7월 18일
누구나 실험할 수 있도록 — 한국 비즈니스 실험 심포지엄 발표자료 공유
대규모 검색 서비스에서 실무자가 직접 실험을 설계하고 분석하는 셀프서브 실험 프로세스를 구축한 사례를 공유합니다. 또한, 통합 지표 체계와 심화 분석 플랫폼을 통해 실험 성과를 다각적으로 측정하며, 지속적 교육으로 실험 문화를 확산하고 있습니다.
#data#platform#분석
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최신 게시글 (12)
7월 18일
누구나 실험할 수 있도록 — 한국 비즈니스 실험 심포지엄 발표자료 공유
한국 비즈니스 실험 심포지엄에서 대규모 검색 서비스의 셀프서브 실험 프로세스와 플랫폼 적용 사례를 공유했습니다. 실무자의 자율적 실험 운영과 지속적 교육을 통해 실험 문화를 조직에 확산시키는 노력을 소개합니다.
#data#platform#A/B test
41000분
2월 14일
생성형 검색 (RAG) 평가의 최근 트렌드
생성형 AI 기술의 발달에 맞추어 생성형 검색 결과의 품질을 평가하고 관리하는 다양한 방안에 대한 관심도 뜨겁다. 본 글에서는 생성형 AI의 다양한 응용분야 가운데 특히
#LLM#머신러닝#RAG
50000분
9월 15일
Data & Analytics in the GPT Era
역사의 흐름에는 종종 이전의 패러다임이 소멸하고 새로운 질서가 등장하는 변곡점이 존재한다. 그리고 개인과 조직의 흥망성쇠는 이런 변곡점에 어떻게 대응하느냐에 따라 결정된다
#자동화#데이터분석#빅데이터
20000분
3월 19일
생성형 검색: 데모에서 서비스로
2023년 LLM 기반 검색이 다양한 데모와 베타 형태로 세상에 첫 선을 보였다면, 2024년은 LLM 기반 검색이 본격적인 제품으로 거듭나는 시기가 될 것으로 예상된다.
#LLM#UI/UX#검색엔진
20000분
1월 26일
머신러닝을 활용한 검색 품질 지표 개발 (SIGIR’23 Paper Recap)
현대적인 검색 엔진의 결과 품질을 정확히 평가하는 것은 쉬운 과제가 아닙니다. 1) 개별 질의어 및 사용자에 따라 평가가 달라질 수 있으며 2) 같은 질의어라도 시간에 따
#검색#머신러닝#품질
15000분
10월 13일
사내 데이터 플랫폼 개발, 처음이라면?
협업이 낯선 데이터 분석/사이언티스트와 엔지니어를 위한가이드 데이터 엔지니어 및 소프트웨어 엔지니어, 그리고 데이터 분석/사이언티스트의 협업은 역사가 길지 않아서 Best
#협업#PM#데이터분석
15000분
5월 21일
생성형 AI와 데이터 사이언스의 미래
처음 ChatGPT가 나왔을때 테이블 형테의 데이터를 프롬프트에 넣고 질문을 하면 적절한 대답을 해주는 것으로 놀라움을 주었는데, 최근에 이를 활용한 파이썬 라이브러리가
#Python#자동화#분석
12000분
1월 27일
ChatGPT와 검색의 미래
다른 분들처럼 저도 ChatGPT를 써 보면서 놀라기도 하고, 대화형 검색이 보편화되는 시점이 생각보다 가까이 왔다는 생각을 했습니다. (최근 기사를 살펴보면 다른 검색
#LLM#UI/UX#검색엔진
10000분
12월 6일
DnA 시니어 채용 프로세스
DnA 팀이 만들어진지 1년반이 지났습니다. 그동안 두자리수 이상의 인력을 채용하고, 그보다 훨씬 많은 후보자 분들을 뵈었습니다. 팀에 관심을 갖는 최대한 많은 분들께 기
#채용#성장
15000분
DnA 시니어 채용 프로세스
9월 29일
레고와 함께한 DnA팀 Workshop (aka Playshop)
DnA Team Workshop (aka Playshop) withLEGO! 예나 지금이나 레고는 필자의 최애 장난감이다. (지나친 조기교육의 부작용인지 필자의 딸은 레고
#data#협업#분석
12000분
5월 9일
Open Problems in Data&Analytics
조만간 첫 돌을 맞이하는 Data&Analytics 팀에서는 플랫폼 및 분석 방법론 개선을 위한 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 이미 실무에 적용된 것도 있고, 아직 시
#A/B test#데이터분석
10000분
끝