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안녕하세요? 저는 일하는 프로들과 비즈니스 기회를 연결하는 리멤버의 제품본부 개발실에서 리더 역할을 맡고 있는 이한별이라고 합니다. 😁제가 리멤버에 합류한 지 5년이 지나가는데, 그동안 상당히 많은 제품 변화도 있었지만 저희 조직의 변화도 있었는데요. 이번 글에서는 그러한 변화들을 거쳐 온 현재의 개발실의 모습을 가볍게 소개드리고자 합니다.매트릭스 조...
배경2022년 리멤버 리브랜딩리멤버는 2022년 7월 ‘기회가 열린다, 리멤버’라는 슬로건과 함께 명함 앱을 넘어 비즈니스의 다양한 기회가 열리는 직장인 슈퍼앱으로 나아가고자 리브랜딩이 진행되었습니다.이 과정에서 리브랜딩 심볼의 큰 변화가 있었는데요. 명함을 연상시키는 기존 사각형을 벗어나 다양한 기회가 열리는 ‘문’을 형상화한 스퀘어로 진화했고, 이...
안녕하세요. 리멤버 프로덕트 디자이너 김희경입니다.명함관리 서비스로 시작해 구인구직 서비스와 직장인 커뮤니티 서비스, 데일리 뉴스 콘텐츠까지 직장인을 위한 다양한 서비스를 리멤버에서 제공해왔는데요. 이 모든 서비스를 한 화면에서 경험할 수 있는 새로운 화면을 신설하기에 앞서 사용성 테스트(Usability Test)를 진행했었어요. 새로운 피쳐가 배포...
얼마 전 저희 리멤버 의 DB서버 이전이 있었습니다. 기존엔 AWS RDS에서 MySQL을 사용하고 있었으나 AuroraDB로 서버 이전을 하였고, 손쉽게(?) 작업을 마무리 할 수 있었습니다. 이전을 할 때 데이터 소실없이 이전 하는 것이 첫 번째로 중요했고, 두 번째로 중요했던 건 서비스의 다운타임을 최소화 하는 것 이었습니다. 첫 번째로 중요했던...
안녕하세요? PSE(Platform Server Engineering) 파트 DevOps 이정민, 빅데이터센터 AI Lab ML engineer 박민규입니다. 이렇게 2명은 2023 AWS re:Invent를 다녀왔는데요, event 참관기를 들려 드리려 합니다!목차는 다음과 같습니다.1. AWS re:Invent 소개2. AWS re:Invent를 ...
안녕하세요. 드라마앤컴퍼니에서 현재 채용 서비스를 개발하고 있는 웹 프론트엔드 개발자 오종택입니다. 이전에는 동료 분들의 비즈니스 임팩트를 극대화 하기 위한 UTS(User Targeting System, 조건에 맞는 유저를 찾아주는 쿼리 빌더) 등의 인터널 제품을 만들기도 했습니다.리멤버 웹 팀은 리멤버 블랙, 리멤버 채용 솔루션 등 모든 서비스의 ...
AI 명함촬영인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부 — ML Model Converter와 안드로이드 앱 적용기안녕하세요. 빅데이터센터 AI Lab 강민석입니다.이번 AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 2부에서는 리멤버 앱에 AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’의 모델을 Client-Side Computing로 적용하기 위한 다양한 시행착오들...
안녕하세요. 드라마앤컴퍼니의 빅데이터센터 AILab 박호림입니다.드라마앤컴퍼니 빅데이터 센터의 AI Lab은 Recommendation System, Ranking Model, Graph Neural Network, Natural Language Processing, Document Understanding, Computer Vision 등 연구 영역...
AI 명함 촬영 인식 ‘리오(RIO)’ 적용기 1부 — 명함촬영인식 위한 Instance Segmentation & Computer Vision안녕하세요. 빅데이터센터 AI Lab 강민석입니다.리멤버의 명함 촬영 인식은 유저가 명함을 등록하기 위한 촬영 순간에 명함을 인식하고 배경이 제거된 명함만을 사용자에게 보여주는 기술 입니다. 지금 이 시...
안녕하세요 빅데이터 센터 AI Lab 황호현 입니다.저희 AI Lab에서는 리멤버 유저들에게 인공지능을 통해서 WoW한 경험을 주기 위해 Recommendation System, Ranking Model, Document Understanding, NLP등 다양한 연구를 진행하고 있습니다.이번 포스트는 입사 후 맡은 첫 번째 프로젝트인 “리멤버 커뮤니...
안녕하세요, 리멤버 플랫폼 서버 파트의 노아론입니다. 이번 글에서는 특정 유저군을 타겟팅하는 과정에서 Redis의 SET 구조 대신 Bitmap 구조를 이용하여 어떻게 메모리를 절약할 수 있었는지에 대해 이야기하려고 합니다.리멤버 리서치에선 설문 조건에 맞는 유저를 타겟팅하여 응답을 수집하고, 참여한 유저에겐 소정의 리워드를 지급하고 있습니다. 특정 ...