as Code)를 추구하며 CI/CD, Logging, Kubernetes, Monitoring 등 다양한 스택을 이용하여 개발자들의 편의를 제공합니다.

모든 인프라는 Amazon Web Service 안에서 운영하며 많은 서비스를 EKS 로 운영하고 있습니다.

Terraform으로 인프라 코드화 작업을 진행하고 있으며 Go, Python 언어로 사내 시스템에 필요한 개발을 진행합니다.

spinnaker, argocd, airflow 등 많은 오픈 소스를 다루고 있으며 이 외에도 필요한 기술이 있다면 배움과 도입에 주저하지 않습니다.

모든 작업을 Code 및 문서화하고자 노력하며 서로 간 꼼꼼한 PR 을 통해 이슈 방지에 노력하고 있습니다.

신규 스택에 대한 거부감이 없으며, 팀 스터디를 통해 지속적으로 최신 트렌드를 캐치하고자 노력합니다.

인프라팀 같지 않은 자유로운 분위기를 지향하고 있으며 변화를 두려워 하지 않고, 원하는 기술이나 관심 있는 레퍼런스가 있다면 팀 내에서 최대한 지원합니다.

• 사용자에게는 맞춤형 콘텐츠, 광고주에겐 최적의 광고 효율, 매체사에겐 수익 극대화를 제공합니다.
• 광고 생태계에서 Dable의 입지를 넓히기 위한 전략 수립 및 제품 리딩을 담당합니다.
• 다양한 요구사항을 데이터 기반 분석과 논의로 해결하며, 광고 플랫폼을 지속적으로 발전시킵니다.

• CPO를 중심으로 Product Manager와 디자이너로 구성된 소규모 팀이며, 광고 플랫폼의 전체 전략 수립부터 프로젝트 기획, 실행, 성과 분석까지 전 과정을 리드합니다.

• 국내 최대 규모의 Ad Tech 환경 속에서, 직접 아이디어를 제안하고 실제 제품으로 구현하는 경험을 할 수 있습니다. 광고, 추천, 대시보드 등 다양한 영역의 프로젝트를 주도하면서 리더십과 도메인 전문성을 함께 키워나가는 팀입니다. 

• 데이터는 PM의 언어입니다. 모든 팀원이 직접 데이터를 분석하고, 인사이트 기반으로 의사결정하며, 성과를 측정하고 개선 방안을 도출하는 과정을 통해 실무 데이터 역량을 키워갑니다.

• 분기 단위 PRD 기반 우선순위 설정 및 중장기 전략 수립
• 수시로 발생하는 요청에 대해 유연하게 판단하고 실행
• PM 1인 중심의 오너십 구조로, 초기 기획부터 론칭 후 성과 분석까지 전담
• 개발, 디자인, 사업팀 등 다양한 직군과의 협업을 통해 팀 간 시너지를 창출
• 매주 주간 싱크와 인사이트 공유로 서로의 전문성과 시야를 넓히는 문화

아이디어가 있다면 직접 제안하고, 팀을 설득해 실제로 구현해볼 수 있습니다. 모르는 게 생기면 자연스럽게 질문하고, 서로의 경험과 지식을 나누며 함께 성장