이 글의 원문은 당근 팀 블로그 ‘대규모 트래픽 위에서 스카이넷은 어떻게 두 달 만에 탄생했을까?'에서 확인할 수 있어요.

💡 이런 내용을 확인할 수 있어요!
✅ ML 엔지니어가 자유롭게 실험하고 배포할 수 있는 광고 추천 플랫폼 ‘스카이넷’ 개발 비하인드
✅ 하루 수억 건 트래픽 속에서 추천 로직을 통합하고 안정성을 지켜낸 엔지니어링 전략
✅ 실험 속도·응답 속도 개선, 비용 절감, 매출 6배 성장으로 이어진 비결

🙋🏻 이런 분에게 도움이 돼요
✅ 대규모 트래픽 환경에서 시스템을 설계·운영하는 경험이 궁금한 엔지니어
✅ 추천 시스템/광고 플랫폼 구축에 관심 있는 분
✅ 비즈니스 성과와 직결되는 엔지니어링 프로젝트 사례를 보고 싶은 분

‘Behind The Ads’는 당근 광고실의 프로젝트 뒤편 이야기를 담은 시리즈예요. 광고실은 2,000만 MAU를 대상으로 수익 모델의 핵심인 광고 서비스 전반을 책임지고 있어요. 비즈니스 성장의 엔진, 광고실이 어떻게 성과를 만들어 왔는지 지금부터 들려드릴게요.