무신사

[1]“TC 생성기는 기획 산출물을 넣으면 AI가 테스트케이스 초안을 써 주는 웹 앱입니다. 케이스를 바로 나열하지 않고 마인드맵을 그린 뒤 검토, 케이스 생성, 커버리지 분석 순으로 갑니다.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-09-03 · Retail Platform QA 자동화 여정

[2]“그 결과 일 발송량이 26% 감소했음에도 발송당 거래액은 57% 증가했고, 채널 전체의 일평균 거래액도 15% 이상 상승했습니다.”

제품 반영 L4 · 데이터/AI, 개발, 사업/마케팅 · 공식 블로그 · 2026-08-31 · 통합임베딩으로 개인화 푸시 CTR +21.3%를 만든 과정

[3]“Personalization팀은 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트, 머신러닝엔지니어, 백엔드엔지니어, 프론트엔지니어가 한 팀에서 end-to-end로 협업하는 조직입니다.”

조직 L2 · 데이터/AI, 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-31 · 통합임베딩으로 개인화 푸시 CTR +21.3%를 만든 과정

[4]“현재는 두 종류의 코딩 에이전트가 같은 레이어를 동일한 방식으로 읽도록 패키징했고, 개발과 평가 과정에서 실제로 둘 다 이 레이어를 근거로 답했습니다.”

도구 지원 L4 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-25 · AI Native 조직은 도메인 지식을 어떻게 공유하는가

[5]“도메인 질문 150개를 만들어 같은 질문을 시맨틱 레이어를 켰을 때(ON)와 껐을 때(OFF) 두 조건에서 각각 실행했습니다. 비교 지표는 기대 키워드 포함률(specificity), 표준 개념을 인용한 횟수(grounding), LLM judge 점수 셋입니다.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-25 · AI Native 조직은 도메인 지식을 어떻게 공유하는가

[6]“QA 엔지니어가 눈에 불을 켜기 전, AI가 먼저 이전 빌드와 기획 문서를 정답지 삼아 새 빌드를 ‘자동 채점’ 합니다.”

업무 혁신 L2 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-08-24 · 코딩만 빨라졌다고요? 아뇨, 일하는 방식이 다 뜯어고쳐졌습니다.

[7]“Figma 시안 하나를 던져주면 4개 플랫폼의 UI 코드가 뚝딱 나옵니다.”

업무 혁신 L2 · 개발, 디자인 · 공식 블로그 · 2026-08-24 · 코딩만 빨라졌다고요? 아뇨, 일하는 방식이 다 뜯어고쳐졌습니다.

[8]“개발자와 프로덕트 직군은 물론, ‘뭔가를 만들어내는 일’에 진심인 분이라면 누구나 환영합니다. 무신사 테크 리더, 발표자들과 직접 딥다이브하며 인사이트를 가져가셨으면 좋겠습니다.”

계획외부 공유 L3 · 개발, 기획/PM · 공식 블로그 · 2026-08-24 · 코딩만 빨라졌다고요? 아뇨, 일하는 방식이 다 뜯어고쳐졌습니다.

[9]“MAI는 ReAct(Reasoning + Acting) 방식의 에이전트 구조를 기반으로 동작합니다. 질문이 들어오면 에이전트는 필요한 정보를 추론하고(Reason), 도구를 선택해 실행합니다(Act).”

도구 지원 L4 · 개발, 데이터/AI, 기획/PM, 사업/마케팅, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-08-21 · MATCH Console & MAI

[10]“MAI는 이 과정에서 발생하는 분석의 병목을 줄이기 위해 만든 AI Assistant입니다. 운영자는 SQL을 작성하지 않고 자연어로 질문할 수 있습니다. MAI는 질문과 관련된 테이블과 속성을 찾고, 쿼리를 생성해 실행한 뒤 결과를 요약합니다.”

업무 혁신 L2 · 사업/마케팅, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-08-21 · MATCH Console & MAI

[11]“Personalization팀은 무신사, 29CM, 글로벌 등 팀 무신사의 다양한 서비스에서 개인화 경험을 책임지고 있습니다. 단순히 추천 모델을 개발·서빙하는 것을 넘어, 고객의 행동과 취향을 깊이 이해하여 제품, 콘텐츠, 캠페인 전반에 걸친 맞춤형 경험을 구현합니다.”

조직 L2 · 개발, 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-08-21 · MATCH Console & MAI

[12]“Personalization팀은 데이터엔지니어, 데이터사이언티스트, 머신러닝엔지니어, 백엔드엔지니어, 프론트엔지니어가 한 팀에서 end-to-end로 협업하는 조직입니다.”

조직 L2 · 데이터/AI, 개발 · 공식 블로그 · 2026-07-14 · MATCH란 무엇인가

[13]“그 결과, 기존에 외부 솔루션에 의존해 수동으로 운영하던 프로모션 푸시 전반을 MATCH 파이프라인으로 전면 전환했습니다. 현재 상당한 규모의 앱 푸시 메시지가 MATCH의 개인화 ML 모델 위에서 자동으로 최적화되어 발송됩니다.”

제품 반영 L2 · 데이터/AI, 기획/PM, 사업/마케팅 · 공식 블로그 · 2026-07-14 · MATCH란 무엇인가

[14]“마케터가 캠페인 소재와 기본적인 조건만 등록하면, AI/ML 모델이 소재에 맞는 타겟팅과 디타겟팅을 알아서 처리합니다. 나아가 발송 후 얻은 유저의 반응 시그널로 다음 캠페인의 정확도를 높이는 자동화된 선순환 구조를 설계했습니다.”

업무 혁신 L2 · 사업/마케팅, 운영/CS · 공식 블로그 · 2026-07-14 · MATCH란 무엇인가

[15]“29CM에서는 상품 속성 추출, 그룹 평가, 고객 응대 등 여러 기능에서 AWS Bedrock 기반 LLM을 사용하고 있습니다.”

제품 반영 L2 · 개발, 데이터/AI · 공식 블로그 · 2026-07-07 · LLM 비용 64% 절감, 캐시 히트율 98% 달성기

[16]“우리 호출 패턴에 1시간 TTL을 적용해 보고자, BedrockChatRequestParameters에 cacheTtl 파라미터를 추가하는 PR #4920으로 기여해 보았습니다. 현재 main에 머지된 상태로 다음 릴리즈를 기다리고 있으며, 새 버전이 릴리즈되면 SDK를 직접 호출하던 우회 코드는 걷어낼 예정입니다.”

외부 공유 L3 · 개발 · 공식 블로그 · 2026-07-07 · LLM 비용 64% 절감, 캐시 히트율 98% 달성기