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데이블 Infra 팀의 비전은
데이블 전체 서비스의 인프라를 분석해 효율적인 구성을 제공합니다.
IaC(Infra as Code)를 추구하며 CI/CD, Logging, Kubernetes, Monitoring 등 다양한 스택을 이용하여 개발자들의 편의를 제공합니다.
데이블 Infra 팀의 기술 스택은
모든 인프라는 Amazon Web Service 안에서 운영하며 많은 서비스를 EKS 로 운영하고 있습니다.
Terraform으로 인프라 코드화 작업을 진행하고 있으며 Go, Python 언어로 사내 시스템에 필요한 개발을 진행합니다.
spinnaker, argocd, airflow 등 많은 오픈 소스를 다루고 있으며 이 외에도 필요한 기술이 있다면 배움과 도입에 주저하지 않습니다.
데이블 Infra 팀은
모든 작업을 Code 및 문서화하고자 노력하며 서로 간 꼼꼼한 PR 을 통해 이슈 방지에 노력하고 있습니다.
신규 스택에 대한 거부감이 없으며, 팀 스터디를 통해 지속적으로 최신 트렌드를 캐치하고자 노력합니다.
인프라팀 같지 않은 자유로운 분위기를 지향하고 있으며 변화를 두려워 하지 않고, 원하는 기술이나 관심 있는 레퍼런스가 있다면 팀 내에서 최대한 지원합니다.
데이블 Data Platform 팀의 비전은
데이블의 고객들이 인사이트를 얻을 수 있는 데이터를 제공합니다.
데이블의 AI 시스템에 필요한 데이터 플랫폼을 만듭니다.
모든 데이블러들의 의사결정에 필요한 데이터 분석 도구와 기반 데이터를 서비스합니다.
데이블 Data Platform 팀의 기술 스택은
데이터 플랫폼 팀은 데이블의 추천 및 광고 데이터를 처리하는 파이프라인과 플랫폼의 개발을 담당하고 있습니다.
국내외 주요 언론사들 및 모바일 애플리케이션 광고에서 발생하는 대용량의 데이터를 데이블의 모든 곳에서 빠르고 쉽게 사용할 수 있도록 플랫폼을 구축하고 있습니다.
AWS Kinesis를 이용하여 수집한 데이터들을 Flink, AWS Lambda 등을 이용하여 실시간으로 분석 및 저장합니다.
저장한 데이터는 Spark, Trino 등의 분산 처리 시스템을 이용하여 배치 방식으로 처리하고 있습니다. 이 데이터들은 데이블의 머신러닝과 사업적 의사결정을 위해 사용됩니다.
데이블 Data Platform 팀은
빅데이터를 전문적으로 다루는 팀으로 데이블 비즈니스의 중심이 되는 모든 데이터를 만든다는 자부심을 가지고 있습니다.
국내뿐 아니라 해외 유명 언론사들로부터 생성되는 데이터들과 모바일 애플케이션 광고에서 발생하는 데이터들을 다루기 때문에 다른 스타트업에서 보기 힘든 규모의 본격적인 대용량 데이터 엔지니어링을 경험할 수 있습니다.
다소 왁자지껄하면서도 유쾌하고 자유롭게 논의하는 팀 문화를 지향합니다. 모르는 것을 질문하는데 주저하지 않고 새로운 아이디어가 있으면 빠르게 테스트해보고 적용하고자 합니다. 새로운 일들을 벌이는 것을 좋아합니다.
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데이블 AI 팀의 비전은
대용량 분산처리로만 가능한 거대한 데이터를 능숙하게 다루며, 다양한 데이터와 변수들에서 ML을 사용해 숨은 관계를 찾아냅니다.
데이터와 ML을 이용해 유저에게 제일 좋은 컨텐츠를 찾아 추천합니다. 이를 통해 유저는 만족을 얻고, 매체사는 더 많은 페이지뷰를 얻습니다.
여러 맥락과 상황에서, 유저들의 광고의 클릭율을 ML을 사용하여 예측하고 최적의 광고를 찾아냅니다. 이를 통해 데이블과 매체사, 광고주 모두의 이익을 최대화 합니다.
데이블 AI 팀의 기술 스택은
원천 데이터 가공으로부터 시작해 모델 개발, 서빙까지 AI에 관련된 파이프라인 전반을 디자인하고 유지보수하는 업무를 수행합니다.
실제 Production 환경에서 사용할 수 있을 만큼 빠른 속도로 Model을 학습하기 위해 Feature Engineering, Model Scheduling에 많은 노력을 투자합니다.
대량의 Data를 가지고 Feature를 가공할 때 AWS Athena와 Apache Spark을 사용해서 가공합니다. 데이블에는 대량의 Data를 가공하는 DP팀이 이미 있는데, AI팀에서는 DP팀이 가공해 준 Data를 가지고 AI팀이 사용하기 적절한 형태로 재가공해서 사용합니다.
AI팀 기술 스택・툴 확인하기데이블 AI 팀은
AI팀은 7명으로 구성되어 있으며 현재 팀에서 필요로 하는 업무가 무엇인지 스스로 살펴보며 능동적으로 일하는 경우가 많습니다.
가끔은 정확한 정답을 알기 매우 어려운 문제를 풀어야 하는 경우, Kaggle 대회 주최를 통해 자신의 Idea를 자유롭게 펼치면서 문제를 풀고 우승자의 해법을 실제 Production 환경에 적용합니다.
계속 업무만 하다 보면 문제 해결의 시야가 좁아질 수 있기 때문에 매주 스터디를 통해 논문 리뷰, 최신 기술 정보 공유 등을 진행합니다.
데이블 Service Frontend 팀의 비전은
고객 사이트에 임베딩될 플러그인 스크립트 및 위젯(추천/광고 제공) 개발합니다.
3rd Party Cookie 등 프론트엔드 기술 트렌드 조사 및 변화하는 표준에 따른 개발 전략을 수립합니다.
사내용/고객사용 대시보드 개발 및 프론트엔드 성능 최적화를 담당합니다.
데이블 Service Frontend 팀의 기술 스택은
SF팀은 웹 프론트엔드 조직이기 때문에 기본적으로 TypeScript 기반에 React를 사용해요. 기술 스택이나 툴을 결정함에 있어서는 항상 열려있는 편입니다.
새로운 도구 도입 시 특징, 장점 분석을 토대로 구성원이 함께 모여 적합성 여부를 치열하게 논의해 결정합니다. 도입에 관한 의견을 열려있되 적합성 등 여부에는 의견을 나누고 설득을 통해 결정이 이루어집니다.
데이블 Service Frontend 팀은
SF팀 조직은 SF팀 리드를 필두로 8명의 웹 프론트엔드 개발자로 구성되어 있습니다.
2주단위로 스프린트 진행 및 회고 시간을 가지고 있습니다.
매 주 개발 관련 스터디를 진행하고 있고 책, 강의, 동영상 등 다양한 주제로 서로 의견과 지식을 공유합니다.
적극적인 코드 리뷰를 장려합니다.
언제든 팀 내부 문화나 시스템 등 개선이 필요하거나 의견을 나눠 볼만한 주제가 있다면 회고 시간에 자유롭게 공유합니다.
SF팀은 늘 개선의 여지를 두고 서로 자유롭게 의견을 나눌 수 있는 분위기를 지향합니다.
데이블 Rear Platform 팀의 비전은
안정적이고 효율적이면서도 스스로 대처 가능한 정산 시스템을 구축합니다.
고객에게 긍정적이고 새로운 경험을 제공하기 위한 추천 시스템을 제공합니다.
데이블 Rear Platform 팀은
팀 리드분 포함 총 6명의 개발자로 구성되어 있으며 팀원 대부분이 3년 넘게 일하신 분들로 안정적으로 운영되는 팀입니다.
기존의 기술 외에도 개발 및 팀에 도움이 된다면 언제든지 새로운 기술 및 문화를 도입하려고 노력하고 있으며, 팀 내 자유로운 토론을 통해서 누구나 제안 및 도입이 가능합니다.
Rear Platform팀 기술 스택・툴 확인하기Bottom-up으로 일하는 것을 지향하는 Rear Platform팀의 업무 방식 미리 보기
데이블 Ad Exchange 팀의 비전은
더 많은 트래픽을 안정적으로 서비스하는 것을 목표로 하고 있습니다.
데이블 Ad Exchange 팀의 기술 스택은
대량의 광고 요청을 실시간으로 빠르게 거래하는 서버를 운영하기 위하여 고성능의 애플리케이션을 작성하고자 노력합니다. Node.js, Typescript 로 개발을 하고 있습니다.
광고 도메인의 특징은 개발하여 적용한 내용에 대해서 비교적 빠르게 피드백을 확인할 수 있고, 비즈니스적 가치를 만들어내기 위하여 지속적인 검증과 모니터링이 필요합니다. 위와 같은 이유로 Devops 문화의 팀으로 개발 및 테스트, 배포, 모니터링까지 운영하고 있습니다.
효율적인 서버 운영을 위해 쿠버네티스를 사용하며, AWS 를 통해서 EKS 로 운영하고 있습니다.
사용자에게 알맞은 최적의 광고를 제공하기 위해 짧은시간에 복잡한 로직을 수행하기 위한 low latency 를 위한 기술에 관심이 많고 안정적으로 서버를 운영하기 위하여 여러 모니터링 시스템을 도입하여 사용하고 있습니다.
데이블 Ad Exchange 팀은
Scrum, Kanban 을 활용한 애자일 개발 방법론을 채택하여 운영하고 있습니다.
적극적인 코드 리뷰와 지속적인 통합과 배포를 통해 안정적인 서비스 운영을 최우선으로 생각합니다.
데이터 기반의 의사 결정을 중요하게 생각합니다.
광고 비즈니스라는 복잡한 도메인을 다루는 방대한 시스템의 지속적인 개선이 가능하도록, 코드 리팩토링, 재설계와 같은 업무를 장려하여 미래를 준비를 합니다.
담당하는 서버들에 대한 개발과 운영을 모두 책임지고 있으며, 지속적으로 증가하는 트래픽을 안정적으로 운영하기 위해 기술적인 검토와 개선을 합니다.
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데이블 Data Analysis 팀의 비전은
사내 컨설턴트로 행동하여 데이터 기반 의사결정을 오케스트레이션 합니다.
데이터와 여러 기술을 사용하여 전사 목표 달성을 위한 문제 진단, 액션 아이템 도출, 지표 관리에 집중합니다.
데이터 기반 의사결정을 원활하게 하기 위한 다양한 데이터 프로덕트와 교육을 제공합니다
데이블 Data Analysis 팀의 기술 스택은
DA팀의 고객은 내부 데이블러 모든 분들이기에 사내 다양한 팀과 협업이 필수적입니다. 데이터 마트 구축 시에도 데이블 엔지니어분들은 물론 사업팀 내 여러 구성원과도 협업이 필요하죠.
모든 데이블러들이 데이터를 본인 업무에 더 잘 활용할 수 있게 지원하려 노력하고 있으며, 팀 내 자체적으로 데이터 관련 니즈를 해결할 수 있도록 시스템을 구축하는데 집중하고 있습니다. 이를 위해 팀 내에서도 Data Analyst 역량 개발 및 역할과 책임을 확장시키는 것을 중요하게 생각합니다.
Data Analyst는 단순히 비즈니스에 대한 분석을 진행하는 것이 아닌 어떻게 하면 우리의 수많은 데이터 관련 질문들이 비즈니스에 긍정적인 임팩트로 이어질 수 있을까 고민하며 분석 결과를 공유하고 있습니다. 예로, 데이블의 메인 비즈니스인 Native Ad 서비스는 여러 국가와 외부 요인으로 변화하는 폭이 크기 때문에 자동으로 변화를 탐지하는 모듈을 만들어 가고 있습니다.
모든 데이터는 SQL을 사용해서 접근하며, Python을 사용해서 데이터 전처리, 분석, 시각화, 모델링을 진행합니다. BI Tool로는 Redash를 사용하고 있습니다.
데이블 Data Analysis 팀은
Data Lake에 적재되어 있는 대용량 데이터를 SQL로 접근, Python을 사용하여 데이터 전처리, 분석, 시각화, 모델링을 진행합니다. Redash를 통해 사내 여러 팀과 분석 결과를 공유합니다.
데이블의 Native Ad 비즈니스의 변화를 탐지하기 위한 모듈을 개발하는 등 다양한 기술로 비즈니스 문제 진단을 자동화 하려 노력합니다.
데이터 기반 의사결정을 이끌어가기 위해 다양한 전략 프로젝트에 참여하고 있습니다.
모델링부터 업무 효율성을 증대하기 위한 비즈니스 프레임워크 등 다양한 주제를 주간 팀 스터디를 통해 다루고 있습니다.