1년차 PM이 팀 인프라를 만들기까지 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
신생 당근 카페팀의 PM은 매일 들어오는 고객 의견이 제품 결정으로 이어지지 않고 흩어지는 문제를 해결하기 위해 슬랙 에이전트 ‘BOC’를 만들었습니다. 데이터 웨어하우스 MCP로 사용자 활동과 의견 맥락을 조회하고, 기능 영역과 우선순위를 분류해 노션 대시보드에 저장하도록 연결했습니다. 에이전트의 스키마 추측과 데이터 해석 오류를 발견해 24차례 개선하면서, 핵심 규칙을 명시하고 데이터와 필터를 재검토하며 막힌 이유를 남기도록 했습니다. 그 결과 팀이 슬랙에서 고객 목소리를 더 쉽게 함께 살펴보고 제품 논의로 이어갈 수 있었으며, 도메인 지식은 에이전트를 만드는 데뿐 아니라 잘못된 결과를 알아채는 데도 중요하다는 점을 배웠습니다.
- 에이전트가 데이터 스키마를 추측하지 않도록 핵심 지표와 규칙은 프롬프트에 명시하고, 나머지 정보는 문서에 위임하세요.
- 삭제·탈퇴처럼 의미가 다른 용어는 구체적으로 정의하고, 결과가 의심스러우면 테이블과 필터를 다시 확인하게 하세요.
- 그럴듯한 답변도 데이터 정합성이 틀릴 수 있으므로, 도메인 지식으로 결과를 검증할 수 있는 절차를 마련해야 합니다.
- 에이전트가 막혔을 때 이유를 남기고 담당자를 호출하게 하면, 로그를 뒤지는 대신 개선할 문제를 꾸준히 모을 수 있습니다.
소개
🥕 2026 당근 Builder Meetup | AX Day 하이퍼로컬, 가장 거대한 현장 4,300만 명이 가입한 서비스를 만드는 당근 빌더들은 어떤 문제를 풀고 있을까요? 하나의 프로덕트를 처음부터 끝까지 책임지고, 직군의 경계를 넘나들며 함께 답을 찾아가는 당근 빌더들의 고민과 시도, 성공과 실패의 경험을 솔직하게 나눠요. AI를 사용할 줄 아는 데서 한 걸음 더 나아가, 당근의 다양한 직군은 AI로 일하는 방식과 자기 일의 범위를 바꿔가요. 작은 봇을 팀의 인프라로 키우고, 필요한 도구를 직접 만들며, 때로는 AI에 집중하다 풀려던 문제를 놓치기도 했어요. AI를 실제 업무에 적용하며 얻은 배움과 시행착오를 만나보세요. 👉 당근 채용 바로가기: https://careers.daangn.com/
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