이 게시물은 머신러닝으로 퀸잇의 성장을 이끈 ML 엔지니어 하홍석 님 인터뷰입니다.

핵심 내용 요약

• 개인화 추천 도입으로 거래액·매출 등 지표 큰 폭 개선
• 셋업→성능 개선→비즈니스 니즈 반영 순으로 ML 고도화 진행
• A/B 테스트에서 전환율 3배 개선되었으나 저가상품 편중으로 환불·이미지 리스크 확인
• 빠른 의사결정과 조직 내 협업으로 추천 지면·상품 커버리지 신속 확장
• 운영 중 발생한 추천 장애 대응과 모니터링 보완 경험 공유
• 기술 도입 기준은 고객·플랫폼 효용 및 시간 절감, PoC의 가벼움