카카오 테크·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.
카카오 테크·메시징 팀의 반복 스트레스 테스트(배포·실행·메트릭 수집·리포트)는 1사이클당 50분 이상 걸려 큰 비용이었다.
카카오 테크·Kanana-O 음성 모델을 실서비스에 올리려면 멀티모달 추론, 음성 합성, 동시 요청 처리에서 지연과 GPU 병목이 발생한다.
카카오 테크·카카오톡 예약 관리에서 카드 리스트 UI 로는 시간대별 예약을 한눈에 보기 어려웠다. Google Calendar 같은 타임 블록 캘린더가 필요했다.
카카오 테크·SOC 팀이 수억 건의 보안 시그널 속에서 진짜 위협을 찾는 데 "알람 피로" 로 효율이 떨어진다.
카카오 테크·신입 개발자가 입사 후 "정답 없는" 의사결정 상황을 어떻게 다뤄야 하는지 막막하다.
카카오 테크·신입 개발자가 처음 서버 코드를 만날 때 어디서 시작해야 할지 막막하다.
카카오 테크·비전 멀티모달 LLM 은 영어 / 서양 문화 데이터에 편향돼 있다. 한국 문화 이해와 한국식 UI 조작은 약하다.