4월 1일
데이터로 지속가능한 성장을 만들어 갑니다 — Head of Growth
데이터 거버넌스 정비와 DA·PO 협업으로 데이터 기반 성장을 추진합니다. 숏폼 마케팅과 자동화로 사용자 확대와 지속가능한 성장을 도모했습니다.

4월 1일
데이터 거버넌스 정비와 DA·PO 협업으로 데이터 기반 성장을 추진합니다. 숏폼 마케팅과 자동화로 사용자 확대와 지속가능한 성장을 도모했습니다.
3월 18일
딜라이트룸이 새 오피스를 사용자 경험 중심의 프로덕트로 설계했습니다. 업무·회의·휴식 공간을 MVP로 구성해 사용성에 따라 점진 개선합니다.
3월 18일
마케팅팀이 아난티 숙박권과 리버힐 스파를 직접 체험해 후기와 이용 꿀팁을 공유했습니다. 숙소 특징과 스파 프로그램, 이용 팁 중심으로 상세히 안내합니다.
3월 11일
알라미의 사진 미션을 반복적으로 개선해 미국에서 바이럴을 일으켜 400만 DAU를 달성했습니다. 사용자 경험에 집착하고 데이터로 가설을 검증해 리텐션과 유입을 동시에 개선했습니다.
3월 11일
딜라이트룸은 문제 정의에 집착해 '왜'를 명확히 하고 투자 없이도 높은 수익을 냈습니다. 저는 그런 조직의 일원이 되기로 결심했습니다.
3월 11일
디자인 시스템의 적정 밀도를 재정의해 팔레트·시멘틱·타이포 기준을 정비했습니다. AI로 초안 가속화하되 최종 판단은 사람이 맡아 일관성과 판단 비용을 줄였습니다.
3월 4일
대표 자리에서 내려와 작은 스타트업 PM으로 복귀하며 문제 해결 중심의 일로 돌아왔습니다. 일의 밀도와 기본기 강화로 성장을 깊이로 재정의하고 있습니다.
2월 25일
데이터 분석가는 사실 제시에 그치지 않고 사실에 대한 판단으로 의사결정을 이끌어야 합니다. 비교 기준과 서비스 맥락을 통해 수치의 의미를 검증해야 합니다.
2월 19일
DARO 분석 환경을 S3·Athena와 Airflow·dbt로 구축하고 클로드로 파이프라인과 모델링을 자동화했습니다. AI로 문서화와 반복작업을 효율화해 운영 안정성과 작업 속도를 개선했습니다
2월 19일
팀이 만든 기능을 직접 사용해 보는 '개밥 먹기'를 제안합니다. 빠르게 문제를 발견해 기획 방향을 조정하고 팀 전체를 유저 관점으로 정렬합니다.
2월 11일
Claude Code로 Pulumi Drift를 운영 리소스 변경 없이 코드와 상태를 동기화했습니다. 규칙과 스킬로 반복 복구 작업을 자동화하고 검증 절차를 표준화했습니다.
2월 4일
딜라이트룸은 매주 금요일 오전 1시간 자축 모임을 통해 모든 스쿼드가 소소한 성과를 공유했습니다. 이러한 루틴으로 팀 간 사일로가 줄고 동기부여가 높아져 조직 성과에 기여합니다.
1월 23일
2026년 1월 21일 알라미 데이터 밋업 행사가 개최되어 네 개 세션 발표자료를 공유했습니다. 민감한 내용 제외 후 자료와 영상 링크를 공개하고 데이터 애널리스트 채용 소식을 전합니다.

1월 14일
알라미는 광고를 제품 관점으로 접근해 분기별 실험으로 매출 상방을 지속적으로 확장했습니다. DARO는 해당 검증 로직을 실시간 반영해 다른 앱에서도 같은 성장 재현을 지원합니다.
1월 8일
딜라이트룸이 알라미·다로의 데이터 활용 사례를 공유하는 오프라인 밋업을 개최합니다. 신청은 1월 15일까지이며 참석자는 추첨으로 선정되어 1월 16일 개별 안내합니다
1월 7일
신규 기능의 DAU를 기존 CC 한계로부터 보완하여 power-law 기반 리텐션 모델로 예측했습니다. 최종적으로 DAU ≈ 신규유저수 × D1 리텐션 × 63 공식을 제안했습니다.

1월 7일
LLM을 존재로 보지 말고 시뮬레이터로 보며 관점을 먼저 제시하자고 제안했습니다. 사용자가 관점을 선택하면 병렬 분석으로 검증 가능한 결론을 얻습니다
12월 17일
Argo Rollouts와 Datadog을 연동해 카나리 배포 자동화로 배포 리스크 최소화. Helm과 Argo CD로 깃옵스 방식 도입해 안전하게 운영
12월 17일
AI 대화에서 암묵적 전제가 공유되지 않아 오해 발생. 컨텍스트 엔지니어링으로 전제 명시해 정확도 높이는 실험 소개
11월 12일
Claude Code의 Subagent 기능은 AI 코딩 도구에서 자주 발생하는 컨텍스트 부족 문제를 효과적으로 해결합니다. 이를 통해 메인 대화 오염을 방지하고 컨텍스트를 효율적으로 관리하여 생산성을 높입니다.

끝