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Bongho Lee

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[책]삶의 설계에 대한 거칠지만 솔직한 자기고백, 직업으로서의 소설가

[책]삶의 설계에 대한 거칠지만 솔직한 자기고백, 직업으로서의 소설가

왜 읽으려고 했을까? 사실 정확히 정리되지는 않았다. 그런데 회사의 상사 역시 이 책을 통해서 회고하고 있었고, 다른 누군가도 비슷한 행위를 하고 있었다. “노르웨이의 숲“ 작가 정도로 기억에 남는 무라카미 하루키의 책을 가지고 왜 이렇게 활용하고 있을지 궁금해졌다. 한 명도 아닌 두 명이 이 책을 동일한 용도로 활용하고 있다니 말이다. 그렇게
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어떤 데이터를 어떻게 볼지는 엔지니어링 이전에 결정되어야 한다.

어떤 데이터를 어떻게 볼지는 엔지니어링 이전에 결정되어야 한다.

데이터가 없는 회사는 없다. 활용하지 않을 뿐이다. 모든 회사는 데이터를 가지고 있다. 그리고 그러한 데이터가 보다 전사에 체계적으로 흐를 필요가 있다고 느낄 시점이 될 때 대부분 회사는 데이터 조직을 꾸리기 위해서 시장에 뛰어든다. 그리고 그 시작점으로 데이터 엔지니어 채용부터 시작하는 경우들이 있다. 하지만 실상은 그렇지 않다. 오히려 문제를 복잡하게 만들
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AB테스트 시 비회원의 그룹할당을 고민해야 하는 이유

AB테스트 시 비회원의 그룹할당을 고민해야 하는 이유

A/B테스트 시, 비회원은 어떻게 그룹할당할지 고민하지 않으면, 특정 그룹으로 쏠리거나, 아예 반영되지 않는 상황을 야기할 수 있다. 통상 비회원은 회원번호를 공통으로 처리하고 있기 때문이다. 예를 들어 "000000000000"으로 한다. 회원번호를 문자로 하기보다는 Sequence 형태로 Integer Type으로 하는 경우가 많기 때문에 비회원도 수치로 표현하는 경우가 많다. 이렇게 수치로 할 경우,
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[데이터 조직] 사내 데이터 조직을 새로 만들었던 케이스

[데이터 조직] 사내 데이터 조직을 새로 만들었던 케이스

배경 * 조직장은 개발 및 데이터 관련 업무를 한 경험은 있지만, 경력 자체는 데이터 관련 경험이 많지 않았음 * 사내 데이터 엔지니어링, 분석, 과학자 관련 역할을 하는 사람 없었음 인터뷰를 통한 유관부서 니즈 파악 * 팀장이든 아니든 다른 부서의 동료들과 일대일 미팅 진행 → 현재 상황을 이해하고, 데이터 과제에 대해서 본인들을 어떻게 포지셔닝하는지 이해하기
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Multi Task 기반 확률 모델링으로 배달시간플랫폼을 구축한 DoorDash

Multi Task 기반 확률 모델링으로 배달시간플랫폼을 구축한 DoorDash

Overview Multi Task Model * Multi Task(MT) Model 사용시 장점 * 신규 서비스 배달시간 예측시, Foundation Layer에 추가적으로 레이어릅 붙이는 식으로 대응이 가능 * 플랫폼 내부에서 고객의 여정에 따라 여러번 배달시간을 업데이트해줘야 하는데, 이 부분에 대해서 빠르게 대응 가능, 기존에 별도 모델 사용할 경우,모델간 시간예측 결과 일관성을 보장하기 어려웠음 * 최대한 많은
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