카카오 추천팀은 카카오의 다양한 서비스에 추천 기술을 제공하고 있습니다.
추천팀에서는 아래와 같은 업무를 하고 있습니다.
- 추천 기술 고도화 (방향: 사용자의 장기적인 서비스 만족도 증가)
- 추천/ML SaaS 플랫폼 개발 (방향: 높은 품질의 추천 기술을 쉽게 가져다 사용할 수 있는 플랫폼)
- 대규모 추천 서비스를 지탱할 수 있는 안정적이고 효율적인 플랫폼 구축
저희에게 궁금한 점이나 하고 싶은 이야기가 있다면 Discussions를 이용해주세요.
(현재는 진행 중인 영입 공고가 없습니다.)
추천팀 영입 과정에서 실제로 사용했던 기출 문제입니다.
추천팀에서 공개한 오픈소스 소프트웨어입니다.
- TOROS Buffalo - A fast and scalable production-ready open source project for recommender systems
- TOROS N2 - lightweight approximate Nearest Neighbor library which runs fast even with large datasets
- python-ssdb - Python client for SSDB
추천 관련 학회의 논문들을 읽고 정리한 것을 공개/공유하는 저장소입니다.
공개적으로 발행한 문서나, 발표 영상을 아래에 모아놓았습니다.
2022-06-17‘AI 추천 기술’을 선도하는 카카오 추천팀을 소개합니다.2021-11-02charlie의 추천팀 인턴 생활기2021-03-11카카오 AI 추천을 소개합니다.2020-06-23데이터를 기반으로 새로운 경험을 선사하는 추천팀 이야기
2023-03-02파이썬과 러스트2022-12-12추천팀의 DDD 도입기2021-12-27카카오 AI추천 : 카카오의 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based Filtering in Kakao)2021-10-18카카오 AI추천 : 협업 필터링 모델 선택 시의 기준에 대하여2021-06-25카카오 AI추천 : 토픽 모델링과 MAB를 이용한 카카오 개인화 추천2021-05-20카카오 AI추천 : 카카오페이지와 멜론으로 살펴보는 카카오 연관 추천2018-01-31카카오내비 예측의 정확성 그리고 AI2017-10-31카카오I 추천 엔진의 진화2017-06-23내 손안의 AI 비서, 추천 알고리듬 - 카카오의 AI 추천 플랫폼, ‘토로스(TOROS)’
- How Important is Periodic Model Update in Recommender Systems? (SIGIR '23)
- Predicting Query-Item Relationship using Adversarial Training and Robust Modeling Techniques (KDD Cup '22)
- Simple and Efficient Recommendation Strategy for Warm/Cold Sessions for RecSys Challenge 2022 (Recsys'22 Challenge)
- An Efficient Combinatorial Optimization Model Using Learning-to-Rank Distillation (AAAI '22)
- A Global DAG Task Scheduler Using Deep Reinforcement Learning and Graph Convolution Network (IEEE Access)
- Melon Playlist Dataset: a public dataset for audio-based playlist generation and music tagging (ICASSP '21)
- How Low Can You Go? Reducing Frequency and Time Resolution in Current CNN Architectures for Music Auto-tagging (EUSIPCO '20)
- FlexGraph: Flexible partitioning and storage for scalable graph mining (PLoS ONE)
- Artist and style exposure bias in collaborative filtering based music recommendations (ISMIR '19 Workshop)
- Enhancing VAEs for Collaborative Filtering: Flexible Priors & Gating Mechanisms (RecSys '19)
- Sequential and Diverse Recommendation with Long Tail (IJCAI '19)
- Automatic playlist continuation using a hybrid recommender system combining features from text and audio (RecSys '18 Challenge)
- A study on intelligent personalized push notification with user history (BigData '17)
2022-12-08실험을 잘한다는 것은 무엇일까?2022-12-08Sequential Recommendation System 카카오 서비스 적용기2022-12-08Explainable Recommender System in 카카오웹툰
2021-11-17ML로 기프트권 받을 유저 정하기2021-11-17BERT보다 10배 빠른 BERT 모델 구축2021-11-17TensorFlow Serving보다 10배 빠르게 서빙하기2021-11-17추천 시스템 airflow 2.0 도입기
2020-11-18개인화 콘텐츠 푸시 고도화 후기2020-11-18추천 시스템, 써보지 않겠는가? 맥락과 취향 사이 줄타기
2019-08-30둥꿍둥꿍 느낌 아는 음악 바텐더 - 발표 자료 / 발표 영상2019-08-30Buffalo: Open Source Project for Recommender System - 발표 자료 / 발표 영상2019-08-30상품 카탈로그 자동 생성 ML 모델 소개 - 발표 자료 / 발표 영상
2018-09-04눈으로 듣는 음악 추천 시스템 - 발표 자료 / 발표 영상2018-10-01눈으로 듣는 음악 추천 시스템
2018-09-04TOROS N2 - lightweight approximate Nearest Neighbor library - 발표 자료 / 발표 영상2018-11-21TOROS N2
2018-12-31문제 해결을 위한 머신러닝 오픈 플랫폼, 카카오 아레나
2022-05-27카카오 AI추천 : 카카오 음악 추천을 경험해보고 싶다면? Melon Playlist Dataset (feats. Kakao Arena)2020-04-28멜론 플레이리스트 데이터 탐색 - 카카오 아레나 3회 대회 (Part.2)2020-04-22멜론에서 음악 추천을 어떻게 할까? - 카카오 아레나 3회 대회 (Part.1)
2019-07-04브런치 추천의 힘에 대한 6가지 기술(記述) - 카카오 아레나 2회 대회 (Part. 2)2019-06-24브런치 데이터의 탐색과 시각화 - 카카오 아레나 2회 대회 (Part.1)
2022-12-22Machine Learning Engineer 여행 가이드 @ KSC 20222021-12-15우리 생활 속 추천 시스템, 어떻게 발전해왔고 어떻게 발전해나가고 있는가? @ 데이터 그랜드 컨퍼런스 20212021-05-21추천 기술이 마주하고 있는 현실적인 문제들 - 발표 자료 @ AI Frontiers Summit 20212020-11-25유저가 좋은 작품(웹툰)를 만났을 때 (유저의 탐색, 발견 그리고 만족도에 대하여 탐색적 분석하기) @ DEVIEW 20202019-08-18추천시스템, 이제는 돈이 되어야 한다. @ PyCon Korea 20192018-08-19추천 시스템을 위한 어플리케이션 서버 개발 후기 @ PyCon Korea 20182016-08-13TOROS: Python Framework for Recommender @ PyCon Korea 2016