핵심 요약
하이퍼커넥트 MGAI 팀은 Tinder의 AI-enabled Discovery 사례를 바탕으로 LLM 기반 설명 모듈과 이를 평가하는 LLM Judge 도입, 정책 기반 프롬프트 이터레이션으로 PM과 MLE의 기대 차이를 해결하고 출시 가능 수준의 솔루션을 구축했습니다.
주요 경험
- 빠른 정책 수립과 모델 스티어링으로 실패를 빠르게 학습하는 이터레이션 도입
- pass/fail 평가와 critique 공유로 팀 합의 형성
- 정책 문장으로 경계선을 정리하고 정책의 내재화를 통해 실무 적용 가능성 향상
얻은 인사이트
- LLM의 한계를 체감하고 목표를 현실적 정책으로 축소하는 효과
- 정책-모델 피드백 루프가 Proactive 문화와 잘 맞물려 협업 효율을 높임
