사내 데이터 플랫폼 개발, 처음이라면?

협업이 낯선 데이터 분석/사이언티스트와 엔지니어를 위한 가이드

Team DnA 2022 Hiring & FAQ

작년에 이어 올해도 DnA 팀에서는 네이버 서치의 개선을 위한 다양한 Data Science & Engineering 프로젝트를 진행하고 있습니다. 작년에 AB테스트, 크라우드소싱, 데이터 및 분석 인프라 등 기반 플랫폼 만드는데 집중했다면, 올해는 본격적으로 각종 지표 개발과 데이터 플랫폼 및 분석 방법론 고도화에 노력을 기울이려 합니다.

바닥부터 제대로 만든 네이버 서치 AB Test 플랫폼 (DeView’21)

아침저녁으로 쌀쌀해지는 수확의 계절 가을인데요, 저희 Data&Analytics팀에서도 그동안 열심히 연구/개발한 여러 프로젝트들이 하나씩 빛을 보고…

생성형 AI와 데이터 사이언스의 미래

처음 ChatGPT가 나왔을때 테이블 형테의 데이터를 프롬프트에 넣고 질문을 하면 적절한 대답을 해주는 것으로 놀라움을 주었는데, 최근에 이를 활용한 파이썬 라이브러리가 (pandas-ai) 나왔다. 아래 데모를 보면…

네이버 검색의 DnA (Data&Analytics) 팀을 소개합니다.

네이버 서치의 Data & Analytics (DnA) 팀에서는 네이버 및 관련 서비스의 검색 및 추천 시스템 개발 과정에서 요구되는 다양한 분석 및 의사결정을…

Open Problems in Data&Analytics

조만간 첫 돌을 맞이하는 Data&Analytics 팀에서는 플랫폼 및 분석 방법론 개선을 위한 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 이미 실무에 적용된 것도 있고, 아직 시간이 더 필요한…

DnA 시니어 채용 프로세스

DnA 팀이 만들어진지 1년반이 지났습니다. 그동안 두자리수 이상의 인력을 채용하고, 그보다 훨씬 많은 후보자 분들을 뵈었습니다. 팀에 관심을 갖는 최대한 많은 분들께 기회를 드리고, 지원 및 온보딩 과정에서 좋은 경험을 하실 수 있도록 노력하고 있지만 아직도 부족한 점은 있었던 것 같습니다. 오늘은 그동안 이 과정에서 느낀 점을 정리하고, Job Talk을 특징으로 하는 시니어 채용 프로세스를 소개하고자 합니다.

성공적인 후보자의 공통점

온라인 서비스 개선을 위한 데이터 사이언스: 문제와 해법

외부에서 저희 Data&Analytics팀에 대해 이야기를 할 때에 종종 정확히 어디까지가 데이터 사이언스 및 엔지니어링의 영역인지에 대해 궁금해 하시는 경우가 종종 있습니다. 특히…

머신러닝을 활용한 검색 품질 지표 개발 (SIGIR’23 Paper Recap)

현대적인 검색 엔진의 결과 품질을 정확히 평가하는 것은 쉬운 과제가 아닙니다. 1) 개별 질의어 및 사용자에 따라 평가가 달라질 수 있으며 2)…

Data & Analytics in the GPT Era

역사의 흐름에는 종종 이전의 패러다임이 소멸하고 새로운 질서가 등장하는 변곡점이 존재한다. 그리고 개인과 조직의 흥망성쇠는 이런 변곡점에 어떻게 대응하느냐에 따라 결정된다. 최근의 AI…