이게 왜 데드락? – 중복키 insert & 갭락
인생사 새옹지마. 다가올 미래를 함부로 예측하기란 어려운 일입니다.이건 컴퓨터를 다룰 때에도 동일한 것 같습니다.늘 문제가 발생하면 기계는 잘못이 없다곤 하지만,, Lock을 명시적으로 걸어준 적도 없는데 데드락이 발생할 줄은 몰랐습니다.이번 글에서 명시적으로 Lock을 걸지도 않았는데 데드락을 더보기…
[라이너 팀원 인터뷰] ML Engineer 타일러
반갑습니다 타일러, 자기소개 부탁드립니다! 안녕하세요, 라이너에서 머신러닝 엔지니어로 일하는 타일러입니다. 코파일럿 TF라는 목적 조직에 속해 제품의 성장을 위한 머신러닝 기술과 제품을 만들고 있어요. 맛있는 음식을 먹고, 좋은 음악 듣는 것을 좋아해요. 농구도 좋아해 팀원들과 함께하는 더보기…
[라이너 팀원 인터뷰] Growth Marketer 테미
반가워요 테미! 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 그로스 마케터 테미입니다. 처음에는 콘텐츠 디자이너로 합류해 콘텐츠 마케터를 거쳐 그로스 마케터가 되었어요. 처음 합류할 당시는 라이너가 Paid 마케팅을 시작할 때여서 유튜브 광고 콘텐츠를 만드는 업무에만 집중했어요. 라이너 제품이 성장하고 더보기…
나만의 정보탐색 파트너, 브라우징 코파일럿 RAG 도입기
LINER Browsing Copilot 라이너의 브라우징 코파일럿은 브라우저 익스텐션(Browser Extension, 이하 BE)에 설치된 채로, 유저의 정보탐색을 돕는 AI 에이전트입니다. 저는 유저가 ‘지우’이고, 브라우징 코파일럿이 ‘피카츄’가 아닌가 종종 생각하는데요, 이제는 사용하는 게 너무 익숙해져서 코파일럿 아이콘이 안 더보기…
LLM은 생성형 AI가 아니다
전세계적으로 수억명의 사용자들에게 ChatGPT가 채택되면서 ChatGPT는 LLM(거대 언어 모델)과 생성형 AI(Generative AI)의 대명사가 되었다. 그래서인지 많은 사람들이 ChatGPT는 생성형 AI이고, ChatGPT는 LLM이니까 LLM은 생성형 AI라고 생각하게 된 듯 하다. ChatGPT = LLM = Generative AI? 더보기…
너, 내 비서가 돼라! LINER Autonomous Agent 구축기
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 에디입니다. 라이너 팀은 정보 탐색을 혁신하여 사용자들이 더 적은 시간과 노력으로 더 많은 일을 할 수 있게 도와주는 제품을 만들어나가고 있습니다. 현재 라이너 제품은 크게 두 가지로 구분해볼 수 있습니다. 웹 페이지나 더보기…
2023 라이너 신규 입사자 온보딩
안녕하세요, 라이너 팀의 cos 조던입니다. 저는 리더와 조직이 더 효과적으로 일하도록 돕는 여러 일을 합니다. 2년 전에도 온보딩을 주제로 블로그에 글을 썼네요. 당시와 비교하면 라이너팀과 개인적으로도 수많은 변화가 있었습니다. 이번 포스팅에선 2023년 8월, 라이너팀에서는 새로운 더보기…
[라이너 팀원 인터뷰] Frontend Engineer 마크
Q1. 반갑습니다! 자기소개 부탁드려요 안녕하세요, 라이너의 프론트엔드 엔지니어 마크입니다. 수익화 문제를 푸는 수익화 TF, 프론트엔드 플래닛에 속해 있어요. 요즘 저는 이야기를 듣거나 읽는 것을 좋아해요. 영화, 책 등 콘텐츠뿐 아니라 다른 사람의 이야기를 듣는 것도 더보기…
[라이너 팀원 인터뷰] Product Owner 써니 & 헤일리
Q1. 안녕하세요, 오늘 인터뷰는 라이너의 PO 2분과 함께합니다. 간단한 자기 소개 부탁드릴게요! 써니 : 안녕하세요, 라이너에서 프로덕트 오너로 일하고 있는 써니입니다. 데이터 분석가로 커리어를 시작했고, 라이너에서 PO로 일하기 전에는 인게이지먼트 마케터와 사업개발 직무로 일했어요. 다양한 더보기…
[라이너 팀원 인터뷰] Product Designer 헤더
Q1. 반갑습니다! 자기소개 부탁드려요. 안녕하세요! 라이너에서 프로덕트 디자이너로 일하는 헤더입니다. 저는 기능 조직인 디자인 플래닛과 미션 조직인 수익화 TF에 소속되어 있어요. 주로 매출 성장과 같은 비즈니스 사이드의 목표 전략을 프로덕트에 녹이는 일을 담당하고 있고, 최근에는 더보기…
WorkSpace, Autonomous Agent in LINER
안녕하세요, LINER의 머신러닝 엔지니어 타일러입니다. 라이너의 웹 페이지인 getliner.com의 첫 화면이 AI Workspace로 바뀌었다는 사실을 알고 계신가요? 최근, 저를 비롯한 모든 LINER 팀원들이 Copilot과 AI Workspace 제품을 개발하고 알리는 데에 전력을 다하고 있는데요. GNN를 활용한 더보기…
나를 가장 잘 이해하는 개인화 어시스턴트, LINER Copilot
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 오늘은 조금 특별한 이야기를 해볼까 합니다. LINER에 새로이 들어서게 된 제품 라인업 “개인화 어시스턴트 LINER Copilot“이 그 주제인데요. LINER가 어떻게 개인화 어시스턴트라는 제품을 구현하게 되었는지, 우리는 해당 제품을 통해 어떤 문제를 더보기…
Graph in LINER : 글로벌 추천 프로덕트에 GNN 적용하기
안녕하세요, LINER의 머신러닝 엔지니어 타일러입니다. 🫡오늘은 GNN을 LINER의 문서 추천시스템에 적용한 프로젝트에 대해 소개 드리려고 합니다. LINER Services 🔍 LINER는 정보 탐색을 혁신하는 글로벌 플랫폼을 지향하고 있습니다. 이를 위해 하이라이팅, 문서 추천, 최근엔 LLM을 이용한 더보기…
Human-AI Co-Learning을 향해! 강화학습 기반 랭킹 모델 도입기
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 에디입니다😀 오늘은 최근 라이너의 콘텐츠 추천 시스템에 도입된 강화학습 기반의 랭킹 모델에 대한 소개를 드리려고 합니다. 라이너의 추천 시스템은 위 그림과 같은 Multi-Stage 구조를 이루고 있습니다. Retrieval 단계에서 여러 모델이 저마다의 방식으로 더보기…
라이너 익스텐션 개발기 in 라이너콘
안녕하세요? 라이너 프론트엔드 개발자 마크입니다. 지난 5월 24일, 라이너는 ‘도약’이라는 주제로 자체 기술 세미나 ‘라이너콘’을 개최했는데요. 감사하게도 많은 분들이 관심 가지고 참여해주신 덕분에 성공적으로 마칠 수 있었습니다. 총 3개의 기술 세션과 3개의 라이트닝 토크 중, 더보기…
PDF 코파일럿 개발기
LINER meets LLM 안녕하세요, 백엔드 엔지니어 그렉입니다. 오늘은 라이너가 LLM을 만난 이야기를 전해드리려고 합니다. Help People Get Smart Faster라는 미션에 맞춰 라이너 서비스 곳곳에 LLM이 들어가 기존에는 어려웠던 다양한 정보 처리 작업을 위임받고 있습니다. 그중에서 더보기…
TikTok for Text! 라이너 앱 Session-based Recommender 구축기
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 에디입니다🙂 올해 1분기, 라이너 앱과 웹에 대대적인 변화가 있었습니다. 사람들의 정보 탐색과 정보 소비를 혁신시키기 위해 하이라이팅 유틸리티에서 벗어나 추천・검색을 중심으로 프로덕트를 개편한 것인데요. 이번 글에서는 달라진 라이너 앱에 새로 도입된 추천 더보기…
2023 라이너 팀이 일하는 방식 – OKR 편
들어가며 안녕하세요, 라이너팀의 Chief of Staff 조던입니다. 리더십을 도와 팀이 성장하며 직면하는 조직과 문화의 여러 문제를 풀고 있습니다. 이 글은 2023년의 라이너팀이 어떻게 목표를 정하고 얼라인하며, 달성하기 위해 어떤 과정을 거치는지를 설명하기 위해 작성했습니다. 라이너팀이 더보기…
LINER Chat: From Prompt Engineering to Plugins
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. OpenAI가 ChatGPT를 공개한지 4개월이 지난 지금, 세상은 엄청나게 빠르고 급격한 변화를 겪고 있습니다. 이러한 변화의 물결 속에서 라이너 역시 “Help People Get Smart Faster”라는 미션을 해결하기 위해 ChatGPT를 비롯한 Large-scale Language 더보기…
LINER에서 실험은 어떻게 시작될까? – LINER ‘가설공장’ 이야기
안녕하세요~ 프로덕트-그로스 플래닛 데이터 분석가 라이언입니다. 오늘은 LINER의 ‘가설공장’에 대한 소개를 드리려고 합니다. 가설공장은 말 그대로 가설을 만들어내는 프로세스, 시스템을 의미하는데요, LINER에서 어떤 고민과 합의의 과정을 거쳐 실험 소재들이 선정되는지 지금부터 함께 살펴보도록 할게요. 그럼 더보기…