프리딕션 · UI·UX개발팀 팀장 / CDO

학습 이력·반응 패턴 기반 개인화 추천 로직

문제5천만+ 풀이 로그와 다양한 학습 이력을 개인별 맞춤 학습으로 연결해야 했고, 성장하는 서비스에서 추천 품질을 지속적으로 끌어올려야 했습니다.

결정CDO로서 학습 이력·반응 패턴을 기반으로 한 개인화 추천 로직을 기획·고도화하고, 데이터를 의사결정의 공통 기준으로 통일.

결과데이터 기반 개인화로 학습 경험을 강화해 누적 100만+ 다운로드·앱스토어 교육 1위·MAU 20만 성장을 견인.

AI OCR 검수 파이프라인 설계

문제기출문제 데이터를 대량으로 디지털화하는 과정에서 문제 인식 오류가 곧 학습 품질 저하로 이어질 위험이 있었습니다.

결정OCR 검수 파이프라인을 설계해 문제 데이터의 인식·검수 흐름을 표준화하고 품질을 관리.

결과AI OCR 정확도 98% 수준의 문제 데이터 품질을 확보해 대규모 콘텐츠 확장의 기반을 마련.

문제초기 창업 멤버로서 제품·데이터·조직 의사결정을 동시에 끌고 가야 했습니다.

해결CDO·Data-driven Product Lead로서 데이터 전략과 제품 방향을 통합해 기획→출시→운영 전 주기의 의사결정 기준을 데이터로 통일.

문제5천만+ 풀이 로그로 성장하는 서비스에서 개인화 추천과 데이터 품질을 동시에 유지해야 했습니다.

해결개인화 추천 로직을 지속 고도화하고 OCR 검수 파이프라인으로 데이터 품질을 관리해 데이터 규모 증가에도 견디는 구조를 마련.