우아한형제들

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등록: 2026년부터

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AI
“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화
배달의민족의 장보기·쇼핑 서비스에서 고객의 장바구니에 담긴 상품들을 기반으로 연관 상품을 추천하는 모델의 개선 과정을 공유합니다. 기존에는 Item2Vec 방식을 사용하여 주문 데이터 기반으로 상품 임베딩 유사도를 계산해 추천했지만, 이 방식은 대체재 편향 문제가 발생하여 함께 구매할 만한 상품 추천 성능이 저하되었습니다. 본 글에서는 이러한 한계를 극복하고, 장바구니에 담긴 상품들의 맥락을 더 잘 이해하여 추천 성능을 개선한 경험을 소개합니다. 추천 시스템과 기본적인 머신러닝 개념에 익숙한 독자를 대상으로, 시행착오와 개선 과정을 상세히 다룹니다.
추천 시스템Item2Vec임베딩
우아한형제들·2025년 12월 11일
AI
AI와 함께하는 테스트 자동화: 플러그인 개발기
이 글은 7개의 레포지토리를 관리하는 팀에서 테스트 커버리지 부족 문제를 해결하기 위해 AI를 활용한 경험을 공유합니다. 특히 엣지케이스 및 예외 상황 테스트 부족으로 인한 운영 안정성 저하 문제를 해결하고자 했습니다. 30분 만에 100개의 단위 테스트를 자동으로 생성하고 검증하는 과정을 소개하며, IntelliJ 플러그인과 Amazon Q를 결합하여 컴파일 보장 템플릿 생성 후 AI가 구현을 채워넣는 방식을 사용했습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 다양한 AI 에이전트 중 Amazon Q를 선택한 이유는 기존 IntelliJ 환경을 유지하면서 프로젝트 컨텍스트를 깊이 이해하는 능력이 뛰어나기 때문입니다. 이를 통해 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있었습니다.
테스트 자동화AIAmazon Q
우아한형제들·2025년 12월 4일
AI
로봇 ML 모델의 경량화 #1: 훈련 후 양자화
이 글은 실외 자율주행 로봇에 사용될 머신러닝(ML) 모델의 경량화 필요성과 그 방법 중 하나인 양자화에 대해 다룹니다. 고성능 서버 환경에서 개발된 ML 모델은 충격, 온도 변화, 전력 소모 등에 민감한 로봇 환경에 그대로 적용하기 어렵습니다. 따라서 로봇에는 내구성, 전성비, 크기, 호환성 등을 고려한 엣지 디바이스가 필요하며, 이러한 디바이스에서 ML 모델을 효율적으로 실행하기 위해 모델 경량화가 필수적입니다. 글에서는 양자화의 원리와 NVIDIA 공식 문서를 참고한 적용 방법을 소개하며, 이는 로봇을 포함한 다양한 NVIDIA 하드웨어 기반 컴퓨터에 응용될 수 있습니다.
머신러닝ML 모델양자화
우아한형제들·2024년 8월 22일
AI
[신청 시작] 8월 우아한테크세미나: 생성AI로 똑똑하게 일하는 법
8월 우아한테크세미나에서는 '생성AI로 똑똑하게 일하는 법'을 주제로, 생성형 AI를 업무 및 개인 용무에 효과적으로 활용하는 방안을 공유합니다. 세미나는 2024년 8월 28일 수요일 저녁 6시부터 약 90분간 우아한테크 YouTube 채널을 통해 실시간 스트리밍으로 진행됩니다. 참가자들은 생성형 AI에 대한 이해를 높이고, 실제 업무에 적용할 수 있는 구체적인 방법론을 배울 수 있습니다. 특히, 1부에서는 생성형 AI를 더 가깝게 느끼고 활용하는 방법에 초점을 맞춰, 참석자들이 AI를 업무 효율성 증대에 적극적으로 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이 세미나는 AI 기술을 활용하여 생산성을 향상시키고자 하는 모든 개발자 및 실무자에게 유익한 시간이 될 것입니다.
생성형 AI우아한테크세미나업무 자동화
우아한형제들·2024년 8월 22일
AI
AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 2부. Data Discovery
AI 데이터 분석가 '물어보새' 개발 2부에서는 Text-to-SQL 기능을 넘어 LLM을 활용한 Data Discovery 기능 확장에 대해 다룹니다. 사용자 베타 테스트를 통해 Text-to-SQL의 정확도 개선 요구와 함께 쿼리 해설, 테이블 탐색 등 다양한 Data Discovery 기능에 대한 니즈를 파악했습니다. 이를 바탕으로 사내 데이터 카탈로그와 로그 체커 데이터를 벡터 스토어에 저장하고 활용하여, 사용자의 질문 의도를 파악하고 관련 정보를 찾아 답변하는 Data Discovery 기능을 고도화했습니다. 이를 통해 구성원의 데이터 리터러시 향상과 데이터 기반 의사결정을 지원하는 것을 목표로 합니다.
AI 데이터 분석가물어보새Data Discovery
우아한형제들·2024년 8월 9일
AI
로봇을 위한 MLOps #2: 엣지 파이프라인의 구성
이 글은 로봇을 위한 MLOps 두 번째 편으로, 엣지 디바이스에서 작동하는 엣지 파이프라인의 구성과 사용된 도구들을 소개합니다. 자율주행 로봇 '딜리'의 시스템 구성을 예시로 들며, Arm 기반 CPU와 GPU를 탑재한 엣지 디바이스의 특징을 설명합니다. 특히, 클라우드나 서버 의존 없이 엣지 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하는 on-device AI의 필요성을 강조합니다. 또한, 다중 모델 동시 추론 성능 평가를 위해 자체 개발한 Trt-Infersight 도구를 처음으로 소개하며, 엣지 환경에서의 효율적인 AI 모델 운영 방안을 모색합니다.
MLOps로봇엣지 파이프라인
우아한형제들·2024년 7월 19일
AI
로봇을 위한 MLOps #1: Edge device와 K3s, Airflow
이 글은 자율주행 배달 로봇 '딜리' 개발에 필요한 머신러닝 모델의 효율적인 개발, 배포, 유지보수를 위한 MLOps 시스템 구축에 대해 다룹니다. 머신러닝 시스템은 모델 코드 외에도 다양한 기술과 인프라가 필요하며, 이를 체계적으로 관리하는 MLOps의 중요성을 강조합니다. 특히 Edge device와 K3s, Airflow와 같은 기술을 활용하여 로봇을 위한 MLOps 환경을 구축하는 방안을 모색합니다. MLOps는 조직의 상황에 맞게 개발 과정을 최적화하고 생산성을 높이는 데 필수적인 방법론임을 설명하며, 우아한형제들에서 겪을 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 시스템 구축의 필요성을 제기합니다.
MLOps로봇Edge device
우아한형제들·2024년 7월 17일
AI
AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용
AI 데이터 분석가 '물어보새'는 우아톤 2023에서 시작된 프로덕트로, 코드 없이 데이터 추출 및 시각화를 자동화하는 것을 목표로 합니다. 사내 설문조사를 통해 SQL 학습 부족 및 활용 어려움을 겪는 구성원들의 문제를 파악하고, 데이터 리터러시 상향 평준화를 프로덕트의 핵심 목표로 설정했습니다. 이를 위해 데이터 카탈로그, 비즈니스 용어, 데이터 마트 등을 활용한 체계화, 사내 정보 검색 효율화, 슬랙을 통한 접근성 향상, 24시간 자동화된 서비스 제공을 핵심 요소로 정의했습니다. 특히 RAG와 Text-To-SQL 기술을 활용하여 사용자의 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하고, 데이터 추출 및 해석을 돕는 기능을 구현했습니다.
RAGText-To-SQLLLM
우아한형제들·2024년 7월 12일
AI
실시간 반응형 추천 개발 일지 #1. 프로젝트 소개
본 글은 배달의민족 추천프로덕트팀에서 개발한 실시간 반응형 추천 시스템의 프로젝트 소개를 다룹니다. 이 시스템은 사용자의 실시간 행동 이력을 활용하여 기존 추천 방식 대비 주문 전환율을 약 40% 상승시키는 성과를 거두었습니다. 글에서는 시스템 개발 배경과 설계, 구성을 개괄적으로 소개하며, 특히 실시간 데이터 스트리밍 파이프라인, 벡터 유사도 검색, 컨텐츠 기반 인코더 모델 등 새롭게 도입된 핵심 컴포넌트들을 언급합니다. 또한, 기존 추천 방식인 Two Tower 모델에 대한 설명과 파이프라인 동작 과정을 간략히 설명하며, 향후 후속 글에서 각 컴포넌트에 대한 상세한 내용을 다룰 것을 예고합니다.
실시간 추천반응형 추천벡터 유사도 검색
우아한형제들·2024년 6월 27일
AI
배민선물하기 AI 메시지 제작기: 생성 AI가 센스 있는 선물 메시지를 대신 쓰기까지
배달의민족 선물하기팀은 만우절을 맞아 생성 AI를 활용한 'AI 메시지' 기능을 개발했습니다. 이 기능은 사용자가 선물을 고르고 카드 선택 시, AI가 카드에 어울리는 센스 있는 메시지를 추천해주는 서비스입니다. 기존에 기본 메시지 제공이 중단되어 불편함을 겪던 고객들의 피드백을 반영하고, 메시지 작성에 어려움을 느끼는 사용자에게 편리한 경험을 제공하고자 기획되었습니다. 이 글은 AI 메시지 기능 개발 과정에서 '금쪽이 GPT'라는 이름으로 불린 AI 모델의 성격을 정의하고, GPT-3.5 및 GPT-4 기반으로 훈련시킨 경험을 공유합니다. 생성 AI를 통해 사용자에게 더욱 풍부하고 편리한 선물 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
생성형 AILLM배민선물하기
우아한형제들·2024년 5월 2일
AI
리뷰를 재료로 GPT가 뚝딱뚝딱 만들어낸 메뉴추천, 메뉴뚝딱AI
이 글은 배달의민족에서 GPT 기술을 활용하여 메뉴 추천 서비스를 개발한 경험을 공유합니다. ChatGPT의 등장으로 생성 AI에 대한 관심이 높아졌지만, 실제 비즈니스 가치에 대한 의문도 존재했습니다. 필자는 GPT의 텍스트 생성 능력을 활용하여 사용자의 메뉴 및 가게 선택을 돕는 서비스 개발을 목표로 삼았습니다. 특히, 배민 앱 사용자의 상당수가 메뉴나 가게를 미리 정하지 않고 방문한다는 인사이트를 바탕으로, 사용자 리뷰 데이터를 분석하여 GPT가 메뉴 추천을 생성하는 '메뉴뚝딱AI'를 구체화했습니다. 이를 통해 사용자의 의사결정을 돕고 새로운 경험을 제공하고자 했습니다.
GPTLLM메뉴 추천
우아한형제들·2024년 3월 28일
AI
셸 스크립트를 몰라도 자동화는 하고 싶어, ChatGPT를 활용한 git flow 관리 스크립트 자동화 진행기
이 글은 개발자가 셸 스크립트 작성 없이 ChatGPT를 활용하여 Git 관리 스크립트를 자동화한 경험을 공유합니다. 저자는 IDE를 벗어나기 싫어하면서도 반복적인 Git 백포팅 작업의 비효율성을 느끼고, ChatGPT와의 협업을 통해 이를 해결하고자 했습니다. 글에서는 ChatGPT를 업무에 바로 적용할 만한 프롬프트를 작성하는 어려움과, 결국 Git flow 관리를 위한 스크립트 자동화에 성공하기까지의 과정을 수기 형식으로 풀어냅니다. LLM의 일반적인 비교 분석이나 프롬프트 엔지니어링 기법보다는, 실제 개발 업무에서 AI를 활용하여 생산성을 높인 구체적인 사례에 초점을 맞춥니다.
ChatGPTGit자동화
우아한형제들·2024년 3월 21일
AI
[신청 시작] 7월 우아한테크세미나: MLOps를 활용한 AI 서비스 개발 스토리
7월 우아한테크세미나에서는 우아한형제들의 AI 서비스 개발 경험과 MLOps 구축 사례를 공유했습니다. AI 서비스를 실제 서비스에 적용할 때 발생하는 어려움과 이를 해결하기 위한 MLOps의 중요성을 강조하며, 우아한형제들이 생각하는 MLOps의 정의와 실제 서비스 개발 과정에서의 적용 방안을 상세히 설명했습니다. 세미나는 MLOps를 활용한 AI 서비스 개발 스토리를 중심으로 진행되었으며, 질의응답 시간을 통해 참석자들의 궁금증을 해소하는 시간을 가졌습니다. 이는 AI 기술을 효과적으로 서비스에 통합하고 운영하기 위한 실질적인 방안을 모색하는 개발자들에게 유용한 정보를 제공했습니다.
MLOpsAI 서비스머신러닝
우아한형제들·2023년 7월 24일
AI
배민 리뷰 품질을 향상시킨 방법은? 머신 러닝 X 네트워크 탐지 모델 도입
배달 앱에서 발생하는 허위 리뷰 문제를 해결하기 위해 머신러닝과 네트워크 탐지 모델을 결합한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 허위 리뷰는 사용자 경험을 저하시키고 정상적인 가게의 매출에 악영향을 미쳐 서비스 생태계를 해칠 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 준지도 학습 알고리즘인 Deep SAD와 소셜 네트워크 분석을 활용하여 리뷰 조작 업체를 탐지하는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 이상 탐지 기법을 기반으로 하며, 정상적인 사용자와 다른 패턴을 보이는 허위 리뷰 행위를 효과적으로 식별합니다. 룰 기반 탐지와 머신러닝 기반 탐지 방식의 장단점을 비교하며, 개발된 모델이 어떻게 리뷰의 건전성을 확보하고 사용자 신뢰도를 높이는 데 기여하는지 설명합니다.
머신러닝이상 탐지리뷰 조작
우아한형제들·2023년 5월 16일
AI
배민 앱에도 AI 서비스가? AI 서비스와 MLOps 도입기 🦾
이 글은 배달의민족에서 AI 서비스를 개발하고 MLOps를 도입한 경험을 공유합니다. ChatGPT 등장 이후 AI 서비스에 대한 관심이 높아졌으며, 배달의민족에서는 이미 리뷰 허위 작성 예측, 배달 예상 시간 예측 등 다양한 AI 서비스가 운영 중입니다. AI 서비스 개발은 데이터 준비, AI 생성, 서비스 적용의 3단계로 나눌 수 있지만, 실제로는 50단계 이상의 세부 과정이 필요합니다. 수동 처리의 비효율성을 줄이기 위해 MLOps 도입을 고민했으며, 이 글에서는 AI 서비스의 주요 개념과 MLOps의 필요성을 설명하고, 개발 과정, MLOps 도입 시 고민했던 내용, 그리고 실제 구성한 MLOps 환경을 소개합니다. 머신러닝 모델은 데이터를 통해 특정 패턴을 인식하도록 학습된 파일이며, 데이터 과학자가 모델 생성을 담당하고 엔지니어는 이를 지원합니다.
AI 서비스MLOps머신러닝
우아한형제들·2023년 5월 12일
AI
Slack에 ChatGPT를 연결하여 업무에 활용해 보기
이 글은 ChatGPT의 등장과 함께 기존 챗봇 서비스에 대한 부정적인 경험을 공유하며, ChatGPT가 어떻게 기존의 한계를 뛰어넘어 실질적인 업무 활용 가능성을 보여주는지 설명합니다. 개발 중 마주치는 문제 해결이나 정보 검색에서 ChatGPT가 제공하는 만족스러운 답변을 통해 그 유용성을 강조합니다. 특히, Slack과 같은 협업 도구에 ChatGPT를 연동하여 업무 효율성을 높이는 방안을 제시하며, AI 기술이 실제 업무 환경에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 인사이트를 제공합니다. LLM 기술의 발전이 가져올 변화와 실제적인 활용 사례에 초점을 맞추고 있습니다.
ChatGPTLLMSlack
우아한형제들·2023년 4월 6일

우아한형제들

“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화

AI와 함께하는 테스트 자동화: 플러그인 개발기

로봇 ML 모델의 경량화 #1: 훈련 후 양자화

[신청 시작] 8월 우아한테크세미나: 생성AI로 똑똑하게 일하는 법

AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 2부. Data Discovery

로봇을 위한 MLOps #2: 엣지 파이프라인의 구성

로봇을 위한 MLOps #1: Edge device와 K3s, Airflow

AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용

실시간 반응형 추천 개발 일지 #1. 프로젝트 소개

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