2023 APAC Innovation Award 수상자 축하 메시지

Sahir Azam
March 30, 2023

드디어 2023 MongoDB APAC Innovation Awards에 선정된 9명의 수상자를 발표하게 되었습니다. MongoDB Innovation Award는 큰 꿈을 가진 기업인과 프로젝트에게 수여되는 상으로, 데이터를 획기적인 방식으로 활용하여 우수한 애플리케이션을 구축하고 MongoDB를 통해 기술의 한계를 넓힌 전문가들의 창의력을 치하합니다. 다양한 산업 부문에 걸쳐 스타트업에서부터 업계를 선도하는 기업에 이르기까지 원대한 포부를 갖고 큰 성과를 거둔 아시아 태평양 지역의 기업들을 치하하기 위해 올해에는 수상 부문을 지역별로 세분화하였습니다. 수상자는 아래와 같습니다.

MongoDB APAC Innovation Award 수상자:

Positive Impact Award 부문
Open Government Products

OGP(Open Government Products)는 싱가포르 정부 소속으로 공익을 위한 기술 개발을 담당하고 있는 엔지니어와 설계자 및 제품 관리자로 구성된 내부 개발 팀입니다. OGP는 MongoDB의 개발자 데이터 플랫폼인 MongoDB Atlas를 이용해 FormSG라는 디지털 서식 빌더를 개발했습니다. 싱가포르 정부와 공공 의료 기관에서 사용되고 있는 FormSG는 주민과 기업의 데이터를 안전하게 수집하여 공무원이 디지털 정부 서식을 몇 분 만에 작성할 수 있도록 지원하는 소프트웨어입니다. FormSG를 사용하면 데이터를 서류 양식을 일일이 수동으로 작성할 필요가 없기 때문에 개인정보 및 보호에 관한 우려가 해소됩니다. 팬데믹 기간 동안 공무원들은 FormSG를 사용해 전국의 일일 기온 정보를 십만 건 이상 수집할 수 있었습니다. 현재까지 155곳의 기관에서 12만 명 이상의 공무원들이 FormSG를 이용해 50만 개 이상의 디지털 서식을 작성하였으며, 이를 통해 싱가포르 정부는 자국에 입국하는 방문객들의 여행 및 건강 정보와 COVID19 검사 및 재정 지원 신청에 관한 자료를 수집할 수 있었습니다.

Organizational Transformation 부문
Bendigo and Adelaide Bank

Bendigo and Adelaide Bank는 호주에서 가장 큰 은행 중 하나로 7천여 명의 직원을 보유하고 있으며, 220만 명 이상의 고객이 재무 목표를 달성할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 은행은 호주의 대표 은행으로 거듭난다는 사명 하에 MongoDB의 개발자 데이터 플랫폼을 이용해 효율성을 높이고 더 나은 고객 경험을 선사하기 위한 다년 간의 혁신 여정을 진행 중입니다.

최근 이 은행의 클라우드 담당 팀에서는 Ready-Set-MongoDB(RSM)를 출시했습니다. 이벤트 중심의 이 프레임워크를 통해 개발자는 내/외부 API의 소비를 간소화하고 원하는 MongoDB 컬렉션 내에 데이터 변환 및 저장을 자동으로 적용할 수 있습니다. 이 은행은 MongoDB Atlas Search를 사용하여 개발자들이 자사의 멀티 클라우드 배포 환경에 대한 인사이트를 확보하고 비용 절감 여부를 식별하며 계정 소유자와 기술 이해 관계자들에게 목록 정보를 제공하도록 지원했습니다.

이들 프로그램을 시작한 후 첫 18개월 동안 자동화 덕분에 개발자의 업무 시간이 1,100일이나 줄어들었습니다. 또한 인적 개입이 줄어들고 오래된 데이터가 사라졌으며 엔지니어가 중요한 업무에 매진할 수 있게 되었습니다. Bendigo 멀티 클라우드의 새로운 과제가 등장하고 MongoDB 신제품이 출시됨에 따라 현재 Ready-Set-MongoDB를 개발 중이며 성능을 개선 중입니다. Ready-Set-MongoDB는 Bendigo의 기술 부서가 최신 기술 활용과 빠른 개발 및 혁신 기반의 문제 해결을 통해 조직의 혁신을 도모하는 과정을 잘 보여주는 애플리케이션입니다.

Heroes in Health Award 부문
Redcliffe Lifetech Private Limited

Redcliffe Labs는 지난 몇 년 간 인도에서 가장 빠르게 성장한 기술 중심 진단 서비스 업체로 성장했습니다. Redcliffe Labs는 기술과 세계 정상급 실험실을 융합하여 2030년까지 5억 명의 인도인에게 서비스를 제공한다는 사명감을 갖고 있습니다. 이 회사는 현재 180 개 도시에 걸쳐 73 곳 이상의 실험실과 1,500여 개의 워크인 센터에서 매일 수천 명의 사람들에게 진단 서비스를 제공하고 있습니다.

Redcliffe Labs는 MongoDB Atlas의 유연한 문서 모델을 이용해 자사의 혁신적인 Smart Health Report를 실행하고 있습니다. 이 Report는 다수의 지표와 추적기로 전반적인 건강 상태를 측정할 수 있도록 지원하는 환자 리소스입니다. 동급 최고의 보안과 컴플라이언스 및 프라이버시 제어를 제공하는 MongoDB 개발자 데이터 플랫폼 덕분에 Redcliffe 개발 팀은 가장 중요한 환자 데이터까지도 자신 있게 처리할 수 있게 되었습니다.

MongoDB Atlas가 기존의 데이터베이스 관리 문제를 대다수 해결해주기 때문에 개발자가 데이터베이스 관리 대신, 환자 진단 시스템을 구축하는 데 집중할 수 있습니다. Redcliffe Labs는 AI 플랫폼을 통해 진단 영역에 차세대 기술을 통합하여 대화형 진단 보고서와 고급 건강 프로파일링 및 보다 상세한 진단 및 건강 알림 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다.

Industry Disruptor Award 부문
Cathay Pacific

전 세계 60 개 이상의 취항지를 운항하고 있는 홍콩 국적기인 Cathay Pacific은 종이 서류를 일체 사용하지 않는 조종실을 보유한 최초의 항공사 중 하나로 거듭나기 위한 여정을 진행하고 있습니다. 최근까지 홍콩발 뉴욕 비행에서는 승무원이 이륙하기 전에 글자와 차트가 빼곡히 인쇄된 150 페이지 이상의 서류를 일일이 검토하여 비행 내내 정보를 계속 업데이트해야 했습니다.

2019년에 Cathay Pacific은 처음으로 제로 페이퍼 비행 정책을 실시하여 50kg에 달하는 매뉴얼과 차트, 지도 및 비행 브리핑 문서를 없앴습니다. 이렇게 대대적인 혁신을 이룰 수 있었던 것은 고도로 커스터마이징된 아이패드 애플리케이션인 Flight Folder의 원활한 프로세스 덕분이었습니다. MongoDB Atlas에 기반한 Flight Folder는 조종사의 브리핑 경험을 개선하도록 설계되었습니다. MongoDB가 수십 개의 서로 다른 정보 소스를 한 곳에 통합해준 덕분에 승무원들이 비행 경험을 동료들과 손쉽게 공유할 수 있었습니다. 또한 디지털 급유 기능이 포함되어 있어 승무원이 급유 전략을 훨씬 효율적으로 시행하여 비행 시간과 비용을 대폭 절약할 수 있습니다. MongoDB Device Sync를 사용하면 비행 중에 앱을 원활하게 동기화할 수 있고, 오프라인 상태가 되더라도 데이터가 손실되지 않습니다.

Flight Folder를 사용하기 시작한 이후로 Cathay Pacific은 조종실을 전면 디지털화하여 34만 건 이상의 비행을 무사히 마쳤습니다. 승무원의 비행 경험이 대폭 향상된 것은 물론, 비행 시간이 줄어들었고 디지털 급유 기능 덕분에 지상에서 머무르는 시간이 평균 8분가량 줄어들었습니다. 이러한 효율성을 달성하면서 Cathay Pacific은 탄소 배출량을 1만 5천 톤가량 줄일 수 있었습니다.

From Batch to Real-Time 부문
Adani Digital Labs

Adani Digital Labs은 인도에 소재한 Adani 그룹의 디지털 혁신 자회사입니다. 이 회사 개발 팀의 사명은 AdaniOne이라는 이름의 슈퍼앱(SuperApp)을 단일 플랫폼 형태로 개발하여 인도 내 십억 명의 이야기를 지원하는 것입니다.

여러 가지 사용 사례와 슈퍼앱에서 이루어질 확장 문제를 해결하기 위해 Adani Digital 팀은 애플리케이션의 성능을 개산할 주요 거래 데이터베이스로 MongoDB Atlas를 선정했습니다.

이 앱의 주요 구성 요소는 애플리케이션 전반의 활동을 한 눈에 보여주기 위해 상이한 데이터를 취합하는 방법입니다. 첫 번째 프로세스에서 개발자들은 데이터를 배치로 가져와 자사의 데이터베이스에 전송했는데, 비즈니스 요구사항 측면에서 속도가 너무 느리고 예측하기 어려웠습니다. 또한 고객 이력과 주문, 목록 및 공급망 네트워크 업데이트에 관한 통합 뷰가 고객의 수익 창출 능력에 영향을 줄 가능성이 있었습니다.

따라서 더 나은 솔루션을 찾기 위해 Adani Digital Labs은 MongoDB에 걸맞는 최신 아키텍처를 구축했습니다. MongoDB의 Change Streams와 데이터 플랫폼의 네이티브 Kafka 커넥터를 이용해 분석용 데이터를 실시간으로 산출하는 이벤트 기반 아키텍처를 제작했습니다. Adani Digital Labs은 아직까지 슈퍼앱의 롤아웃 초기 단계에 있으며, 개발자 데이터 플랫폼을 통해 조직의 성장을 도모하고 인사이트를 실시간으로 제공하면서 MongoDB와 협업하고 있습니다.

Industry 4.0 부문
Dongwha

1948년 설립된 동화그룹은 목재 산업을 바탕으로 성장했으며, 건장재 등 고부가 가치 제품군으로 사업의 수직 계열화를 이루며 마켓 리더로서 공고히 자리매김했습니다. 현재는 소재는 물론 화학, 오토라이프, 미디어까지 사업 영역을 확대했습니다.

동화 그룹은 폭넓은 디지털 전환 전략의 일환으로, 자사의 생산 효율성을 개선 및 최적화할 스마트 팩토리가 필요했습니다. 이에 데이터를 수집 및 분석하여 품질과 제품 관리 기능을 개선하는 혁신적인 Smart Factory Software 플랫폼을 구축했습니다.

이 플랫폼은 본래 MongoDB 커뮤니티 버전으로 구축되었다가 확장과 조정을 위해 최근 클라우드 기반의 MongoDB Atlas로 마이그레이션했습니다. 이를 통해 대량의 데이터를 가장 빠르고 안전하게 저장할 수 있게 되었고, 솔루션을 시계열 데이터에 맞게 최적화하며, 데이터 전반에서 머신러닝을 손쉽게 실행할 수 있게 되었습니다.

동화 그룹은 다운타임 및 공장 가동 중지 없이 마이그레이션 함으로써 애플리케이션의 신뢰성과 가용성이 크게 향상되었을 뿐만 아니라 기존 AWS EC2에 직접 설치된 Single Node MongoDB 대비 데이터 조회 성능이 6배나 향상되었습니다. 동화기업은 국내 3개 사업장과 해외 2개 사업장에 스마트팩토리를 성공적으로 구현하였으며, 이러한 경험을 바탕으로 향후에는 공장 최적화를 위한 데이터 분석 영역으로 스마트 팩토리 소프트웨어를 확장해 나갈 계획입니다.

Digital Native 부문
myBillBook

인도는 6천만 개 이상의 중소 기업이 모여 있는 SMB의 본고장이지만 디지털화의 이점을 누리고 있는 기업들은 이들 중 소수에 불과하며 아직도 대다수가 업무에 펜과 종이를 사용하고 있습니다. 게다가 인도에 소재한 대부분의 기업들이 여전히 인터넷 서비스와 중단 및 지연에 따른 변동에 시달리고 있습니다. FloBiz는 원스톱 솔루션인 myBillBook을 통해 이 문제를 해결한다는 사명을 안고 있습니다. myBillBook는 SMB를 대상으로 전문 인보이스 작성, 재고 관리, 대금 회수, 스마트 뱅킹을 통한 알림 자동화, 고객과의 교류, 직원 출근 및 급여 지급 관리, 회계 처리 및 의사 결정을 위한 25개 이상의 비즈니스 보고서 생성을 지원하는 솔루션입니다. 이 앱은 모바일에 최적화된 환경이기 때문에 기업이 모바일 기기에서 액세스할 수 있고 사용자들이 온/오프라인 환경 모두에서 대금 지급과 재고를 관리할 수 있습니다.

MongoDB Atlas에서 실행되는 myBillbook 앱은 새 기능 개발에서부터 복잡한 분석 쿼리 수행에 이르기까지 기업이 모든 작업을 수행할 수 있는 유연하고 확장 가능한 기반을 제공합니다. 또한 데이터 플랫폼에서 제공되는 모바일 데이터베이스인 MongoDB Realm은 오프라인 사용 및 동기화를 지원하여 인터넷 연결이 불안정한 상태에서도 데이터 손실이나 기능 저하가 발생하지 않습니다. 비즈니스 핵심 업무를 담당하는 고객을 성공적으로 지원한 결과, 현재 650만 곳의 인도 기업들이 대금 청구와 회계 처리 및 대금 회수에 myBillbook을 이용하고 있으며 비즈니스 성장을 도모하고 있습니다.

Customer Focused 부문
KASIKORN Business-Technology Group

1945년에 설립된 Kasikornbank(KBank)는 태국에서 가장 오래되고 규모가 큰 은행 중 한 곳입니다. 이 은행의 사명은 서비스 우수성을 달성하고 모든 고객의 삶과 비즈니스를 지원하는 것입니다. KBank의 자회사 중 한 곳인 KASIKORN Business-Technology Group(KBTG)은 MAKE by KBank라는 모바일 뱅킹 애플리케이션을 개발했습니다. MongoDB Atlas의 유연성과 개발 용이성 덕분에 MAKE의 개발 팀은 업무에 가장 적합한 데이터베이스를 선정하고 Atlas Online Archive를 통해 데이터 티어링을 자동화하며 운영 유지 보수 소요 시간을 절감할 수 있었습니다. 이로써 새로운 혁신 기능 개발에 집중하게 되면서 사용자 지정 가능한 무제한 포켓에 자금을 할당하여 별도로 사용할 수 있도록 지원하는 Cloud Pocket과 같은 고유한 기능을 개발하게 되었습니다. 이 외에도, 사용자가 주변에 있는 친구를 검색해 프로필 사진을 클릭하여 돈을 간편하게 송금할 수 있는 Pop Pay라는 기능을 개발하였고, 사용자의 재정 관리 습관을 알려주고 이를 관리할 수 있는 지출 분석 서비스인 "Expense Summary"를 개발했습니다. 2023년 1월을 기준으로 MAKE는 현재 백만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, MAKE의 거래 건수는 일년 동안 90만 건에서 750만 건 이상으로 늘었습니다.

Massive Scale 부문
China Mobile

China Mobile은 중국 본토와 홍콩 전역의 모바일 통신 네트워크를 통해 모바일 음성 및 멀티미디어 서비스를 제공하는 회사로, 총 가입자 수 기준으로 세계 최대 규모의 모바일 네트워크 사업자입니다.

통신 분야를 선도하고 있는 이 회사는 MongoDB를 이용해, 매달 10억 명 이상의 사용자에게 상세 대금 청구서를 발송하는 자사의 가장 큰 핵심 푸시 서비스 중 하나를 지원하고 있습니다. MongoDB를 도입하기 전에는 Oracle을 이용했는데, 사용자 수가 늘자 성능이 저하되는 문제가 발생했습니다. 설비에 대규모로 투자했음에도 불구하고, 대금 청구서를 작성해 사용자에게 전송하는 것과 같은 기본적인 요청을 하는 데에도 너무 오랜 시간이 걸렸습니다. 2019년에 종합 테스트를 거친 후 China Mobile은 MongoDB로 마이그레이션했습니다. MongoDB의 네이티브 샤딩 기술을 이용하자 성능이 80% 향상되었고, 50대의 Oracle 장비로 처리하던 워크로드를 단 12의 장비로 처리할 수 있게 되었습니다. 이 서비스는 현재 모든 요구사항을 처리하고 있으며 향후 규모 증가에 맞게 확장하도록 설계되어 있습니다.

MongoDB의 지원 덕분에 China Mobile은 꾸준한 성장세를 이어오고 있으며, 1억 6천8백만 명의 월간 사용자를 확보하였고 China Mobile 그룹에서 고객 만족도 점수가 가장 높은 지사 중 한 곳이 되었습니다.

← Previous

Three Ways Retailers Use Search Beyond the Ecommerce Store

When consumers think of retail search, the first thing that comes to mind is typically the search bar of an ecommerce website. This is for a good reason: a Salesforce commerce study shows that 87% of shoppers begin their shopping journey in the search bar, and Forrester has found that as many as 68% of shoppers would not return to a site that provided a poor experience. But retailers that exclusively focus on search capabilities in the context of ecommerce are missing out on huge benefits in customer experience and workforce efficiency. To drive fast application experiences, the querying and indexing of data sets is vitally important, and can be a game changer for easy performance optimization. Let’s explore some of the innovative ways that retailers are using search indexes to super-power their application experiences. Why search is important across retail organizations Large retail data sets, like product and customer data, are used by both customer-facing ecommerce or loyalty applications and internal use cases: inventory management, stock management, customer care, purchasing, supplier and vendor management, marketing and more. Customers using ecommerce search bars typically have an excellent “Google-like” experience with auto-complete, faceting, fuzzy matching, etc., but the retail workforce and back office staff often aren't given the same luxury. These internal teams are trying to work efficiently, but they are stuck using front ends powered by a traditional operational database with no search indexing capabilities. These teams are missing out on a search engine that is optimized for unknown or unpredictable workloads. Search indexing will speed up queries where the input is user-defined or might be searching across multiple fields. Let’s look at a comparison: FIgure 1: Database Query vs. Search Query For these under-served and often overlooked use cases, retailers need a quick and cost-effective solution to adding search, like MongoDB Atlas Search. Adding a search index to an application can be done in minutes, without creating operational complexity. MongoDB manages the spin up and management of the backend Apache Lucene search engine, and the complex data and index synchronization activity. Figure 2: MongoDB Atlas: Integrated database and search The three most common use cases for retail The easy addition of search can optimize application performance and usability in the retail industry in three important areas: In-store workforce applications Back office inventory and assortment Customer servicing Figure 3: Example Search use cases in three retail industry areas In-store workforce applications Speed is important in workforce applications, because these interactions happen in real time. Think of an in-store customer spelling out a name in full at checkout for a grocery purchase to be added to a loyalty account. This could add five minutes to a checkout experience, disincentivizing the customer to engage with the loyalty program. Now imagine that the same checkout attendant can identify the customer by any number of data points, not only loyalty number, but also name, first line of address, email, etc., with faster lookup through auto-complete and fuzzy matching. A retailer that MongoDB works with does this auto-lookup in store with Atlas Search in 200-300 milliseconds for optimum customer satisfaction. Customers and staff also can have difficulty remembering or correctly identifying products. A DIY amateur or a new employee can’t be expected to know the exact name or product ID. This is a great use case for search indexing as we do not know the field in the document or the product attribute that we are querying against. MongoDB has customers that stock more than 150 million products. Strong typo tolerance makes life easier for everyone. Back-office inventory and assortment Flawless purchasing and stock management ensures brick and mortar and online stores get the right inventory at the right time to maximize sales and reduce wastage or deadstock. An operator responsible for distributing products into categories will define in which store shelf a product needs to be and adjust this depending on customer behavior and contractual changes with the supplier. Inventory applications will be used on a daily basis by every operator. These are small internal applications that can have a huge impact on the overall business, but are often overlooked by large IT programs for budget or have a smaller IT team. These teams are adopting Atlas Search because they can get it up and running in as few as three weeks and fully integrated into their application without taking on more operational overhead. Customer servicing Long call center or chat conversations wait times have high operational costs and cause customer churn. It is vital to identify the customer as quickly as possible by the data they provide: order or customer ID, phone number, store address, etc. Retailers who have created a “Customer 360” across their customer relationship management and loyalty systems have created a large complex pool of data. The ability to run a single query to search across all available attributes makes it much faster to identify a customer. Search can also be used to optimize speed and accuracy of results for chat applications and chat bots who have to answer a large volume and variety of questions. This is a perfect use case for search with unpredictable user inputs. If answers to the questions can be searched across the entire knowledge base, speed and relevancy can be improved. MongoDB has retailer customers building chatbot applications for internal use cases like an IT team answering common questions, and external ones. For example, on the ecommerce homepage, a chatbot needs search functionality to be able to quickly do product lookup, customer identification, or make a suggestion. Quick and easy search implementation will add to the customer experience and reduce staff operations. Where your company could add search functionality It’s time to think beyond the ecommerce search bar. What are the search workloads within your company’s retail estate? Are there internal applications that have your frontline or back-office staff frustrated with inefficient lookups? Is the reason you’re not implementing search today the fact that it's a heavy lift to add an additional technical component to your architecture? These are the types of conversations that are driving adoption of Atlas Search across the retail industry, as businesses persevere in a tough macro-economic climate to do more with less. Adding vital functionality to applications without adding complexity is a win for the retailer, the workforce and the consumer. Want to learn about how MongoDB has integrated Search into the Atlas Developer Data Platform? Head to the Search solution page to explore more technical and in-depth resources.

March 29, 2023
Next →

Influencing Product Strategy at MongoDB with Garaudy Etienne

Garaudy Etienne joined MongoDB as a Product Manager in October of 2019. Since then, he’s experienced tremendous growth. Successful deliveries of MongoDB 4.4 features and MongoDB 5.0 sharding features helped fuel Garaudy’s career development, as did his work establishing a long-term sharding vision, mentoring others, and successfully managing interns. Now, as a Director of Product, he’s defining the strategic direction across multiple products and helping grow our product management organization and culture. Read on to learn more about Garaudy’s experience at MongoDB and his expanding team. A team with impact My team focuses on distributed systems within MongoDB's core database functions, also known as the database engine. Our team ensures the database is reliable and scalable for our most demanding customers. We ensure the product consistently performs as promised, especially at scale. MongoDB's dependability drives greater usage, which enhances our revenue and brand perception. The problems my team works on are vast and relatively undefined. These include revamping our Go-To-Market strategy for new and existing features, guiding the engineering team on architectural decisions driven by customer demands, identifying target markets, and assisting customers in challenging situations. MongoDB and AI We’re in the early stages of the AI boom. MongoDB’s document model is particularly well-suited for this era, as it excels in handling unstructured data, which makes up the majority of today’s information. As AI increasingly relies on diverse formats like text, images, and videos, our flexible schema enables efficient storage and retrieval of unstructured data, enabling applications to extract valuable insights. Our vector search capability enables fast, complex data matching and retrieval, making it ideal for AI-powered applications. This synergy between MongoDB’s document model plus Vector Search and the needs of AI-driven applications positions us as a powerful foundation for companies looking to enable AI into their workflows. The beauty of working in the core database is that it has to support every workload, including the new and expanding Vector Search applications. This means we need to ensure the database remains robust and scalable as AI demands evolve. Some examples are helping develop a more scalable architecture for Search or a new networking stack for Search. No matter what new capabilities MongoDB decides to deliver or the new markets we enter, everything must pass through the core database. This also allows you to meet lots of people and understand everything the company is doing instead of working in a silo. A rewarding career in product MongoDB is committed to career development, something I’ve experienced first-hand. The company has provided me with development opportunities through product management-specific training with Reforge, conferences, direct engagement with critical customers, and leadership training. As a product manager, I was offered mentorship and coaching with multiple experienced product leaders who provided guidance and support as I worked toward promotions. The company clearly communicates the expectations and requirements for advancement within the product management organization. Reflecting on my journey at MongoDB, I still remember the first two features I PM’d: Hedged Reads and Mirrored Reads. One of my first major highlights was presenting at the MongoDB 5.0 keynote to showcase resharding. Seeing genuine excitement from customers and internal teams about this new feature was incredibly fulfilling and reinforced its value. While the keynote was a public milestone, another personal highlight came when I finally visited one of my engineering teams in Barcelona after nearly two years of remote collaboration. This in-person time was invaluable and helped us bring the groundbreaking sharding changes for MongoDB 6.0 to the finish line. Most recently, defining the key strategic pillars for MongoDB 8.0 and allowing other product managers to take ownership of key initiatives has been more rewarding than I imagined. MongoDB’s engineering team is extremely talented, and collaborating with them always brings me tremendous joy. The most recent highlight of my career has been building a diverse product team and helping other product managers make a larger impact than they previously envisioned. Why MongoDB What keeps me at MongoDB is the opportunity to tackle significant challenges, make autonomous decisions, own multiple products, and take on greater leadership responsibilities. MongoDB also rewards and recognizes product managers who drive meaningful impact across the organization and its products. If these opportunities excite you, you'll thrive as part of MongoDB’s product management team! For my team, I’m committed to providing the right balance of guidance and autonomy. Your decisions will have a lasting impact at the executive and organizational levels, creating continuous opportunities to excel and deliver meaningful results. Plus, I always try to make the job fun. Head to our careers site to apply for a role on Garaudy’s team and join our talent community to stay in the loop on all things #LifeAtMongoDB!

November 25, 2024