데이터 분석 못하는 사람 0명 만들기 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
당근에서는 데이터 분석가가 제한된 상황에서 구성원들의 데이터 요청과 분석 교육까지 맡느라 깊이 있는 분석에 집중하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 슬랙에서 동료들이 분석가에게 자주 묻던 문제를 바탕으로 AI 동료 ‘중구’를 만들고, 유저 특성·지표 정의·테이블 관계와 과거 분석 자료를 지식 저장소에 담았습니다. 중구가 질문의 목적과 가설, 필요한 데이터와 분석 방법을 먼저 확인한 뒤 답하도록 하고, 피드백과 오류를 참고 자료에 반영하는 학습 루프도 마련했습니다. 그 결과 단순 추출과 반복 질문을 중구가 맡아 분석가는 제품의 장기 방향과 깊이 있는 분석에 더 집중하게 됐으며, 정리된 지식은 개인이 아닌 팀의 자산이 된다는 점을 배웠습니다.
- AI 분석 도구는 SQL 생성 능력만으로 충분하지 않으며, 조직의 데이터 맥락과 지표 정의를 함께 제공해야 합니다.
- 질문에 바로 답하기보다 목적과 가설, 필요한 테이블과 분석 방법을 먼저 점검하도록 절차를 설계하세요.
- 과거 분석 리포트와 검증된 쿼리, 지표 문서를 지식 저장소로 구성하면 반복 질문에 활용할 수 있습니다.
- 사용자 피드백과 오류 원인을 다음 응답에 반영하고, 참고 자료도 지속적으로 보완하는 학습 루프가 중요합니다.
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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