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AI 에이전트로 카카오톡 추천 지표 분석 자동화하기

카카오 소셜추천엔진팀이 숏폼 추천 모델 운영 중 반복적으로 발생하는 지표 분석 작업을 AI 에이전트로 자동화한 Hadoop 기반 도입 사례다. 추천 시스템을 개발하다 보면 코딩 시간만큼이나 데이터를 들여다보는 시간이 길어지는데, "이번 주 CTR이 왜 떨어졌지?", "실험군 반응은 어땠지?", "배포 후 특정 사용자군에서 달라진 점은?" 같은 질문이 끊임없이 이어진다.

핵심 포인트
  • 추천 시스템 개발의 숨겨진 부담: 지표 분석 질문이 반복되며 코딩 외 시간을 크게 잡아먹는다.
  • AI 에이전트와 Hadoop을 연동해 카카오톡 추천 지표 조회·분석 루틴을 자동화한 실전 도입 사례.
  • 지표 분석 반복 작업을 에이전트에 위임함으로써 추천 모델 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축.
왜 읽나대용량 추천 로그를 Hadoop으로 다루며 반복 지표 분석 부담을 AI 에이전트로 줄이고 싶은 ML·데이터 엔지니어에게 카카오 현장 도입 레퍼런스.
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