[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 실시간 추천-CRM 통합 모델로 완성하는 개인화 UX

컨퍼런스 · DAN 2025

[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 생성형 UI와 에이전틱 UX 리서치, AI 네이티브 디자인 프로세스의 가능성 기존 UX 디자인과 리서치 방식은 개인화된 사용자 특성과 빠르게 변화하는 AI 환경을 반영하기 어려웠습니다. 본 세션에서는 UI 디자인과 UX 리서치 과정에 AI를 접목해 새로운 디자인 프로세스를 실험한 경험을 공유합니다. Telecast(생성형 UI 플랫폼)와 EchoX(AI 페르소나 기반 UX 리서치 시스템)를 직접 구현하며, 디자이너들이 AI와 함께 도구를 만들고 역량을 확장해 나간 과정을 다룹니다. 이 과정에서 AI를 통해 UX 디자이너와 리서처의 역할과 협업 방식을 어떻게 재발견하게 되었는지, 그리고 앞으로 디자인 프로세스를 어떻게 재정의해 나갈 수 있을지 경험을 공유합니다. 목차 1. 기존의 디자인 프로세스와 자동화 시도 - 복잡함이 더해지는 사용환경 - AI 코딩을 활용한 작업 자동화 시도 경험​ 2. Telecast: Generative...

AI 코딩 UI/UX

컨퍼런스 · DAN 2025

[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 끊임없이 즐거움, 네이버 클립으로 빠져들다: 개인화·VLM·에이전트가 완성하는 네이버 클립 경험 본 세션에서는 네이버 클립 서비스 내 개인화 추천 시스템이 지난 1년간 어떻게 고도화되었는지를 다룹니다. 추천풀 단계에서 이미지·텍스트 기반 품질 평가와 사용자 피드백을 반영해 고품질 콘텐츠와 우수 크리에이터를 선별하는 과정을 소개하고, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 임베딩, 사용자 행동 시퀀스 모델을 결합한 숏폼 뷰어 랭킹 개선 사례를 공유합니다. 마지막으로, 개인화 알림 에이전트를 통해 “누구에게, 언제, 어떤 클립을 전달할 것인가”를 결정하는 트리거 모델링과 실시간 추천 전략을 설명하며, LLM 기반 고도화를 사용한 추천 모델링 실험을 다룹니다. 목차 - 발표 개요 네이버 클립 서비스 소개 클립 추천 시스템의 주요 구성 요소와 고도화 방향 Section 1) 클립/채널 추천풀 구축 - 고품질 클립 콘텐츠 풀 ...

AI에이전트 개발 딥러닝 · 머신러닝 컴퓨터 비전

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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 사용자가 이끄는 경험, 네이버의 기준이 되다 네이버의 경험조직에 대한 소개와 함께 사용자관점이 사업과 서비스의 의사결정에 어떤 과정을 통해 중요한 영향을 미치는지 과정과 경험을 공유하려 합니다. 목차 1. 사용자는 우리에게, 우리는 사용자에게 - 네이버다움 : users as our compass 2. 네이버의 경험조직 - 사용자 관점을 통한 의사결정 : making experience matter 3. 버티컬 경험 측정과 개선 - 경험 측정과 경험 진단 - Life Stage, Life Style, 다양한 persona 개발 4. 횡적 경험 연계를 위한 사용자 리서치 - 전사 서비스를 아우르는 일관된 경험 기준 - 서비스 경계를 넘나드는 사용자 행태 조사 대상 - 효율적이고 빠른 사업/서비스 의사결정 기여에 관심 있는 리서쳐, UXer - 사용자데이터 기반 의사결정이 필요한 프로덕트 리더, PM, PO #DAN #DAN25 #TEAMNAVER...

UI/UX 프로덕트 지표 · 실험

컨퍼런스 · DAN 2025

[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 발췌에서 생성으로: 네이버 검색의 진화 본 세션에서는 생성형 AI를 활용하여 네이버 검색 결과를 요약 제공하는 AI브리핑 서비스를 소개하고, 서비스 출시 과정의 기술과 노하우를 공유합니다. 서비스를 구성하는 컴포넌트별로 필요한 LLM 모델을 튜닝하고, 파이프라인을 구축하여 서빙하는 과정, 그리고 서비스별 니즈를 만족시키기 위해 특화된 LLM모델링 및 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 과정들에 대해 공유합니다. 목차 1. AI브리핑 소개 - 검색과 AI의 만남 - AI브리핑 시스템 overview - AI브리핑의 다양한 라인업 및 성과 2. AI브리핑 시스템 들여다보기 - AI브리핑을 위한 검색 시스템 소개 - 지속가능한 모델 개선 파이프라인 - AI브리핑 등장 후 네이버 검색 품질의 변화 3. 서비스 특화된 AI브리핑 - 다양한 사용자의 요구를 만족하기 위한 차별화된 시도 - Docume...

AI에이전트 개발 자연어 처리

컨퍼런스 · DAN 2025

[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 실시간 vs 배치, 함께 굴리는 데이터 파이프라인 - 확장성과 정합성을 잡은 대규모 데이터 플랫폼 운영기 본 발표는 AdVoost Shopping 광고 상품에서 쇼핑 상품을 연동하는 데이터 파이프라인을 구축한 경험을 다룹니다. 다양한 플랫폼 제약과 서비스 요구사항 속에서 실시간 처리와 배치 처리의 균형, 상품 메타데이터와 광고 메타데이터의 동시 연동이라는 과제를 해결한 과정을 공유합니다. MongoDB CDC, Kafka Streams, Iceberg, 자체 영속성 레이어 등을 활용하여 구현한 방법을 소개하고, 선형성·확장성·성능 관점에서의 트레이드오프, 그리고 실시간·배치 처리 방식을 선택한 기준에 대해 공유합니다. 목차 1. AdVoost Shopping 에서의 도전과제 - AdVoost Shopping 에서의 저희의 역할, 주어진 요구 사항, 그리고 도출한 도전과제를 설명합니다. 2. 아키텍처 - 도전과제를 통...

데이터베이스 데브옵스 · 인프라

컨퍼런스 · 엔지니어링데이 2025

네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025(5월)에서 발표되었던 세션을 공개합니다. [발표 내용] 유저 세그먼트를 손쉽게 정의하고, 이를 다양한 액션 채널(Braze, IDS, GAM 등)과 자동 연동할 수 있는 네이버 웹툰의 Cohort System을 소개합니다. 조건 기반 필터링, ML 모델 연동 등 다양한 방식으로 세그먼트를 만들고, 중복 제거 로직과 함께 효율적으로 활용할 수 있습니다. 시스템 구조와 기술 스택, 실제 마케팅 활용 사례까지 함께 공유하며, 데이터에서 인사이트, 나아가 액션까지의 연결을 어떻게 자동화했는지를 설명합니다. [강의 대상] * 데이터 엔지니어 / 백엔드 엔지니어: 데이터 흐름 자동화, 시스템 구조에 관심 있는 분 * ML 엔지니어 / 데이터 사이언티스트: ML 결과를 실시간 타겟팅에 적용하고 싶은 분 * 마케터 / PM: 타겟 유저 추출과 액션 전환까지의 전체 흐름을 이해하고 싶은 분 [목차] Episode 1...

백엔드 데이터베이스