

BigQuery와 Gemini로 리뷰 분석 업무 자동화하기
BigQuery에서 Gemini Pro를 활용해 리뷰 요약과 분류, 홍보 문구 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. JSON 응답, 배치 처리, RAI 결과 확인으로 정합성과 효율을 높이는 팁도 함께 다뤘습니다.
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BigQuery에서 Gemini Pro를 활용해 리뷰 요약과 분류, 홍보 문구 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. JSON 응답, 배치 처리, RAI 결과 확인으로 정합성과 효율을 높이는 팁도 함께 다뤘습니다.


관리형 서비스의 Airflow를 Kubernetes로 전환하며 스케줄러 CPU 과부하, 워커 OOM, 로그 누락 문제를 해결한 운영 경험을 공유했습니다. 자원 제한과 노드 분리를 통해 안정성을 높이고 비용도 줄인 사례입니다.


Google Cloud Next '24 현장 방문기를 통해 최신 클라우드 기술과 AI 에이전트, Axion 발표를 살펴보았습니다. 데이터 플랫폼 마이그레이션 실무 관점에서 세션과 사례를 통해 얻은 인사이트도 함께 정리했습니다.


실시간 장바구니 추천 모델을 위한 서빙 아키텍처와 운영 체계를 소개했습니다. TorchServe, Kubernetes, ArgoCD, MLOps와 모니터링 적용 사례를 정리했습니다.

리디가 추천 시스템 고도화를 위해 Feature Store를 도입한 배경과 구축 과정을 소개했습니다. 키워드 추천에서 빠른 실험과 성과 개선을 확인했습니다.

당근에서 LLM을 어떻게 활용하는지 서비스 사례와 운영 방법을 소개했습니다. 또한 프로덕션 적용을 위한 파이프라인, 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링 원칙을 정리했습니다.


AI 모델만으로 세차 필요 여부를 단정할 수 없어, 판단 기준과 차량 상태 정의를 다시 설계했습니다. 그 결과 세차 요청 로직을 구조화해 운영 효율과 고객 만족도를 함께 높였습니다.

DBT와 Airflow를 도입하며 겪은 7가지 문제와 해결 방안을 정리했습니다. 데이터 구조화, 연동, 테스트, 백필까지 운영 관점의 설계 경험을 공유했습니다.


원티드랩의 데이터 마트 설계 과정을 ERD 작성부터 운영 규칙 정립까지 정리했습니다. BigQuery와 Airflow를 활용해 확장성과 품질을 높인 운영 방식도 소개했습니다.

사내 개발 편의성 도구의 사용 데이터를 수집하기 위해 Google Analytics와 BigQuery를 활용한 파이프라인을 구축했습니다. DevExEvent와 Publisher 구조로 이벤트 발행을 표준화하고, 운영상 한계도 함께 정리했습니다.


Hive 애널리틱스 로그로 신규 유저의 보상형 광고 시청 여부와 이후 LTV, 전환율, 리텐션을 비교 분석했습니다. 광고 시청 집단이 더 높은 과금과 활동성을 보여 세그먼트 추적과 푸시 운영에 활용할 수 있었습니다.

Google Cloud Next’23 오프라인 참관기를 통해 Generative AI와 Duet AI의 흐름을 소개했습니다. BigQuery와 데이터 업무에서의 활용 가능성에 큰 기대를 전했습니다.