소개
검색 추천 시스템은 결국 사용자가 원하는 것을 얼마나 빨리 찾게 해주는가의 싸움이라고 생각합니다. 실리콘밸리에서 Netflix, Uber, Coupang을 거치며 이 싸움의 최전선에서 알고리즘을 설계하고 최적화해왔습니다. 넷플릭스에서는 검색 추천 최적화 알고리즘의 실제 구현을, 우버와 쿠팡에서는 대규모 트래픽을 견디는 서비스 운영 노하우를 쌓았습니다. 면접 준비를 하는 분들께는 해외 기업 채용 프로세스의 실체를, 이직을 고민하는 분들께는 이력서를 통과시키는 구체적인 작성법을 전해드립니다. 협상 테이블에서도 주도권을 잡는 전략을 실제 사례와 함께 나눌 수 있습니다. 검색 추천 시스템의 성능 병목을 진단하고 개선하는 실무 팁도 현장에서 검증한 기준으로 정리해드릴게요. 각자 상황이 다르니 준비된 답변보다는 현재 마주한 문제를 들고 와서 함께 풀어보는 시간이 되면 좋겠습니다.
커피챗에서 이런 이야기를 나눌 수 있어요
- 넷플릭스 검색 추천 알고리즘의 실제 구현 사례
- 실리콘밸리 개발자로 가는 이력서 작성법
- 우버 쿠팡에서 배운 대규모 서비스 운영 노하우
- 검색 추천 시스템 성능 최적화 실무 팁
- 그 밖에 편하게 나누고 싶은 이야기는 신청하면서 남겨주세요
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