다시 이음

안녕하세요. 이번에는 토스 Data Engineer 윤아서님의 강연을 정리하겠습니다. Data Engineer의 고민 1. 효율적인 테이블 검색방법 2. 테이블의 사용처 혹은 생성장소 3. 데이터 품질의 효율적 관리 ---> 토스는 테이블 센터(테이블 정보를 제공하는 서비스)를 통해 해결 테이블 센터의 검색 기능 키워드 검색, 드릴다운 검색(DB타입,서버호스트,테이블스키마,테이블 순으로 점진적 검색), 태그 검색 - 우선순위 적용 테이블명 완전 일치 - 태그/태그 동의어 매칭 - 테이블 설명 매칭 - 테이블 명 매칭 - 칼럼 명/ 설명 매칭 테이블 정보를 가져오는 곳(저장소) 1. 라이브 테이블 정보 수집 - 토스 서비스에서 사용되는 테이블 2. 데이터 웨어하우스 분석 - 하둡 영향도 검색 - DB명과 ..

안녕하세요. SLASH 22 Day3 머신러닝 팀의 고석현님의 강연을 보고 정리하도록 하겠습니다. 토스 금융 서비스 -> 안정성 있는 서비스 보안 빠른 속도 어떻게 파이프라인을 잡았는가? 기술의 스택은 일정 부분 문화에 해당하는 속성을 가지고 있고 문화와 여건에 맞는 기술을 고르는 것이 중요하다. 모델을 서빙을 위한 기본적인 것 모델(MLOps) - 모델 저장소(S3 , HDFS) - 실제 서버 자원 오픈 소스의 도입과 걷어낼 시기를 먼저 계획해야한다. 토스는 MLflow의 일부를 토스는 채용 사내 라이브러리로 래핑하는 방법이 오픈소스를 도입하는 데에 도움이 된다. ONNX 사용시에 오류를 줄이기 위해 표준에 맞는 구현을 실시한다. ONNX란? ONNX(Open Neural Network Exchange..

안녕하세요. 토스 개발자 컨퍼런스 SLASC 22에서 DATA 관련 컨퍼런스를 정리할 예정입니다. 처음으로는 토스 데이터 사이언티스트 황동현님의 강연입니다. 비즈니스 효과를 극대화 시킬 수 있는 두개의 모델을 소개해주십니다. CVR(Conversion Rate) 예측 모델 토스에서는 토스 앱에 있는 10원 받기 탭을 통해 유저 전환을 확인한다고 합니다. 토스가 전환 유저의 수를 늘리길 바라는 것은 전환유저의 수가 제품 성장을 대변한다고 정의하였기 때문입니다. 전환 유저를 늘리기 위해 토스 내의 메세지 발송 시스템인 TUBA(Toss User Behavior Analyzer)를 활용합니다. 전환 유저가 될 것 같은 사용자들을 파악하여 CRM(Customer Relationship Management)마케팅..