토스ㅣSLASH 22 - Data Scientist는 어떻게 비즈니스에 기여할 수 있을까?
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AI 핵심 요약
토스 데이터 사이언티스트들은 사일로별 요청을 개별적으로 해결하는 방식에서 벗어나, 여러 제품팀이 공통으로 활용할 수 있는 데이터 프로덕트 CDP를 만들었습니다. 전환 가능성과 구매 가능성을 예측하는 LightGBM 모델을 시작으로, 행동 로그와 소비 데이터를 확장해 데이터 마트를 구성하고 Airflow·Ray·MLflow를 활용해 학습, 추론, 버전 관리 파이프라인을 구축했습니다. 백테스트와 Slack 알림으로 예측 결과와 데이터 정합성을 확인하고, 메시지·광고 실험에서 기존 타깃팅 방식보다 나은 사례를 검증했습니다. 데이터 조직도 MVP를 빠르게 출시해 피드백을 받고, 모델을 제품 개발의 반복 주기를 앞당기는 도구로 활용할 수 있다는 점을 배웠습니다.
- 모델의 오프라인 지표만으로 출시를 판단하지 말고, 실제 메시지 발송이나 광고 실험으로 비즈니스 효과를 검증하세요.
- 학습 데이터의 기간과 행동 로그 범위를 넓히면 모델을 여러 서비스로 확장할 때 성능 개선에 도움이 될 수 있습니다.
- Airflow 외부 태스크 센서로 데이터 웨어하우스 집계 완료를 확인해 불완전한 데이터 적재를 막을 수 있습니다.
- Ray로 대규모 배치 학습·추론을 분산하고, MLflow로 모델 버전과 과거 시점 재실행에 필요한 정보를 관리할 수 있습니다.
- 확률 예측을 제품팀이 신뢰하도록 백테스트와 데이터 정합성 알림을 함께 제공하세요.
소개
토스의 데이터 사이언티스트는 ‘사일로’라고 불리는 제품팀과 긴밀하게 협업합니다. 머신 러닝(Machine Learning) 기술을 통해 사일로의 니즈를 효율적으로 해소하기 위한 데이터 사이언티스트들의 여정을 공유합니다. 황동현 / 토스 Data Scientist 발표 자료 👉🏻 https://bit.ly/3QkVvhK 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://toss.im/slash-22 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im #토스 #개발자컨퍼런스 #SLASH
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