AI 개발자 성장 로드맵

콜 이력과 상담 지표를 분석 가능한 형태로 정비하고, 데이터의 품질과 편향이 분석 결과에 미치는 영향을 점검합니다.

1. 아직 하지 않은 항목
    이상탐지를 위한 빠른 시계열모델(RLS필터주기모델)

   넥슨 · NDC · 컨퍼런스

   게임 내 세분화된 지표를 폭넓게 모니터링하던 중, 시계열 모델의 배치 적합 비용이 커져 이상 탐지 처리가 지연되는 문제가 생겼다.

2. 아직 하지 않은 항목
   지표 통합과 탐색: KarrotMetrics와 Explorer로 가치 있는 의사결정하기 | 2024 당근 테크 밋업

   당근 · 당근 밋업 · 컨퍼런스

   팀과 지표가 늘면서 같은 지표의 값이 대시보드마다 다르고, 정의와 담당자·변경 맥락을 찾기 어려워 의사 결정이 늦어지는 문제가 생겼습니다.

3. 아직 하지 않은 항목
   로그 회귀 테스트 구축으로 데이터 기반 비즈니스 지키기 #우아콘2025 #우아한형제들

   우아한형제들 · 우아콘 2025 · 컨퍼런스

   상품 추천 기능의 노출 로그가 후속 코드 변경으로 누락돼, 성과 분석에 필요한 데이터가 수 주간 쌓이지 않는 문제를 겪었다.

콜량과 주요 운영 지표의 시간적 패턴을 파악하고, 예측 목적에 맞는 모델과 검증 전략을 선택합니다.

1. 아직 하지 않은 항목
   당신에게 배달 시간이 전달되기까지: 불확실성을 다루는 예측 시스템 구축 과정 #우아콘2024 #우아한형제들

   우아한형제들 · 우아콘 2024 · 컨퍼런스

   배달 시간은 배차·픽업·전달 단계마다 영향을 주는 요인이 다르고, 주문 전후로 활용할 수 있는 정보도 달라 정확한 예측이 어려웠다.

2. 아직 하지 않은 항목
   Y가 명확하지 않은 머신 러닝: 비즈니스 제약사항을 고려한 실시간 추론 #우아콘2023 #우아한형제들

   우아한형제들 · 우아콘 2023 · 컨퍼런스

   배달 시간은 라이더·가게·사용자 상황과 주문 단계에 따라 달라지며, 정확한 예측값이 반드시 좋은 고객 경험이나 비즈니스 결과로 이어지지는 않았습니다.

통계 질의와 업무 문서 검색을 결합해, 수치 근거와 출처를 함께 제시하는 답변형 AI의 구조를 설계합니다.

1. 아직 하지 않은 항목
   AI 시스템 설계

   이한울 · 책

2. 아직 하지 않은 항목
   공공데이터를 활용한 RAG 기술 구현 및 프레임워크 소개 / if(kakaoAI)2024

   카카오 · if kakao · 컨퍼런스

   긴 문서를 그대로 LLM에 제공하면 컨텍스트 한계와 주제 혼합으로 검색 품질이 떨어지고, 답변에 불필요한 정보가 섞일 수 있다는 문제에서 출발했습니다.

3. 아직 하지 않은 항목
   LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발

   허정준 · 책

예측 모델과 AI 봇을 서비스로 연결하고, 실제 콜 데이터를 이용해 성능과 안정성을 검증합니다.

1. 아직 하지 않은 항목
   Station M: LLM 그냥 쓰지마세요. 네이버 AI 검색의 모델 오케스트레이션

   네이버 · DAN 2025 · 컨퍼런스

   네이버 검색의 여러 태스크에서 범용 LLM만으로는 도메인 지식 부족, 환각, 지연 시간과 비용 문제가 생겼고, 태스크마다 필요한 모델 역량도 달랐습니다.

2. 아직 하지 않은 항목
   여기, 주문하신 '예측' 나왔습니다: 추천/ML에서 '예측'을 서빙한다는 것에 대하여 #우아콘2023 #우아한형제들

   우아한형제들 · 우아콘 2023 · 컨퍼런스

   추천 모델을 만들고도 트래픽, 응답 시간, 서버 자원 같은 제약 때문에 서비스에 적용하지 못하는 문제를 해결하기 위해 배치·실시간·하이브리드 서빙의 사례와 장단점…

3. 아직 하지 않은 항목
   카카오뱅크의 MLOps / if(kakao)2022

   카카오 · if kakao · 컨퍼런스

   카카오뱅크는 데이터 과학자가 만든 ML 모델을 금융 규제와 망 분리 환경에서도 서비스에 빠르게 적용하기 위해 MLOps 시스템을 구축했다.

4. 아직 하지 않은 항목

   IPCC 통계 AI 봇 프로토타입 구현

   직접 적은 항목