Growth Hackers

Growth Hackers 프로젝트 PM으로서 Langflix 쇼츠 추천 시스템을 만들며 배운 점을 돌아봅니다.

분석에서 파이프라인 작업과 A/B 테스트 설계까지, 쇼츠 추천 개선 프로젝트에서 배운 점을 돌아봅니다.

유저 행동 Signal 정의부터 Two-Tower 학습, Cold Item 평가, TypeScript 실시간 Serving까지 Langflix 추천 시스템의 End-to-End 개발 과정을 소개합니다.

8,000편이 넘는 쇼츠를 사람이 정한 태그가 아니라 콘텐츠 자체의 의미로 묶어본 과정

세타원과 서울대학교 데이터분석학회 GH가 함께한 Langflix 쇼츠 추천 시스템의 분석과 의사결정을 돌아봅니다.