“사용자와 소통하는 제품 개발, 보람있는 경험이죠”

“사용자와 소통하는 제품 개발, 보람있는 경험이죠”

마키나락스는 2022년을 맞이해 새로운 성장 모멘텀을 준비하고 있습니다. 새로운 글로벌 스탠다드를 제시할 AI 프로덕트 ‘마키나락스 링크(Link)’와 ‘마키나락스 런웨이(Runway)’를 연내 잇달아 출시하며 글로벌 테크 리더로의 도약을 시작할 예정인데요.

이 중 Link는 베타 테스트를 마치고, 오는 3월 출시를 앞두고 있는데요. Link는 주피터(Jupyter) 노트북 환경에서 작성한 머신러닝 관련 코드 스크립트를 MLOps에서 활용 가능한 파이프라인으로 전환해주는 도구입니다. 데이터 사이언티스트가 익숙하지 않은 K8S 지식 등 MLOps 활용을 위한 기술적 허들을 제거하고, 파이프라인/셀 단위 결과물 및 피드백 공유 등의 기능을 탑재해 현재 64%에 불과한 Jupyter 결과물의 재사용 비율을 크게 증가시킬 것으로 기대되고 있습니다.

오늘은 마키나락스의 머신러닝 모델 개발 솔루션 Link를 만드는 MLOps제품화팀 엔진 파트에서 함께 하고 있는 휘연 님의 인터뷰를 준비했습니다. 휘연 님은 마키나락스에서 전문연구요원으로 첫 커리어를 시작해, MLOps 엔지니어로서 Link 제품을 개발하며 “사용자와 소통하는 제품을 만드는 것에 보람을 느끼고 있다”고 하는데요. 지금부터 휘연 님의 이야기를 만나보세요.

휘연 님은 입사 전 어떤 분야를 연구하셨나요?

저는 대학원에서 진화 연산(Evolutionary Computation) 을 이용한 최적화 분야를 연구했습니다. 진화 연산은 유전 알고리즘, 진화 전략, 유전 프로그래밍을 포함하는 학문 분야인데요. 컴퓨터 과학의 다양한 분야 중 인공지능에서 세분된 분야로 볼 수 있습니다.

학업 외적으로는 모교 학우들을 대상으로 카카오톡 플랫폼을 활용한 알림 챗봇 서비스를 운영해본 경험이 있어요. 서비스 시작 당시, 학교 시스템이 모바일을 지원하지 않아 모든 공지를 PC로 확인해야 하는 불편한 환경이었어요. 강의실에 도착해서 휴강된 걸 알게 되는 것도 다반사였죠. 이러한 시스템의 불편을 개선하고자 수강하는 강의의 공지사항과 과제 등 다양한 정보를 실시간으로 알려주는 챗봇 서비스를 4년간 운영했었습니다.

마키나락스에 합류하게 된 계기는 무엇인가요?

다른 회사에서 전문연구요원으로 일하고 있던 학교 동기를 통해 마키나락스를 알게 되었어요. 그 친구가 잡 포털을 보다가 괜찮은 회사인 것 같다고 추천을 해주더라고요. 저도 살펴보니 업무도 재미있을 것 같고 문화도 괜찮을 것 같아 홈페이지를 통해 지원해 입사하게 됐습니다.

처음에는 MLOps Platform팀의 MLOps 엔지니어로 조인을 했었는데요. 예전에 AD Kit(Anomaly Detection Kit)가 기획됐을 때 API 관련 협조 요청이 있어서 그 업무를 하다가, 현재는 MLOps제품화팀에서 일하고 있어요.

MLOps제품화팀은 무슨 일을 하나요?

저희는 지금 Link라는 제품의 출시를 앞두고 있어요. Link는 데이터 사이언티스트가 친숙한 환경에서 쉽고 빠르게 파이프라인 및 모델을 개발하고, 공유와 협업을 할 수 있도록 돕는 툴이라고 말씀드릴 수 있는데요. 크게 기획, 프론트엔드, 백엔드, 엔진 파트로 나뉘어 일하고 있는데, 저는 엔진 파트에서 Link 제품의 기능을 위한 Python 커널 및 프론트와 통신하는 부분을 구현하고, 제품의 빌드와 배포를 담당하고 있습니다.

MLOps제품화팀의 개발문화는 어떤가요?

MLOps제품화팀은 제품을 만드는 팀이다 보니 ▲사용자의 pain points를 해결하고 사용자 경험을 개선하는 제품을 만드는 것 ▲사용자가 비용을 지불하고 살 수 있는 제품을 만드는 것을 목표로 삼고 있습니다.

공통의 목표 아래 저희 팀에는 활발히 아이디어를 공유하고, 적극적으로 질문하고, 서로 도와주는 분위기가 형성돼 있어요. 일하면서 이슈가 생겼을 때는 빠르게 공유해서 긍정적으로 마인드로 함께 해결책을 찾습니다. 공유하는 것을 고민하기보다는 공유한 다음에 고민하자는 것이 저희 팀의 그라운드룰이에요.

마키나락스에서 커리어적으로 성장했다고 느끼는 포인트가 있다면요?

대학원에서 연구하는 것도 보람 있는 일이었지만, 저의 개인적인 성향상 사용자가 있는 상용 서비스가 더 흥미를 느끼는 것 같아요. 앞서 말한 챗봇 서비스의 운영을 종료할 때 이용자들이 ‘덕분에 편하게 학교에 다닐 수 있었다’고 남겨준 댓글을 보면서 보람 있다고 느꼈어요. 그래서 전문연구요원 복무가 끝난 이후에도 사용자들과 소통할 수 있는 업무를 하고 싶습니다.

예전에 개인적으로 서비스를 운영했을 때는 배포하고 유지·보수하는 과정이 조금 서툴렀던 부분이 있는데, 마키나락스에서 실제 제품을 개발하며 효율적으로 자동화하고 개선하는 방법을 연구하며 조금 더 성장한 것 같아요. 그리고 출시를 앞둔 제품의 개발에 참여했다는 것 자체도 개인적으로 큰 커리어가 되리라 생각합니다.

업무 외적으로 만족하는 부분은 어떤 것이 있을까요?

회사 분위기 자체가 굉장히 젊은 분위기예요. 나이에 상관없이 주니어들도 시니어들도 함께 다양한 소모임에 참여하며 역동하고 있다는 느낌을 받고 있어요. 또한, 궁금한 것이 있으면 적극적으로 물어보고, 적극적으로 도와주는 분위기가 정말 좋다고 생각합니다.

또 마키나락스의 사옥은 강남대로에 위치하고 있는데요. 지하철도 가깝고, 버스 노선도 매우 많아서 교통이 편리하거든요. 개인적으로는 집과의 출퇴근 거리가 가까운 것도 정말 좋습니다. (웃음)

어떤 분들이 MLOps제품화팀에서 함께 했으면 하시나요?

현재에 만족하지 않고, 사용자들이 간지러워할 만한 부분을 찾고 긁어줄 수 있는 방법을 아는 분이면 좋을 것 같습니다. 저희 팀은 데이터 사이언티스트가 더 쉽고 빠르게 데이터를 분석하고 모델을 개발하도록 돕는 툴을 만드는 팀이거든요. 툴을 만드는 팀인만큼, 사용자들의 불편함을 고민하고 어떻게 하면 개선할 수 있을지 아이디어를 함께 나눌 수 있는 분과 함께 하고 싶습니다.

또한, 새롭고 다양한 기술을 습득하는 데 흥미가 있는 분이면 좋을 것 같아요. 사용자 기능을 만드는 데 있어서 다양한 지식을 탐색하고 학습하면서 개발하는 경우가 많거든요. 그렇기에 새로운 기술에 호기심을 갖고 서로 공유하며 함께 성장할 수 있는 분이 오시면 좋겠습니다.

MakinaRocks
2022-02-04
Use Cases
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