배민 프론트엔드 개발자, 플랫폼 조직 적응기: 데이터 기반 우선순위와 AI 자동화

배달의민족 프론트엔드 개발자가 서비스 조직에서 플랫폼 조직으로 이동한 후, 낯선 환경에 적응하고 업무 방식을 재설계한 경험을 공유한다. 초기에는 디자이너나 PM 없이 서버 개발자들과 함께 50개 이상의 메뉴를 관리하는 전시어드민을 담당하며 막막함을 느꼈다.

데이터 기반 문제 정의와 우선순위 설정

사용자 행동 데이터를 수집하기 위해 공통 기준의 Tracker 모듈을 설계하고 대시보드를 구축했다. 로그 분석 결과, 필터 조작 세션이 80% 이상임을 확인하고 이를 개선하기 위해 최근 사용 조건 복원 및 필터 탭 기능을 도입했다. 그 결과 상세 페이지로 바로 이동한 비율이 5.8%에서 22.6%로 약 3.9배 증가했고, 접근 시간 중앙값은 10.4초에서 8.3초로 20% 이상 감소했다. 또한 데이터 기반 우선순위 결정을 통해 어드민 전체 기능의 82% 커버리지를 달성했다.

AI와 자동화를 통한 업무 효율화

전담 인력 부족으로 QA, 데이터 분석, 정책 검토 등 다양한 역할을 수행해야 했던 개발자는 AI 도구를 활용해 업무 부담을 줄였다. BigQuery를 MCP로 연결하고 LLM Wiki와 Skill을 활용해 데이터 스키마 탐색과 정책 참조를 자동화했다. 배포 전 검증 단계에서는 AI가 Playwright를 통해 실제 브라우저에서 테스트 케이스(TC)를 수행하도록 구성했으며, 한 번의 배포에서 96건의 TC를 자동 실행하여 안정성을 확보했다. 이러한 시스템 구축을 통해 반복적인 작업을 줄이고 지속 가능한 업무 환경을 마련했다.