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코드로 관리하던 사용자 행동 로그를 플랫폼으로 만든 이유안녕하세요. 당근 데이터가치화에서 프론트엔드 엔지니어로 일하고 있는 미카(Mika.kang)예요.당근에서는 수많은 사용자 행동 로그가 매일 쌓이고 있어요. 이 로그들은 실험을 설계하고, 제품을 개선하고, 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 해요. 하지만 로그가 많아질수록 관리 방식의 중요성도 함께...
Hello, I’m Pepper, a Data Analytics Engineer on the Data Team at Karrot.Our team's vision is to "make user-focused decisions through data every day." So we don't just focus on reliably co...
안녕하세요. 당근 데이터 가치화팀에서 Data Analytics Engineer로 일하고 있는 Pepper예요.데이터 가치화팀은 ‘매일 데이터를 통해 사용자를 위한 의사결정을 해요’라는 비전 아래, 그래서 수많은 데이터를 안정적으로 수집하는 데에 그치지 않고 신뢰할 수 있고 잘 쓰일 수 있는 형태로 만드는 일을 하고 있어요.오늘 글에서는 그중 하나로,...
When we first shared Using LLMs at Karrot in early 2024, we were just beginning our journey with large language models.A year and a half later, the landscape has transformed dramatically. AI models...
안녕하세요, 당근 Tech Core의 ML Applications팀과 LLM Infra TF에서 일하고 있는 Tommy예요. 저희 팀은 ‘AI 활용에 가장 앞선 당근’이라는 비전 아래, 여러 제품 팀이 AI를 더 잘 활용할 수 있도록 돕고 있어요. 2024년 초에는 당근에서 LLM 활용하기라는 글로 당근이 LLM 활용을 시작했던 몇 가지 사례와 그 과...
Running Elasticsearch on Kubernetes the Easy Way, Part 2 — Data Node Warm-UpHi, we’re Ellie and Jarry from the Search Platform team at Karrot. Our team is responsible for handling the massive searc...
당근 검색 엔진, 쿠버네티스로 쉽게 운영하기 2편 — 데이터 노드 웜업 적용안녕하세요, 당근 검색 플랫폼팀 Ellie, Jarry예요. 검색플랫폼팀은 당근의 여러 서비스에서 발생하는 방대한 검색 트래픽을 빠르고 안정적으로 처리하고, 더 나아가 새로운 검색 경험을 가능하게 하는 플랫폼을 만드는 팀이에요. 지난 글인 1편에서는 저희가 검색 인프라를 쿠버네...
AI Generated ImageHello, I’m Daniele, a Software Engineer on the Data Team at Karrot.Our team is responsible for reliably loading data from various production-grade databases into our Data Warehous...
AI Generated Image안녕하세요, 당근 데이터 가치화 팀의 Software Engineer, Data 다니엘레예요.저희 팀은 각 서비스 팀이 운영 DB에서 사용하는 데이터를 Data Warehouse(BigQuery)로 안정적으로 적재해, 전사 구성원들이 데이터를 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 지원하고 있어요.운영 DB에 분석 쿼리를 직접 ...
Building Column-Level Data Lineage with SQL ParsingOur team is the central data organization at Karrot, and we focus on building a data environment that people across the company can trust and actu...
SQL 파싱으로 구축한 컬럼 레벨 데이터 리니지안녕하세요, 당근 데이터 가치화팀에서 Data Governance를 담당하고 있는 세이건이에요. 데이터 가치화팀은 중앙 데이터 조직으로서, 당근의 구성원들이 더 믿고 활용할 수 있는 데이터 환경을 만드는 일을 하고 있어요. 그래서 최근에는 데이터의 신뢰성과 투명성을 높이기 위한 여정을 시작했고, 이번 글에...
Hello! I’m peter.kim, a backend engineer on the Daangn Pay Compliance & Strategy team.Our team builds and operates financial compliance systems — including FDS and AML — to ensure that Daangn P...
안녕하세요. 당근페이 Compliance & Strategy 팀에서 백엔드 엔지니어로 일하고 있는 peter.kim이에요.저희 팀은 FDS, AML 등을 포함한 금융 컴플라이언스 시스템을 만들고 운영하면서, 당근페이가 안전하게 서비스될 수 있도록 하는 역할을 하고 있어요. 쉽게 말하면, 사용자의 거래에서 이상 패턴을 감지하고, 법과 규제를 준수...
Hi! I’m Ssup, from the SRE team’s Cluster group. Our team is responsible for ensuring the stability and observability of the Kubernetes clusters that power most of Karrot’s services. We handle ever...
당근에서 중고거래를 하며 당근페이를 사용해 보셨나요? 누구에게 무엇을 얼마에 팔았는지, 또는 누구로부터 무엇을 얼마에 샀는지 확인하려면 어디를 봐야 할까요?당근페이는 당근 서비스 곳곳에서 쓰여요. 중고거래 채팅방에서 송금할 때, 당근 픽업으로 음식을 주문할 때, 동네걷기 이벤트로 당근머니를 받을 때 모두 당근페이가 사용되죠.이런 다양한 거래 내역은 ‘...
안녕하세요. 당근페이 오프라인 결제팀에서 백엔드 엔지니어로 일하고 있는 윈터(Winter.you)예요.저희 팀은 당근머니가 온라인을 넘어 오프라인에서도 자연스럽게 쓰일 수 있도록 만드는 일을 하고 있어요.이번 글에서는 저희가 7주 만에 준비했던 QR 기반 현장결제에 대해 소개하려고 해요. 여기서 말하는 현장결제란 오프라인 매장에서 당근머니나 포인트로 ...
안녕하세요. SRE팀 클러스터 파트에서 근무하고 있는 Ssup(썹)이에요. 저희 클러스터 파트는 대부분의 당근 서비스가 동작하는 쿠버네티스 클러스터의 안정성과 가시성을 책임지고 있어요. 쿠버네티스 클러스터 운영부터 서비스 메쉬 네트워크 구성, 모니터링 컴포넌트 관리까지 다양한 업무를 맡고 있죠.최근 저희는 파드의 Host Network 설정을 적극적으...
‘AI로 과연 될까?’에서 ‘AI로 어떻게 하면 될까?’로당근은 그동안 AI 기술을 통해 사용자 경험을 혁신하는 다양한 실험을 진행해 왔어요. 당근에서 혁신을 이야기할 때는 모두가 된다고 하면 거기서 멈추지 않고 더 나아가요. 반대로 단 한 사람이라도 어렵다고 하면 오히려 도전할 이유가 생기죠. 그래서 우리는 ‘AI로 가능할까?’라는 의문을 ‘AI로 ...
안녕하세요. 저는 당근 피드실 피드 인프라팀에서 Software Engineer로 일하고 있는 Lebron이라고 해요.당근 피드는 당근 앱에 있는 다양한 콘텐츠를 모아서 하나의 리스트로 보여줘요. 사용자는 피드를 통해 중고거래, 구인 공고, 중고차, 부동산 등 자신에게 맞춤화된 정보를 한눈에 확인할 수 있어요. 이 피드시스템은 당근의 핵심 기능으로, ...
안녕하세요 Local Business 프론트플랫폼팀의 Joon이에요.Continue reading on 당근 테크 블로그 »
안녕하세요, 커뮤니티실 모임팀의 프론트엔드 엔지니어 Louie(루이)예요. 오늘은 모임 서비스의 ‘웹앱’ 환경에 에디터를 적용했던 경험을 공유하려고 해요.모바일 앱에서 게시글을 올려보신 적 있으신가요? 그때 텍스트를 꾸미고 이미지를 글 사이사이에 자유롭게 배치하셨다면 ‘에디터’를 사용하신 거예요. 에디터는 볼드체, 취소선, 밑줄 같은 리치텍스트 기능은...
안녕하세요! 동네생활팀 프론트엔드 엔지니어 인턴 링커(Linker)예요. 저희 팀은 동네 정보와 이야기를 자유롭게 나누는 커뮤니티, 동네생활을 만들고 있어요.동네생활은 모바일 기기 성능이 좋지 않거나 웹뷰 로딩이 느린 환경에서도 사용자에게 원활한 경험을 제공하기 위해 Streaming SSR*을 도입했어요. 이런 구조에서 디버깅을 수월하게 하기 위해 ...
목차인트로첫 번째 Solution: All-in-One 오픈소스 데이터 디스커버리 플랫폼, DataHub- Step 1: DataHub 구축- Step 2: 지속적인 메타 데이터 관리 시스템 구축두 번째 Solution: 당근 DataWiki- 핵심 고민들- Step 1: DataWiki의 탄생- Step 2: 메타 데이터 SSOT현재와 미래: 잔존 ...
해당 이미지는 OpenAI의 이미지 생성 모델 DALL·E를 활용하여 GPT-4o에서 생성한 이미지입니다.안녕하세요. 광고 추천팀 머신러닝 엔지니어 Hill이에요. 저는 광고 추천 엔진에 ML 기술을 적용하고 있어요. 사용자에게는 더 유용한 광고를 추천하고, 당근에는 매출을 가져올 수 있도록 말이죠.당근에서는 문제를 해결하기 위해 누구나 필요한 일과 ...
지금의 방식이 최선일까? AI로 임팩트를 바꾸는 당근 운영실 — 당근 AI Show & Tell #3당근은 매주 ‘AI Show & Tell’을 통해 각 팀의 AI 실험을 전사적으로 공유해요. AI를 업무에 어떻게 적용하고 있는지, 그 과정에서 어떤 시행착오와 인사이트가 있었는지를 가감 없이 나누죠. 당근은 완벽한 정답을 찾기보다 먼저 ...
안녕하세요. 모바일실 iOS팀에서 iOS Engineer로 일하고 있는 Elon이에요.제가 속한 모바일실은 당근에 전사적으로 필요한 기능을 개발해요. CI/CD, 애널리틱스, 실험 플랫폼, 딥링크 시스템 등을 직접 개발 및 관리하며, 앱 개발에 필요한 플랫폼 엔지니어링을 담당하고 있어요. 이러한 플랫폼 엔지니어링에는 iOS 엔지니어분들의 개발 생산성을...
안녕하세요! 검색플랫폼팀의 Backend Engineer 하이(Hy)에요.당근에는 중고거래, 동네생활, 동네업체, 채팅 등 다양한 서비스가 있는데요. 검색플랫폼팀은 검색 서비스를 안정적으로 지원하는 플랫폼을 만들며, 다양한 서비스의 검색을 지원하고 있어요. 이를 위해서는 가장 먼저 각 서비스들의 데이터가 필요한데요. 이번 글에서는 각 서비스의 데이터를...
모두가 AI 로켓에 올라타도록, 당근 운영실이 AI로 일하는 법 — 당근 AI Show & Tell #2당근은 매주 ‘AI Show & Tell’을 통해 각 팀의 AI 실험을 전사적으로 공유해요. AI를 업무에 어떻게 적용하고 있는지, 그 과정에서 어떤 시행착오와 인사이트가 있었는지를 가감 없이 나누죠. 당근은 완벽한 정답을 찾기보다 먼...
의존성 그래프를 활용한 프로젝트 시각화 — 사이드 이펙트 한눈에 파악하기안녕하세요! 당근의 동네 지도 탭에서 확인할 수 있는 동네 가게 화면과 동네 사장님들이 가게를 관리하기 위한 비즈니스 도구를 만드는 로컬 비즈니스의 Frontend Engineer 준(Joon)이에요.혹시 ‘줄줄이 고구마’라는 말을 들어보신 적 있으신가요? 고구마 하나를 캐니, 그...
안녕하세요. 저는 당근 피드인프라팀에서 Software Engineer로 일하고 있는 Lebron이라고 해요.피드인프라팀은 하루에 수백만 명의 사용자들이 당근 앱을 열었을 때 가장 먼저 마주하게 되는 피드 경험을 담당해요. 각 사용자의 관심사에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 적절한 위치에 제공하기 위해 복잡한 피드 시스템을 운영하며, 대규모 트래픽을 안정적으로...