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쩝쩝LAB Season 3 LAB
2월 24일 - 9월 8일
19:30 - 21:30
WEEKLYTUE요일
모두의연구소 강남캠퍼스
6명
홈피드채팅

한 줄 소개

맛집 추천 시스템을 설계하고, 앱·웹 서비스로 구현하는 데이터 & 개발 연구 모임

분야

ENGINEERING

목표 결과물

OPEN_SOURCE, COMPETITION

랩 소개

시즌 3로 찾아온 쩝쩝LAB! 🧠 우리가 해결하려는 문제 - “초밥은 밥 적고 회 두툼한 집 어디야?” - “삼겹살 먹고 싶은데, 와사비·액젓·소금 기본 + 구워주는 곳은?” - “17명 회식 가능한데 시끌벅적해도 되는 집 어디지?” 기존 맛집 탐색이 “카테고리 + 별점 + 후기 검색”에 머물러 있어 사용자의 복합적이고 미묘한 요구를 한 번에 충족시키기 어렵다는 점이 있습니다! 이를 해결하기 위한 연구 모임입니다. 🚀 시즌 3는 “본격적인 Two-Stage 추천 + 서비스 구현”입니다 Two-Stage Recommendation - Candidate Generation (Graph / Embedding 기반) - Ranker (GBDT / Learning-to-Rank / Context-aware) - 취향·상황 기반 Feature Engineering - Offline Evaluation → Online 확장 가능 구조 설계 그리고 이번 시즌의 가장 큰 변화 👇 📱 앱 / 웹 서비스 배포를 전제로 한 구현체 개발 !!! 데이터 준비 되어있습니다! 음식점: 25.3만건 리뷰: 228.7만건 🧑‍💻 이런 분들을 찾고 있어요!! - 📱 앱 / 웹 개발자 - 🎨 디자이너 (UX/UI) - 📊 데이터 사이언티스트 (Two-Stage 관심자) - 🛠️ 데이터 엔지니어

#추천시스템

운영 방식

🧩 운영 방식 - 모임 일정: 매주 화요일 19:30 ~ 21:30 (의무 참석) - 참여 방식: 온라인 / 오프라인 병행 (오프라인 권장) - 진행 방식 - 해결하고 싶은 추천/서비스 주제 자유 선정 - 매주 1명씩 진행 내용 공유 & 피드백 - Git 기반 협업 (Git Flow) - Github Discussions로 문제 정의 및 설계 논의

커리큘럼

데이터 처리: 맛집/리뷰 데이터 정제 및 정규화

데이터 엔지니어링: 상황·취향 Feature 설계

추천 시스템: Two-Stage 모델 설계 (Candidate / Ranker)

서비스 연계: 앱/웹 UI 연결, 추천 결과 API

참여 요건

🙌 참여 요건 쩝쩝LAB은 퇴근 후에도 함께 무언가를 만들어보고 싶은 사람들이 모이는 연구 모임입니다. 그래서 실력보다 더 중요하게 보는 기준이 있습니다. 🔥 가장 중요한 것 - 취향·상황 기반 추천 시스템이라는 주제에 진심으로 흥미가 있는 분 - 하루 일과로 피곤하더라도 “그래도 같이 만들면 재밌겠다”는 마음이 드는 분 - 결과보다 과정에서 배우고 쌓아가는 경험을 소중하게 생각하는 분 🤝 이런 분이면 잘 맞아요 - 혼자 공부하는 것보다 함께 고민하고, 공유하고, 발전하는 과정에서 에너지를 얻는 분 - 정답이 없는 문제를 두고 “이렇게도 해볼 수 있지 않을까?”를 편하게 이야기할 수 있는 분 - 맡은 역할을 책임감 있게 끝까지 가져가려는 분 💡 기술적인 부분은요 - 현재 실력은 크게 중요하지 않습니다. 다만, 이 두 가지만 있으면 충분합니다. - 본인이 맡은 영역에 대해 스스로 공부하고 따라올 의지 - 다른 사람의 작업을 이해하려는 태도

사전 질문

본인의 포지션과 가장 재밌게 했던 프로젝트에 대해 이야기 해주세요.

본인의 포지션에서 맛집 추천시스템을 웹/앱으로 구현했을 때 가장 중요한 포인트를 얘기해주세요.

팀 프로젝트에서 본인이 주로 맡아왔던 역할과, 협업 시 중요하게 생각하는 점을 알려주세요.

매주 화요일 정기 모임 참여와 시즌 전체(프로젝트 처음~끝) 참여가 가능한지 알려주세요.

랩장 소개

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김성록

ELINHA Co, Ltd.•max_sungrok@naver.com

안녕하세요, 저는 '맛집자판기'라고 불릴 만큼 맛집 데이터에 진심인 개발자입니다. 맛집 데이터를 수집하고 가공하는 과정, 그리고 머신러닝을 활용해 데이터를 정제하는 일에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 최근에는 추천시스템, 특히 GNN(Graph Neural Network)을 활용한 추천시스템 개발에 열정을 쏟고 있습니다. 그래프 구조를 활용해 사용자와 아이템 간의 복잡한 관계를 모델링하는 방식이 맛집 추천에 매우 효과적일 것이라 생각합니다. 작년 우아콘에서는 "퇴근후개발자" 세션에서 '퇴근후프로젝트'라는 주제로 발표를 진행했습니다. 퇴근 후 사이드프로젝트가 개인의 성장에 미치는 긍정적인, 그리고 지대한 영향을 직접 경험하고 이를 공유했습니다. 저는 함께 프로젝트를 진행하며 현실적인 문제를 해결해 나가는 과정에서 큰 보람을 느낍니다. 쩝쩝LAB에서도 제 경험과 열정을 바탕으로 팀원들과 함께 의미 있는 맛집 추천 시스템을 만들어가고 싶습니다. 맛집을 찾는 복잡한 여정을 더 즐겁고 효율적으로 만드는 이 LAB에 함께할 수 있으면 좋겠습니다!