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title: "기술 스택: 당사의 기술 스택에 대해 자세히 알아보십시오"
description: "당사의 도구를 구동하는 열정적인 인재들과 그들에게 동력을 제공하는 기술을 확인해 보십시오."
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당사의 기술 스택

# 데이터 기반 앱 스토어 성공의 중추

당사의 도구 뒤에 있는 열정적인 인재들과 이를 구동하는 기술을 확인해 보십시오.

### AppTweak은 기업이 앱 스토어 및 Google Play에서의 앱과 게임 성과에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

## 이를 위해 당사는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

- ETL 파이프라인을 통해 매일 수 기가바이트의 데이터를 수집합니다.
- 이 데이터를 광범위한 데이터베이스에 저장하고 정리합니다.
- 고객을 위한 관련 예측 및 인사이트를 생성하는 알고리즘과 모델을 구축합니다.
- API 호출을 통해 이러한 데이터와 인사이트를 제공합니다.
- 이러한 API 호출을 활용하는 직관적이고 사용하기 쉬운 시각화 기능을 제작합니다.

 당사는 Kubernetes에서 실행되는 Docker 컨테이너를 통해 이러한 워커와 서비스를 배포합니다. 이를 통해 당사는 기술 중립적(tech agnostic)인 환경을 유지하며 각 서비스에 가장 적합한 라이브러리와 언어를 사용할 수 있습니다. 당사는 Ruby를 선호하며 가능한 한 많이 사용하지만, 새로운 것을 시도하는 데 주저하지 않습니다!

### AppTweak의 CTO, Alex를 만나보십시오

### AppTweak의 제품 아키텍트 Frank을 만나보세요.

### AppTweak의 데이터 과학자 Lionel을 만나보세요.

### 스쿼드 소개

AppTweak의 개발 및 데이터 과학 팀은 7개의 스쿼드로 구성되어 있습니다. 스쿼드는 AppTweak 도구의 특정 영역에 대해 완전한 소유권과 자율성을 갖는 교차 기능 팀(cross-functional team)입니다.

###### ASO 도구 스쿼드

이들은 앱 및 게임 퍼블리셔가 앱 스토어에서 앱의 가시성과 전환율을 모니터링하고 개선할 수 있도록 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

###### Apple Ads 팀

이들은 UA 매니저가 Apple Ads 캠페인을 생성, 모니터링 및 최적화할 수 있는 실행 가능한 플랫폼을 제공합니다.

###### Incubator 스쿼드

이들은 Market Intelligence, 앱 리뷰 관리자 및 Reporting Studio와 같은 다른 제품 라인을 구축하고 확장합니다. 또한 이 스쿼드는 초기 단계의 혁신과 API 솔루션을 담당합니다.

###### DeSy 스쿼드

이들은 전체 플랫폼의 디자인 시스템과 GUI 라이브러리를 개발합니다.

###### 고객 라이프사이클 스쿼드

이들은 첫 접점부터 제품 도입에 이르기까지 온보딩, 페이월, 활성화, 확장 등을 포함한 플랫폼의 사용자 여정을 담당합니다.

###### DevEx 스쿼드

이들은 AppTweak에서 탁월한 개발 경험을 조성하는 일을 담당합니다.

###### 데이터 과학 스쿼드

이들은 데이터 기반 알고리즘과 분석을 제공하여 다른 스쿼드의 성장을 지원합니다.

###### 스쿼드 합류하기

AppTweak을 다음 단계로 이끌 준비가 되셨습니까?

[채용 정보 확인](https://jobs.apptweak.com/)

### AppTweak은 기업이 앱 스토어 및 Google Play에서의 앱과 게임 성과에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

## 업무 방식

각 스쿼드는 스스로 조직 운영 방식을 결정하지만, 일반적으로 다음과 같은 리추얼과 함께 2주 단위의 스프린트를 진행합니다.

- 스탠드업: 스쿼드에 따라 매일 또는 일주일에 여러 번 진행합니다.
- 각 스프린트의 시작과 끝에는 스프린트 계획 및 회고를 진행합니다.
- 데모 데이: 매달 스쿼드에서 출시 예정이거나 최근 출시된 기능을 전체 AppTweak 팀에 선보입니다.
- 디버그: 버그는 매주 목요일에 관리됩니다.

### 사용 기술

고급 기술을 통해 당사의 개발자와 데이터 과학자는 자신의 역량을 강화하고 가장 효율적인 방식으로 도구를 개발할 수 있습니다.

 프론트엔드 백엔드 데이터 과학 GenAI

- React/Redux/Redux-sagas 기반의 싱글 페이지 애플리케이션으로, 표준 툴링(Webpack, Babel, ES6, ESLint, Prettier)과 함께 TypeScript로 작성되었습니다.
- 프론트엔드는 Ruby on Rails로 구축된 REST API를 사용합니다.
- Concourse와 Docker 이미지를 사용하는 강력한 CI/CD 파이프라인을 갖추고 있습니다.
- 도구 전반에서 사용할 UI 구성 요소와 가이드라인을 제공하는 사내 디자인 시스템을 운영합니다.

- SaaS 제품은 React 싱글 페이지 애플리케이션을 제공하는 Ruby on Rails 애플리케이션입니다.
- 스크레이퍼와 크롤러는 SQS 큐에서 작업을 가져와 MySQL, ClickHouse, MongoDB, PgSQL, Typesense, Elasticsearch 데이터베이스가 혼합된 환경에 데이터를 저장합니다. 이들은 Rails 없이 Ruby 프로그래밍 언어를 사용하여 구축되었습니다.
- JSON REST API 또한 Grape 경량 프레임워크를 사용하여 Ruby로 구축되었습니다.
- 코드 배포: AWS에서 호스팅되는 Kubernetes 클러스터에 배포된 Docker 이미지를 빌드하기 위해 Concourse를 CI/CD 파이프라인으로 사용합니다.
- 당사는 시계열 데이터와 지표를 효율적으로 시각화하기 위해 Prometheus와 Grafana를 사용하여 모든 것을 모니터링합니다.

- 대부분의 머신러닝 모델은 Fastai/Pytorch 또는 Scikit-Learn으로 구축됩니다.
- Prophet은 일반적으로 시계열 데이터를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
- 데이터 분석 및 탐색은 Pandas와 Numpy를 사용하여 수행됩니다.
- 알고리즘에 동력을 제공하는 대부분의 데이터는 MySQL 데이터베이스 또는 MongoDB에 저장됩니다.
- 당사는 Flask로 구축된 JSON REST API로 알고리즘을 래핑합니다.
- AWS에서 호스팅되는 Kubernetes 클러스터에 Docker 이미지를 사용하여 배포합니다.

- 원하는 코딩 어시스턴트 선택 가능(Copilot/Zed/Cursor/…)

- 탐색 및 제공을 위한 주요 LLM 제공업체(예: OpenAI, Anthropic)에 대한 프로그래밍 방식의 액세스

- 당사와 함께 AI 에이전트 시스템을 구축해 보십시오!

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### 기술적 과제

당사의 기술 팀은 숙련되고 재능 있으며 헌신적인 인재들로 구성되어 있습니다. 여기서는 AppTweak의 기술 프로젝트를 진행할 때 직면하는 몇 가지 근본적인 과제를 설명합니다.

###### 백엔드

- 당사는 매일 수백만 건의 HTTP 쿼리를 수행하는 스크레이퍼를 구축, 유지 관리 및 개발해야 합니다.
- 예고 없이 변경될 수 있는 데이터 소스에 의존하므로 언제든지 신속하게 수정할 준비가 되어 있어야 합니다.
- 성능을 보장하기 위해 세심한 주의가 필요한 방대한 양의 데이터를 처리합니다.
- 수많은 가동 부품을 모니터링하고 모든 부품이 항상 제대로 작동하는지 확인합니다.

###### 프론트엔드

- 당사의 전체 프론트엔드 레이어는 현대화되었으며, 현재 상태 및 데이터 로딩을 처리하기 위해 Redux 및 Redux-Saga와 함께 ReactJS를 사용하여 구축되었습니다. 메인 애플리케이션이 이제 완전히 React로 전환됨에 따라, 마이크로 프론트엔드 아키텍처로 마이그레이션하여 프론트엔드 아키텍처를 개선하고자 합니다.
- 애플리케이션의 일부(예: 키워드 테이블)는 수천 개의 데이터를 표시해야 하므로 항상 성능 최적화를 염두에 두어야 합니다.
- 애플리케이션은 매주 릴리스를 통해 지속적으로 발전하고 있습니다. 당사의 과제 중 하나는 높은 수준의 프론트엔드 표준을 유지하는 것입니다.

###### 데이터 과학

- 당사의 프로젝트는 정형 데이터, 클러스터링, 자연어 처리, 이미지 분석, 시계열 분석 등 머신러닝 스펙트럼의 상당 부분을 다룹니다. 당사의 과제는 이러한 각 분야에서 가장 유망한 기술을 찾고 이해하며 적절하게 사용하는 것입니다.
- 일부 알고리즘은 \>500M개 이상의 데이터 포인트로 학습되므로 수렴 최적화와 메모리 관리가 필요합니다.
- 때때로 GPU에서 모델을 학습시키며, 이에 수반되는 모든 CUDA 기술을 최적화해야 합니다.
- 알고리즘의 예측 결과를 제공하기 위해 REST API를 구축하고 유지 관리하며, 소프트웨어의 속도 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

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