네이버웹툰 추천 시스템 Research Engineer 자기소개서

1. 네이버웹툰 추천 시스템 개발 경험이나 관련 프로젝트를 구체적으로 설명해 주세요.

데이터 분석과 머신러닝 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 구축하는 프로젝트에 참여하였습니다. 프로젝트 초기에 사용자 행동 데이터를 수집하고 정제하는 작업을 진행하였으며, 이를 통해 강력하고 신뢰성 높은 데이터 세트를 확보하였습니다. 웹툰 열람 기록, 좋아요, 댓글, 공유, 구독 정보 등을 통합하여 사용자 프로파일을 생성하였으며, 다량의 데이터에서 의미 있는 패턴을 추출하기 위해 데이터 시각화와 통계 분석 기법도 활용하였습니다. 이후 추천 알고리즘을 설계하는 단계에서는 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 기법을 결합하는 하이브리드 모델을 개발하였습니다. 사용자 유사도 계산을 위해 코사인 유사도, 피어슨 상관계수 등을 활용하고, 사용자와 콘텐츠 간의 유사도를 동시에 고려하는 방식을 적용하여 추천의 정확도를 높였습니다. 또한 딥러닝 기법도 접목하였는데, 사용자 행동 데이터를 시계열 분석하는 순환신경망(RNN)과 텍스트 분석을 위한 자연어 처리 모델(BERT 유사 모델)을 활용하여 사용자 관심사와 콘텐츠 특성 간의 연관도를 파악…