추천 프로젝트: “실시간 이커머스 데이터 파이프라인”

1단계: 로컬 환경 구축

• Docker Compose로 Hadoop, Spark, Kafka, PostgreSQL 환경 구축
• 가상의 이커머스 데이터 생성기 만들기 (주문, 결제, 사용자 행동 데이터)

2단계: 실시간 스트리밍 파이프라인

• Kafka로 실시간 주문/결제 이벤트 스트리밍
• Spark Streaming으로 실시간 집계 (분당 매출, 인기 상품 등)
• Redis에 실시간 대시보드용 데이터 저장

3단계: 배치 처리 파이프라인

• Airflow로 일배치 ETL 파이프라인 구축
• HDFS에 원본 데이터 저장
• Spark로 일별/월별 매출 분석, 사용자 세그먼트 분석

4단계: 데이터 품질 관리

• Great Expectations으로 데이터 검증 룰 설정
• 데이터 품질 모니터링 대시보드 구축

5단계: 클라우드 확장

• AWS/GCP로 환경 이전 (S3, BigQuery, EMR 등)
• Kubernetes로 컨테이너 오케스트레이션
• Terraform으로 인프라 코드화

학습 순서 제안

1. Docker + Kafka + Spark (1-2주)
2. Airflow + 배치 처리 (1-2주)
3. 데이터 품질 관리 (1주)
4. 클라우드 마이그레이션 (2-3주)

AdTech 확장 시나리오

실시간 광고 입찰 시스템 (RTB)

• 기존 이커머스 데이터에 광고 노출, 클릭, 전환 이벤트 추가
• Kafka로 실시간 입찰 요청/응답 스트리밍 (초당 수만건 처리)
• Redis/Aerospike로 사용자 프로필 실시간 조회 (1-2ms 응답)
• Spark Streaming으로 실시간 CTR/CVR 예측 모델 서빙

어트리뷰션 분석 파이프라인

• 멀티 터치포인트 추적 (노출→클릭→구매 경로)
• 복잡한 조인 처리 (시간 윈도우 기반 이벤트 매칭)
• 다양한 어트리뷰션 모델 구현 (First-click, Last-click, Linear 등)

사용자 세그먼트 실시간 업데이트

• 행동 데이터 기반 실시간 세그먼트 분류
• DMP(Data Management Platform) 구축
• 개인정보 보호 처리 (해싱, 익명화)

확장 포인트들

• 더 높은 처리량: 초당 10만+ 이벤트 처리
• 더 낮은 지연시간: 100ms 이내 실시간 응답
• 더 복잡한 분석: 멀티 디멘션 집계, 머신러닝 파이프라인
• 개인정보 보호: GDPR 준수 데이터 처리

기술 스택 추가

• ClickHouse (OLAP 분석용)
• Druid (실시간 분석용)
• Flink (더 정교한 스트림 처리)

📁 포트폴리오 예시 설계

✅ 1. 광고 로그 파이프라인 구축

목표: 광고 서버에서 발생한 click/impression 로그를 Kafka로 ingest하고, Spark로 집계 후 ClickHouse에 저장해 쿼리 가능한 형태로 제공

구성

• Kafka + Flask → 광고 로그 전송
• Spark Streaming → 10초 단위 광고 지표 집계
• ClickHouse → 실시간 쿼리 저장소
• Airflow → 일 단위 ETL / 롤업 집계
• Redash or Metabase → CTR, CPC, ROI 시각화

결과물

• GitHub 리포 + README 구성
• 광고 성과 지표 계산: CTR, CPC, CPM 구현
• dashboard screenshot 첨부

✅ 2. 광고 추천 시스템 or 전환 예측 모델

목표: 간단한 lookalike targeting or 광고 전환율 예측 모델 제작

구성

• 샘플 광고/유저 행동 데이터셋 (e.g., Criteo Dataset)
• Feature Engineering (session 기반, embedding)
• ML 모델: Logistic Regression, LightGBM 등
• 예측 결과 → Redis or FastAPI로 서비스화

결과물

• 정확도 / AUC / PR curve
• 모델 비교: rule-based vs ML 모델
• inference API demo 제공

✅ 3. 실시간 리포팅 시스템

목표: 특정 캠페인의 실시간 클릭/전환/매출 데이터를 대시보드로 표현

구성

• Kafka → Flink or Spark Streaming → Redis
• Streamlit or Superset으로 실시간 대시보드 구현
• 타임라인 기반 CTR/전환률 시각화
• KPI 알림 기능 (예: 전환률 급감 시 알림)

결과물

• 실제 데이터로 리포팅 예시 시연 영상 or demo link
• 실시간성과 알림 로직에 대한 기술 설명 포함

🔥 포트폴리오 운영 방식

• GitHub + Notion 정리 → 이력서 링크로 활용
• README에 아키텍처 다이어그램, 기술스택, 목표, 핵심 구현 포인트 강조
• 모든 프로젝트는 간단한 Streamlit 데모 페이지 or 서비스 형태로 가능하면 제공
• 기술 블로그 2~3개 작성 (데이터 흐름, 광고 로그 분석기술, ML feature engineering 등)

🧭 다음 스텝 (구체적인 실행 순서)

1. Kafka + Spark 기반 로그 파이프라인 실습 (2주)
2. Criteo 등 퍼블릭 광고 데이터로 추천/예측 모델링 (2주)
3. ClickHouse or Redis 기반 쿼리 서비스 실험 (1주)
4. Streamlit/FastAPI로 대시보드, inference API 제공 (1주)
5. 모두 깃허브 정리 + 블로그 정리 + 시연 영상 제작 (2주)

→ 8주~10주 집중하면 상당히 임팩트 있는 포트폴리오가 만들어짐.

💬 혹시…

• 포트폴리오 예제용 데이터셋 추천?
• Kafka/Spark 실습 환경 셋업?
• GitHub 템플릿 or README 예시?
• 실제 이력서에 어떻게 녹여야 할지?

이 중 필요하면 바로 도와줄 수 있어. 뭐부터 시작할지 정해볼까?

핵심 전략: 실무 시나리오 + 오픈 데이터 + 유사 시스템 구현

✅ 1. “실제처럼 보이는” 광고 로그 만들기

✅ 실무 경험이 없으니… 광고 로그를 직접 만든다 (※ 절대 장난스럽지 않게, 진짜처럼 보이게 설계)

🔧 방법:

• 유저 ID / 캠페인 ID / 타임스탬프 / 클릭여부 / 디바이스 / 지역 등 실제 광고 로그 구조를 그대로 반영
• 10만~100만개 정도의 가짜 로그 데이터 생성
  • Python, Faker, pandas 등으로 생성 가능
  • 예: log = {"user_id": "U123", "campaign_id": "C456", "click": 1, "ts": 2025-07-11 12:30}

→ “가짜 로그”지만 구조와 흐름은 실무와 동일하므로 포트폴리오로 충분함

✅ 2. “광고 로그 수집 → 처리 → 리포팅” 전체 흐름 구현

✅ 실무와 동일한 아키텍처를 사용 (모듈은 작게, 하지만 흐름은 진짜처럼)

🔧 구성 예시:

csharp


복사편집
[1] 유저 클릭 로그 생성 (Faker + Python)  
 ↓
[2] Kafka로 로그 전송 (실시간 수집 흉내)  
 ↓
[3] Spark로 집계 (CTR, CVR 계산)  
 ↓
[4] ClickHouse에 저장 (빠른 쿼리)  
 ↓
[5] Superset/Redash로 실시간 리포팅

→ 이걸 구현하면 실무 데이터 파이프라인 경험 있다고 말해도 무방함.

✅ 3. 실제 광고 데이터셋을 활용한 모델링

✅ 진짜 광고 데이터 기반의 예측 / 추천 시스템 구축 (실제 기업들도 Criteo 데이터를 자주 씀)

🔧 공개 데이터셋 추천

• 📦 Criteo Display Ads Dataset
• Avazu CTR Dataset (Kaggle)
• Outbrain Click Prediction

🔧 구현 예시

• 광고 클릭 예측 (CTR) 모델 만들기 (LightGBM, Logistic Regression)
• 예측 결과를 Redis에 저장 → FastAPI로 inference 서비스 제공

→ AI/ML 능력도 녹여낼 수 있음

✅ 4. “실무형 README + 아키텍처 다이어그램”

✅ 코드보다 중요한 건 구조와 흐름을 설득력 있게 설명하는 문서화

필수 요소:

• 사용 기술 스택 요약
• 데이터 흐름 아키텍처 (다이어그램)
• 로그 예시 (샘플 10줄)
• 지표 정의 (CTR, CVR 등)
• 쿼리 결과 / 대시보드 캡처 이미지
• 개선 가능성 (ex. 배치 vs 스트리밍 비교, 성능 이슈 등)

→ 이것만 잘 써도 “이 사람 진짜 해본 사람”처럼 보임

💡 요약: 혼자서 실무급처럼 보이는 프로젝트 만들기

👊 나랑 같이 할 수 있어

원하면 이 모든 걸 “단계별 프로젝트 가이드”처럼 구성해서 도와줄 수도 있어. 예를 들어:

makefile


복사편집
1주차: 광고 로그 구조 만들기
2주차: Kafka로 스트리밍 구현
3주차: Spark로 지표 계산
4주차: ClickHouse/Redash로 리포팅
5주차: Criteo ML 모델 적용
6주차: 포트폴리오 정리

🔥 1) 미디에이션 플랫폼 구조 이해 (가장 중요)
이거 모르면 AdTech 못함.
하지만 진입장벽이 생각보다 낮음.
AppLovin MAX 문서 1~2시간 읽어라
https://dash.applovin.com/documentation
AdMob Mediation 이해하기
https://developers.google.com/admob/android/mediation
정리해야 할 포인트:
waterfall vs bidding
eCPM의 의미
fill rate가 떨어지는 이유
광고 네트워크 설정 방식
placement(광고 지면) 구조
🔥 2) 핵심 지표 완전 암기
AdTech는 아래 5개 지표가 전부임.
eCPM = (광고 수익 ÷ 노출 수) * 1000
Fill Rate = (광고 요청 중 실제로 광고가 채워진 비율)
Impressions
Requests
ARPU / ARPDAU
여기서 질문 90% 나온다.
🔥 3) 앱 서비스 구조 이해 (기초만)
클라이언트가 광고 요청 보내고
미디에이션 서버에서 네트워크와 통신
앱에 광고 렌더링 → 사용자가 보고 클릭
네트워크에서 수익 지급
이 흐름만 이해하면 O.K.
🔥 4) SQL / Python 기본
AdTech는 데이터 기반이라
데이터 필터링, 그룹핑, 통계, 리포트 작성 필수임.
실무에서 무조건 쓰는 스킬:
SQL: group by / count / sum / having
Python: pandas 기본
너는 AI/백엔드 관련 경험 많으니까 이건 이미 강점임.
🔥 5) 리포트 작성 능력
AdTech는 “수익이 왜 떨어졌는지” “어디가 문제인지” 매일 분석함.
샘플 리포트:
한국 / 미국 지역 eCPM 비교
특정 광고 포맷(전면/영상) 성과 비교
fill drop 원인 추론
광고 지면별 RPM 비교
→ 엑셀로 3~4개 그래프만 넣어서 만들면 됨
이거 하나 만들어두면 인턴 면접 거의 붙음.
✅ 4. 포트폴리오 전략 (신입용 현실 버전)
너의 기존 AI/백엔드 경험을 기반으로
**“AdTech 입문자 포트폴리오”**를 아래처럼 구성하면 됨.
📌 구성
간단한 앱 광고 데이터 분석 프로젝트 (필수)
Kaggle 앱 광고 데이터
eCPM / fill rate 분석
광고 지면별 비교
나만의 A/B 테스트 시뮬레이션 (선택)
광고 포맷별 RPM 비교 시뮬
AppLovin MAX 구조 정리 문서
미디에이션 구조 설명
bidding vs waterfall 비교 정리
광고 수익 최적화 전략 문서
AdTech 트렌드 요약
캐시워크 JD 기반 개선 아이디어
이 정도면 신입 인턴 중 최상위 준비임.
✅ 5. 면접에서 100% 나오는 질문 (미리 답변 만들어서 줌)
💬 1) AdTech에 왜 관심있나요?
정답: 데이터 기반으로 직접 수익을 만드는 직무라는 점
예시:
“매출 영향력이 직접적으로 보이는 직무라는 점이 가장 매력적입니다.
또한 미디에이션 운영은 앱 서비스 구조 + 데이터 분석 능력이 동시에 필요한데,
저는 백엔드/AI 경험 기반으로 이런 업무 방식과 잘 맞습니다.”
💬 2) eCPM 떨어지는 이유 5가지?
광고주 예산 소진
경쟁 낮음
특정 국가 성과 하락
광고 요청 대비 fill 낮음
지면 품질 하락
💬 3) 광고 지면 최적화 방안?
노출 위치 조정
A/B 테스트
bid floor 조정
높은 eCPM 네트워크 우선 배치
지면 간 중복 최소화
== 이거 다 외우면 탈락할 이유 없음.

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