뉴스, 연예, 스포츠 외
미디어Tech

조직소개 / 전하고 싶은 메세지

미디어Tech는 하루에도 수천만의 이용자들이 사용하는 뉴스, 연예, 스포츠 등의 미디어 콘텐츠 서비스를 담당하며, 또한 네이버 전사 서비스에서 사용하는 댓글, 좋아요, 공유하기 등의 공통 플랫폼 제공 및 기술 지원 업무를 하고 있습니다.
미디어Tech 조직은 대용량 트래픽을 기반으로 분산 처리, 비동기 처리 및 높은 성능과 가용성을 유지하기 위한 다양한 개발과 서비스 운영을 통해 생산되는 수많은 데이터를 수집 / 가공 / 분석하여 지속적으로 서비스를 유지, 개선하는 일을 하고 있습니다.
또한, 서비스 특성상 특정 분야와 기술에 국한되지 않은 다양한 기술(JAVA, Spring, Node.js, Jquery, React, Vue, Kafka, RabbitMQ, Mysql, MongoDB, Redis, Spark, Hbase, Docker, kubernetes 등)을 경험하고 실전에 활용할 수 있는 기회가 있으며, 조직 내 기술적으로 뛰어나면서 또한 함께 일하고 싶어지는 수많은 동료 개발자들이 여러분을 기다리고 있습니다.

서비스 안내

미디어Tech는 우리의 하루에 가장 필요한 콘텐츠와 정보들을 다루는 서비스와 플랫폼을 담당합니다.
서비스
플랫폼
공통 댓글플랫폼
공통 좋아요플랫폼

뉴스

122개의 뉴스, 연예, 스포츠 매체, 231개의 뉴스스탠드 매체, 633개의 검색연동 매체들이 편리하고 빠르게 콘텐츠를 유통할 수 있는 시스템을 제공하며 일간 약 1.5억 PV 및 1,400만 UB의 국내외 사용자에게 편리하고 안정적으로 서비스를 제공할 수 있는 고가용성의 서비스 플랫폼을 운영합니다.
클러스터링, 이슈 타임라인, 소비 통계, 신문 정보 등 여러 기술을 집합하여 사용자가 다양한 관점으로 콘텐츠를 소비할 수 있도록 도우며, 100년 신문 사료를 제공하는 뉴스 라이브러리 및 선거, 코로나와 같은 사회적으로 중요한 이슈들도 순발력 있게 대응합니다.

스마트 콘텐츠 스튜디오

미디어가 가진 기술 자산들을 모아내고 컴포넌트화한 스마트 콘텐츠 스튜디오를 2020년 11월 출시했습니다. 뉴스 제휴 언론매체들이 직접 편집하고 운영할 수 있는 큐레이션 관리 도구를 제공하며, 여러 가지 CP 운영 도구들의 관리 및 권한, 인증에 필요한 표준 인터페이스를 제공하는 플랫폼을 담당합니다.
스마트 콘텐츠 스튜디오
큐레이션에 필요한 도구들의 지속적인 인티그레이션과 콘텐츠 분석을 통하여 콘텐츠 생산자에게는 저비용, 고생산성을, 소비자에게는 더 가치 있는 콘텐츠와 폭넓은 콘텐츠를 제공하기 위해서 노력하고 있습니다.

공통 프리미엄 콘텐츠 구독 플랫폼

콘텐츠 창작자의 지속적이고 안정적인 콘텐츠 생산을 지원하기 위한 프리미엄콘텐츠 플랫폼을 담당합니다. 프리미엄콘텐츠는 콘텐츠를 유료로 판매할 수 있는 플랫폼으로 콘텐츠 생산에서 발행, 판매, 통계, 정산 등 콘텐츠 판매에 필요한 기능들을 제공합니다.
네이버 프리미엄콘텐츠
하나의 주제에 전문성을 가지고 깊이 있게 분석하는 전문가 수준의 창작자들이 계속 성장하고 있습니다. 경쟁력 있는 콘텐츠에 기꺼이 돈을 내고 감상하는 사용성도 늘고 있습니다. 이러한 변화에 유료 구독 툴에 대한 창작자의 니즈가 늘어남에 따라 창작자의 수익 다변화 차원에서 프리미엄 콘텐츠를 준비하였습니다.
네이버 각 서비스의 프리미엄 콘텐츠 비즈니스를 책임지고 개발하는 조직으로 구독 기반의 디지털 콘텐츠 유료화 비즈니스에 관련된 공통 플랫폼을 개발합니다. 2021년부터는 미디어 매체에만 국한되지 않고 네이버 각 서비스들과 외부 제휴사와의 협업을 통해 프리미엄 콘텐츠 비즈니스를 위한 도구와 서비스를 개발합니다.

스포츠

프로야구, MLB , 해외축구, 농구, 배구, 골프 등 국내외 프로스포츠부터 올림픽, 월드컵과 같은 대형 이벤트까지 사용자에게 실시간 라이브, 주요 스포츠 이슈, 경기 데이터와 같은 다양한 방식으로 보다 빠르고 안정적으로 제공하는 역할을 담당합니다.
이를 위해 다양한 스포츠 CP 와 연동하고 있으며 라이브를 위한 중계 시스템과 컨텐츠 큐레이션을 위한 CMS를 운영, 고가용성을 위한 시스템 운영 등 네이버스포츠 서비스의 전반적인 지원을 하고 있습니다.
네이버스포츠는 기존 서비스와 더불어 보는 스포츠가 아닌 함께 할 수 있는 참여형 컨텐츠를 제공하여 재미를 더하고 구단, 선수를 활용하여 스포츠를 즐길 수 있도록 스포츠 팬 기반 서비스를 새로 준비 중에 있습니다.
내가 좋아하는 스포츠로만 가득채운 NEW 스포츠판

스포츠 LIVE & VOD 영상 분석 개발

스포츠인텔리전스 팀은 스포츠 종목에 대한 실시간 생중계 및 VOD 영상 분석을 통해 스포츠에 가장 특화된 다양한 서비스를 개발하고 있습니다. 특히, 야구 및 축구의 경우 사용자들이 더 재미있고 신속하게 확인할 수 있는 다양한 콘텐츠 기반의 서비스를 오픈하였습니다.
더 나아가 골프 및 배구 등 종목을 확대할 예정이며 영상 및 경기 데이터 분석을 통해 AI 기반기술을 스포츠 서비스에 접목해 새로운 비즈니스 모델을 만들어 내고자 합니다

날씨

날씨는 일상에서 가장 밀접한 기상과 생활 지수 정보를 데이터 특성에 맞게 시각화하고 영상, 지도, 뉴스 등 관련된 미디어 정보까지 종합적으로 서비스합니다. 날씨서비스는 아래와 같은 기술 특성으로 서비스를 확장하고 있습니다.
  • 국내외 멀티 CP 데이터를 기반으로 정확하고 신뢰성 있는 데이터 경험 제공
  • 유연한 UI 템플릿을 기반으로 유지 보수 및 사용성에 통일성 있는 반응형 서비스 구현
  • 기후 변화나 알림 등 이슈별로 급변하는 사용자 트래픽에도 안정적인 컨테이너 기반의 고가용성 확보
  • 개인 설정에 따른 날씨 알림

댓글과 좋아요

공통 댓글과 좋아요는 쉽고 빠르게 적용이 가능한 네이버의 공통 플랫폼이며 약 50여 개 서비스 이상에 적용되어 있으며, 다양한 서비스의 유저들이 사용하기 때문에 일간 약 38.5억 건(댓글 9.5억, 좋아요 29억) 이상의 API 요청 및 400만 건 이상의 댓글이 작성되는 플랫폼입니다.
네이버에서 운영 중인 다수의 서비스 적용되어 있기 때문에 급격하게 증가하는 대량의 트래픽 및 데이터를 안정적인 서빙, 유저들의 다양한 피드백을 실시간 저장, 수집, 분석, 통계, 자동화 콘솔 등 서비스와 유저들이 콘텐츠를 잘 소비하고 의견을 나누고 표현할 수 있는 초고가용성 플랫폼을 운영 및 개발하고 있습니다.

악플 잡는 클린봇

악성 댓글(이하 '악플')의 자극적이고 공격적인 표현은 보는 이의 감정을 상하게 하고, 싸움을 부추기고, 집단 간의 갈등을 심화시키는 등 사용자의 서비스 이용 경험을 질적으로 저해합니다. 또한 콘텐츠의 주목도에 따라, 어떤 사용자가 작성할지라도 다수의 사람에게 쉽게 노출이 될 수 있다는 특징이 있습니다.
따라서 소수의 악의적인 댓글만으로도 다수 사용자에게 큰 정신적 피해를 초래할 수 있고, 이러한 댓글 작성 습관은 쉽게 전염되기도 합니다. 온라인 소통의 영향력이 그 어느 때보다 커진 현대 사회에서 이 문제는 중요하게 다루어져야 하며, 다양한 분야에서 위상을 떨치고 있는 AI 기술력이 반드시 투입되어야 할 영역입니다.

학술정보와 글로벌 스칼라틱스

학술정보는 국내외 논문을 입고하여 기관, 논문, 서지, 참고문헌 등을 입고하여 학술연구에 필요한 폭넓은 논문 정보를 제공하는 서비스입니다.
1.1억 건의 CP 문서를 분야, 연도, 키워드별로 카테고라이징하고 문서 간 인용 정보를 구성하며, 검색을 더하여 연구 트렌드 분석과 인용 정보를 손쉽게 활용할 수 있는 서비스를 제공합니다.
스칼라틱스 소개 영상
Scholytics는 학술정보 데이터 기반의 연구평가 플랫폼입니다. 비정형화된 문서 정보에서 저자, 기관을 식별을 다양한 알고리즘을 통해 매칭하고 저자와 문서, 문서와 문서 간의 관계를 정형화하여 기간과 연구자 관점의 다양한 분석 메트릭을 제공하고 있습니다. 또한 여러 트를 통해 분야별 트렌트나 국가, 기간, 그룹별 비교가 용이한 시각화 분석 기능도 가지고 있습니다.
66만 개의 기관, 1.1억 건의 문서, 1.8억 명의 저자 등 방대한 CP의 정보를 Hadoop, Spark, Scala 기술 기반으로 중복 정제와 관계의 연결의 어려움을 해결하고 있으며 수년간의 논문 발행 정보 및 저자의 기여도를 측정하기 위해 MongoDB, ElasticSearch 등 분산 저장소를 활용한 수치 연산도 핵심 기능으로 개발하고 있습니다.

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