피처링 기술 블로그

체스 엔진 해킹으로 본 정렬 위장과 피처링 사례

안녕하세요. 데이터사이언티스트 주아입니다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 이전에는 상상할 수 없던 속도와 퀄리티의 다양한 작업을 자동화할 수 있게 되었습니다. 그러나 강력한 모델을 개발·운영하는 과정에서 필연적으로 등장하는 이슈가 있습니다. 바로 “AI 정렬”과, 겉으로는 규칙을 지키는 듯 … 체스 엔진 해킹으로 본 정렬 위장과 피처링 사례Read more

by 주아25. 02. 10.25. 02. 27.

Culture

피처링도 AWS Re:invent 2024 in LAS VEGAS, NV

안녕하세요, 피처링에서 개발빼고 다 하고 있는 Poza입니다. 이번에 저희 회사 대표로 AWS re:Invent 2024에 참석하게 되어, 일정을 약 6일간 소화했습니다. 미국 현지에서 느낀 스케일과 뜨거운 열기는 정말 인상 깊었고, 매일매일 쏟아지는 세션과 신기술들에 적응하기 위해 … 피처링도 AWS Re:invent 2024 in LAS VEGAS, NVRead more

by Poza24. 12. 16.25. 02. 27.

AWS reinvent

Culture

프로덕트 디자이너 인턴의 회고

안녕하세요. UXD 인턴 카일입니다. 피처링 인턴 입사 이후 약 5개월 간의 작업 및 업무에 대한 회고를 해보려 합니다. 현재 글을 작성하고 있는 시점이 하반기 공채가 많이 올라오는 기간이다보니 디자이너 취준생, 디자인학도, UX/UI에 관심있으신 분들께 조금이나마 도움이 … 프로덕트 디자이너 인턴의 회고Read more

by Kyle24. 12. 05.25. 02. 10.

Figma UX/UI 디자인시스템 디자인인턴

AI 컨퍼런스 연사 참여 – 인플루언서 마케팅의 자동화

안녕하세요! CTO Poza 입니다. 이번에 AI Cloud Future Summit 2025에서 발표할 수 있는 값진 기회를 얻게 되어, 우선 저를 이 자리에 초대해 주신 bloter 관계자분들께 깊은 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 본 행사는 업계 최전선에서 활약하시는 … AI 컨퍼런스 연사 참여 – 인플루언서 마케팅의 자동화Read more

by Poza24. 11. 27.25. 02. 27.

AI마케팅 AI컨퍼런스 연사

Frontend

일본 서비스 프론트엔드 개발 회고

안녕하세요, 피처링 프론트엔드 파트 루카입니다. 올해 저희는 일본 서비스를 성공적으로 런칭하며 새로운 도전을 시작했습니다!🎉 일본 서비스 개발 과정에서 겪었던 경험과 문제 해결 과정을 여러분과 공유하고자 합니다. 1) 인플루언서 찾기 / 관리의 개편 일본 서비스를 준비하며 … 일본 서비스 프론트엔드 개발 회고Read more

by 루카24. 11. 24.25. 02. 24.

일본서비스준비 프론트엔드회고

LLM을 이용한 인플루언서 추천 (1/2)부

Abstract 피처링에서는 2억개 이상의 SNS 데이터를 가지고 있으며, 인플루언서 탐색뿐만 아니라 직접 캠페인 등을 진행하고 있습니다. 이를 바탕으로 Data Analysis 파트에서는 여기서의 데이터들을 통해 인플루언서 마케팅과 캠페인 운영의 효율화를 도모하고 있습니다. 현재는 내부의 작업을 개선하는데 … LLM을 이용한 인플루언서 추천 (1/2)부Read more

by Peter24. 10. 14.25. 02. 24.

LLM추천 인플루언서추천

Backend

더 나은 데이터 관리를 위한 기술 스택 전환

안녕하세요, 백엔드 개발자 제리입니다. 이번 글에서는 저희 B2B 인플루언서 분석 서비스의 데이터 관리 방식과 이를 개선하기 위해 준비 중인 기술 스택 전환 과정에 대해 공유드리려고 합니다. 현재 저희는 Django와 PostgreSQL, ElasticSearch를 조합해 데이터를 관리하고 있으며, … 더 나은 데이터 관리를 위한 기술 스택 전환Read more

by Jerry24. 09. 14.25. 02. 27.

b2b인플루언서 데이터기술스택 인플루언서분석

Frontend

Vanilla-Extract 도입하기 1부 (w/ design-token)

안녕하세요. 피처링 프론트엔드 파트의 리키입니다. 올해 저희는 DataEffect라는 신규 프로덕트와 함께 새로운 디자인 시스템을 구축하였습니다. 그 과정에서 CSS툴로서 Vanilla-Extract를 새로이 도입하였고, 그 과정을 공유하고자 합니다. CSS 툴을 바꾸고자 했던 이유 피처링의 프론트엔드는 기존에 Styled-Components를 Next … Vanilla-Extract 도입하기 1부 (w/ design-token)Read more

by Ricky24. 08. 14.25. 02. 24.

Vanilla-Extract 디자인토큰

KOTE 모델을 활용한 감정 분석과 비즈니스 활용 사례

안녕하세요, 피처링 엔진 팀 DA 파트의 Patty입니다 🙂 오늘은 피처링에서 활용되고 있는 감정분석 모델과 감정분석이 비즈니스적으로 어떻게 활용되고 있는지에 대한 구체적인 사례를 공유해보고자 합니다. 최근 많은 브랜드가 고객의 소리(VOC)에 집중하고 있는데요. 고객의 소리에 귀를 기울임으로써 … KOTE 모델을 활용한 감정 분석과 비즈니스 활용 사례Read more

by Patty24. 08. 04.25. 02. 24.

kote 감정분석

Frontend

국제화를 위한 프론트엔드 발판 다지기 (i18n)

글로벌 서비스를 개발하다 보면, 다양한 언어를 지원하는 다국어화(i18n)은 필수 기능입니다. 하지만 프로젝트가 커질수록 번역 작업은 단순한 텍스트 변경을 넘어 팀 간의 협업 문제로 이어질 때가 많습니다. 이번 글에서는 피처링코 Product팀이 겪었던 문제 상황과 이를 해결하기 … 국제화를 위한 프론트엔드 발판 다지기 (i18n)Read more

by 라운24. 07. 25.25. 02. 24.

i18n 국제화를위한프론트엔드

Architecture

데이터이펙트 Multi-Tenant SaaS Architecture 구축

안녕하세요, Moons입니다.오늘은 제가 Dataeffect에서 백엔드 개발자로 일하면서 경험한 Multi-Tenant SaaS 아키텍처 구축 과정을 공유해볼까 합니다. 우리가 이 아키텍처를 도입하게 된 이유와 그 과정에서 겪었던 시행착오들에 대해 이야기해보겠습니다. Multi-Tenant 아키텍처 도입 개요 Multi-Tenant 아키텍처는 여러 고객이 … 데이터이펙트 Multi-Tenant SaaS Architecture 구축Read more

by Moons24. 06. 18.25. 02. 27.

AWS Django Kubernetes MLaas Multi-Tenant Saas

Data

DuckDB로 SNS 데이터 Cleansing 하기

안녕하세요, 피처링 엔진 팀의 Harry입니다. 최근 피처링 엔진 팀에서는 수많은 SNS 데이터를 수집하고, 이를 효율적으로 가공하는 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 이번 글에서는 DuckDB를 활용해 SNS Raw Data를 사용하기 쉽도록 정제(Cleansing)하고 적재하는 과정을 공유하려고 합니다. 이런 고민이 … DuckDB로 SNS 데이터 Cleansing 하기Read more

by Harry24. 05. 14.25. 02. 27.

Airflow DuckDB 데이터파이프라인