Read Original
#AI

여기어때 현장실습생을 소개해요

여기어때 현장실습생을 소개해요
01

Summary

인턴이 직접 구축한 AI 에이전트와 자동화? 여기어때 현장실습생의 압도적 실무 몰입기

단순 업무 보조를 넘어 데이터 분석과 기술 자동화로 비즈니스 임팩트를 증명한 6개월의 기록

여기어때 2025년 하반기 현장실습생들이 MLOps, 데이터 분석, 채용 등 각자의 위치에서 데이터와 AI 기술을 활용해 실질적인 문제를 해결한 여정을 담고 있습니다. LLM 기반의 프로세스 자동화부터 재무적 가치를 입증한 지표 분석까지, 실습생을 미래의 동료로 존중하는 수평적인 문화 속에서 거둔 기술적 성취를 소개합니다. 단순한 경험 공유를 넘어 데이터 기반의 의사결정과 능동적인 업무 태도가 조직에 어떤 변화를 가져오는지 생생하게 보여줍니다.

  • 01LLM과 n8n을 활용한 전사 뉴스 리포팅 및 클라우드 데이터 이관 자동화 구축
  • 02숙소 재예약 패턴 분석을 통한 '24시간 골든타임' 발견 및 Net GMV 상승 전략 도출
  • 03사내 AI 에이전트 'YAPP'을 이용한 KPI 이상치 모니터링 파이프라인 실전 적용
  • 04실습생 만족도 서베이 기반의 데이터 기반 프로그램 개선 및 직무 멘토링 세션 운영
  • 05SQL, BigQuery, Tableau 등 실무 기술 스택을 활용한 Hands-on 문제 해결 능력 확보

RECOMMENDATION

주도적으로 기술 스택을 활용해 비즈니스 임팩트를 내보고 싶은 예비 개발자와 분석가들에게 강력 추천합니다. 기술적 역량만큼이나 문제를 정의하고 해결책을 제안하는 '데이터 기반 사고방식'의 중요성을 깨닫고 싶은 실무자들에게 훌륭한 롤모델이 될 것입니다.

The Problem

실무 환경에서 발생하는 반복적인 수동 업무로 인한 운영 리소스 낭비와 대규모 데이터 플랫폼 이관 과정에서의 효율성 저하가 주요 과제였습니다. 또한, 숙소 예약 취소 등의 비즈니스 손실을 방지하기 위한 정교한 지표 분석과 실습생의 성장을 체계적으로 지원할 수 있는 프로그램 고도화가 필요했습니다.

The Solution

LLM과 n8n을 결합하여 뉴스 리포팅 및 GCP 이관 프로세스(테이블 의존성 체크, 문법 변환)를 자동화하고, 사내 AI 에이전트인 YAPP을 통해 KPI 이상치 모니터링 파이프라인을 구축했습니다. 데이터 분석 측면에서는 숙소 취소 사유와 재예약 행동 패턴을 연계 분석하여 골든타임을 도출하고, 실습생 만족도 조사 데이터를 기반으로 멘토링 및 직무 세션을 개편했습니다.

The Result

뉴스 수집 및 데이터 이관 자동화로 운영 효율성을 크게 개선했으며, 재예약 비중 5%p 개선 시 Net GMV가 약 1.7% 상승할 수 있다는 정량적 기대효과를 산출하여 의사결정에 기여했습니다. 실무적인 기술 스택(BigQuery, SQL) 숙련도 향상은 물론 데이터 기반의 문제 정의 능력을 갖춘 실무형 인재로 성장하는 성과를 거두었습니다.

Trade-off

본문에 구체적인 기술적 트레이드오프는 명시되지 않았으나, 6개월이라는 한정된 실습 기간 내에 빠른 성과를 내기 위해 시스템의 완전한 고도화보다는 특정 태스크 자동화와 PoC 중심의 접근을 취했을 가능성이 높습니다. 또한 실습생 주도의 프로젝트 특성상 운영 안정성 확보를 위한 시니어의 리뷰 및 검증 리소스가 병행되었을 것으로 예상됩니다.

03

Key Concepts

Concept · 01

AgentOps

LLM 기반 AI 에이전트의 개발, 운영 및 성능 모니터링을 체계적으로 관리하는 방법론입니다.

  • 사내 AI 에이전트 YAPP 개발에 참여하여 업무 자동화 수행
  • KPI 이상치 모니터링 파이프라인 구축을 통한 실시간 이슈 대응 체계 마련
Concept · 02

Data Migration Automation

이종의 데이터 플랫폼(AWS to GCP) 간에 데이터와 로직을 이관할 때 자동화 도구를 사용하여 리스크를 줄이고 속도를 높이는 작업입니다.

  • LLM을 활용하여 SQL 문법 변환 및 데이터 적합성 검증 자동화
  • 복잡한 테이블 의존성 체크 과정을 자동화하여 운영 리소스 절감
Concept · 03

Net GMV Analysis

총 거래액에서 취소 및 환불을 제외한 실질 매출 지표를 분석하여 비즈니스의 건강도를 측정하는 방식입니다.

  • 취소 사유와 실제 행동의 일치율(51%) 분석을 통한 가설 검증
  • 재예약 골든타임 도출로 매출 손실 방지를 위한 재무적 기대효과 산출