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라이너

당신을 가장 잘 아는 
초개인화 큐레이션

내 취향에 맞는 정보만 
쉽고 빠르게 받아볼 순 없을까요?

미션

인터넷 정보의 홍수 문제를 해결해 사람이 더 빠르게 똑똑해지도록 돕고자 합니다.

인터넷의 무한대에 가까운 정보 수용성은 사람 개개인에게 정보의 홍수라는 형태로 문제를 일으키기 시작했습니다. 말 그대로 ‘폭발’적으로 증가하는 얕은 생각이나 가짜 뉴스 등은 우리가 정말로 깊이 생각해보아야 할 사안이나 정확하게 알아야 할 사실들을 가리기 시작했습니다. 쉽게 말해, 우리는 필요한 정보를 제때 찾기 힘든 상황에 놓이게 되었습니다. 인류가 발명한 가장 위대한 발명품이 인류의 발전을 해치는 가장 큰 걸림돌이 되었습니다.


라이너는 인터넷을 사람들이 더 빠르게 똑똑해지는 데 도움되는 방향으로 재구축해 이 큰 문제를 해결하자는 명확한 꿈을 가지고 있습니다.

비전

라이너팀은 사람과 기계의 힘을 합친 초개인화된 큐레이션으로 해결할 수 있다고 믿습니다.

사람한테 중요한 정보를 알 수 있는 사람의 힘과, 이를 시의적절하게 접근할 수 있도록 정리할 수 있는 기계의 힘을 함께 사용하여 인터넷의 핵심을 파악합니다. 이렇게 파악한 인터넷의 핵심을 개인화하여 사람들에게 검색/추천의 형태로 맥락에 맞게 정렬하여 전달합니다. 그러면 정보의 홍수 문제를 근본적으로 해결할 수 있다.” 이러한 해결책을 라이너는 ‘초개인화된 큐레이션’이라고 부르고 있습니다. 초개인화된 큐레이션을 통해 정보의 홍수 문제를 근본적으로 해결하는 것. 바로 이것이 라이너가 시작된 이유이고, 라이너가 존재하는 이유입니다. 우리는 ‘초개인화된 인터넷’을 발명하기 위해 모였습니다.

현재 단계

폭발적인 성장으로 시리즈 B 투자유치를 완료했으며, 정보 콘텐츠 플랫폼으로의 Product Market Fit을 찾고 있습니다.

라이너는 2015년, 하이라이팅 유틸리티로 시작했습니다. 이후 2019년까지는 마케팅 없이 자연 유입으로만 성장하며 수십만 명의 사용자에게 정보를 쉽고 간편하게 저장할 수 있는 서비스를 제공했습니다.

2020년부터 라이너는 누적된 하이라이팅 데이터와 자체 개발한 추천 엔진을 결합, 정보 추천 서비스로 발전했습니다. 당시 공격적인 수익화로 BEP를 달성했으며 이를 바탕으로 2020년 8월, 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 시리즈 A 투자 유치 이후에는 퍼포먼스 마케팅을 통한 성장 가속 및 정보탐색 솔루션 이상의 가능성을 증명하는 일에 집중해왔습니다. 그 결과 월 최대 1,000만 명 이상의 글로벌 사용자에게 유용한 정보탐색 솔루션을 제공하며 새로운 웹을 위한 콘텐츠 큐레이터 포지션을 노릴 수 있게 되었습니다.

2022년 9월, 라이너는 시리즈 B 투자를 유치했습니다. 하지만 시장이 얼어붙고 게임의 규칙이 바뀜에 따라, 이제는 효율적인 성장이 중요해졌습니다. 그래서 우리는 다시 본질에 집중하기로 했습니다. 앞으로 우리는 아래 3가지 문제를 풀 것입니다.

1. 높은 Retention을 가진 정보 콘텐츠 플랫폼 구축
2. Unit Economics 달성
3. 신규 비즈니스 모델 검증

라이너 팀의 미션 “Help people Get Smart Faster”에 공감하며 글로벌 시장에서 위 3가지 문제를 함께 해결할 분을 찾고 있습니다.

제품 소개

라이너는 리서치를 쉽고 빠르게 할 수 있도록 돕는 서비스로, 현재 하이라이터 / 검색 어시스턴트 / 커뮤니티로 구성되어 있습니다.

쉽고 빠른 리서치를 돕습니다

  • 1. 하이라이트 / 북마크 - 나에게 중요한 정보를 한 곳에
  • 2. 구글 / 유튜브 검색 어시스턴트 - 자료 검색을 효율적으로
  • 3. 라이너 커뮤니티 - 커뮤니티를 통해 함께하는 자료 검색
라이너 써 보기
  • 라이너를 통해 다양한 소스로부터의 정보를 수집하고, 관련된 정보를 추천받고, 비슷한 관심사의 다른 사용자가 큐레이션한 콘텐츠에서 영감을 얻을 수 있습니다. 라이너는 초개인화된 콘텐츠 플랫폼으로의 성장을 위해 현재 개인화 추천라이너 앱 사용자 경험에 집중하고 있습니다.

라이너팀은 
인터넷의 미래를 만듭니다.

우리의 비전을 함께할 동료를 찾습니다.

  • ML Engineer

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    정규직
  • MLOps Engineer

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  • Product Data Analyst

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    Talent Pool : 인재풀등록
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