7만 개 데이터셋의 복잡도를 해결한 도메인 전문가 중심 Context Layer 설계
Encoding Your Domain Expert: The Context Layer Behind Spotify's Data Assistant
AI Agent 기반 Fleet Management 도입으로 PR 빈도 76% 증가 및 마이그레이션 기간 단축
Coding Is No Longer the Constraint: Scaling Developer Experience to Teams and Agents at Spotify
LLM Evals와 A/B Test의 Funnel 구조 설계를 통한 실험 적중률 및 검증 효율 극대화
Better Experiments with LLM Evals — A funnel, not a fork
OpenAPI 기반 Markdown 플러그인으로 Spotify Ads API 복잡도 해결
Building a Natural Language Interface to the Spotify Ads API with Claude Code Plugins
Honk 에이전트를 통한 1,800개 데이터 파이프라인 자동 마이그레이션 및 10주 공수 절감
Background Coding Agents: Supercharging Downstream Consumer Dataset Migrations (Honk, Part 4)
Spotify의 Honk: Slack 기반 AI 에이전트로 실현하는 Agentic Development
Let’s Talk Agentic Development: Spotify x Anthropic Live
Spotify가 휴리스틱 기반 필터링과 LLM 미세조정 파이프라인으로 3억 5000만 명의 사용자를 위해 14억 개 보고서를 사전 생성
Inside the Archive: The Tech Behind Your 2025 Wrapped Highlights
Spotify가 멀티에이전트 아키텍처를 도입해 광고 채널별로 분산된 의사결정 로직을 단일 오케스트레이션 레이어로 통합
Our Multi-Agent Architecture for Smarter Advertising
Spotify가 2025년 FOSS Fund로 FFmpeg(€30,000), MSW(€15,000), Xiph.org(€25,000)에 총 €70,000 지원하여 스트리밍 기반 오픈소스 프로젝트 지속성 확보
Congratulations to the recipients of the 2025 Spotify FOSS Fund
Spotify가 개인화(Personalization)와 실험(Experimentation)을 별도의 기술 스택으로 분리하여 58개 팀이 연 520개 실험을 동시에 독립 실행
Why We Use Separate Tech Stacks for Personalization and Experimentation