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by 시니어 산업 읽어주는 남자 Feat 스타트업 창업기 Apr 30. 2021

스타트업 미래 밥벌이, 책임져 드립니다.

케어닥 인프라&데이터엔지니어링팀 에릭과 노아의 이야기

Q. 두 분 자기소개 부탁 드려요.

노아: 안녕하세요. 데이터엔지니어팀에서 근무하고 있는 노아입니다. 케어닥의 인프라와 데이터엔지니어링을 담당하고 있고, 업무 경력은 6년 정도에요.

에릭: 노아와 함께 인프라, 데이터엔지니어링을 맡고 있어요. 외국계 회사, 중견기업, 창업 등을 거쳐 케어닥에 온 케이스라 경력이 좀 긴데요. 올해로 일한지 17년 됐네요.

Q. 많은 회사 중 케어닥을 선택하신 이유를 알고 싶어요.

노아: 우선은 이전 회사에서도 써왔던 쿠버네티스(kubernetes) 기술을 계속 활용할 수 있는 곳을 찾다가 케어닥 공고를 보게 됐어요. 제가 원래 하던 인프라 쪽을 하면서, 추가적으로 데이터 엔지니어링으로 업무를 확장 해볼 수 있는 점이 매력적으로 느껴지더라고요. 또, 이전 회사에서는 고객사를 위한 인프라를 구축했었는데 내가 한 조직에 속해, 좀 더 오너쉽을 가지고 일하기 때문에 인프라 엔지니어로써 성장 가능성이 높겠다는 생각도 들었고요. 마지막으로는 케어닥이 성장 가능성이 큰 산업군에 속해 있으면서도, 사회적으로도 의미 있는 일을 할 수 있는 곳이라는 점에서 입사를 결정하게 됐어요.

에릭: 저는 직접 창업을 해서 2년 정도 올인한 경험이 있는데요. 열심히 했지만 결과가 좋지 않았어요. 다시 일반 기업으로 가고 싶진 않았고, 또 창업을 시도하는 것보다는 좋은 멤버들이 있는 스타트업에 가서, 내가 잘할 수 있는 일로 기여하는 게 성공 확률이 높겠다는 생각이 들더라고요. 제가 생각하는 조건들을 갖춘 곳을 찾다가 케어닥을 알게 됐어요. 우선 한국이 빠르게 노령화 사회가 되고 있기 때문에 당연히 실버케어 쪽 비즈니스가 성장할 거라는 생각이 있었고, 노아가 말한 것처럼 의미 있는 일을 하고 있는 회사라는 점도 마음에 들었어요.

비하인드 스토린데, 처음 지원했을 때 서류 탈락을 했어요. 인프라나 데이터엔지니어링 업무 경험도 길고 스타트업도 경험했으니 서류는 당연히 통과할 거라고 생각했는데 자존심이 상하더라고요. '어, 이거 뭐지?' 해서 또 지원하고 나서야 인터뷰를 하게 됐어요. 나중에 CTO 카일에게 들어보니, 당시엔 케어닥이 지금보다도 초기 기업이었고 제가 공고에 써놓은 자격요건보다 훨씬 경력이 길었다보니 잘못 지원한 줄 알고 탈락 시켰다고 하더라고요. 그런데 다시 지원하길래, '아 이분 진심이구나' 그때 알았다고 해요. (웃음)

Q. 케어닥 입사 전에는 어떤 일을 하셨는지 궁금해요.

노아: 저는 케어닥 입사 전에 두 곳을 거쳤는데요. 첫직장에서는 고객사 대상으로 Hadoop 플랫폼을 구축하고 유지 보수하는 업무를 주로 했어요. 케어닥 오기 직전에는 AI 솔루션을 제공하는 회사에서 k8s, docker, r studio server pro 등의 엔지니어 업무를 했고요. 결과적으로는 인프라와 관련된 일들을 계속 했고, 데이터 엔지니어링 쪽 업무는 케어닥에 와서 처음 시작했어요.

에릭: 17년을 일했다 보니까 어디서부터 이야기해야 할지 모르겠는데...우선 저는 벤처 회사에서 시작해서, 외국계 회사에서 꽤 오랫동안 일했어요. 국내 중견회사에서 일을 한 적도 있었고, 창업도 해본 후에 케어닥에 오게 됐어요. 개발 관련 경력이 제일 길지만, 중간에 프리세일즈 직무나 블록체인, iOT 산업의 프로젝트 매니저 업무를 하기도 했고요. 케어닥에 지원하면서 제가 썼던 이력서를 다시 봤는데, 4년마다 커리어에 조금씩 변화가 있었어요.

Q. 업무 관련 질문으로 넘어가서, 두분이 하시는 인프라와 데이터 엔지니어링 업무 범위가 궁금해요.

에릭: 우선 인프라 엔지니어쪽 업무를 간단하게 설명 드려 볼게요. 최근에는 대부분의 스타트업들이 인프라 구축을 위해 클라우드를 사용하는 추세인데요. 케어닥도 구글 클라우드를 활용하고 있어요. 저희가 운영하는 모든 서비스들이 클라우드 환경에 구축 되어 있는데요. 인프라 엔지니어는 이 클라우드를 관리하면서, 서비스 제공에 문제가 생기지 않도록 유지하고 보수하는 역할을 한다고 보시면 됩니다.

데이터엔지니어링 업무로 넘어가 보면, 어떤 산업군을 막론하고 사용자가 있는 서비스를 운영하는 기업이라면 결국은 많은 데이터들이 쌓이게 되는데요. 데이터는 날 것 그대로 쌓여있으면 사실 그 자체로는 별로 의미가 없어요. 데이터엔지니어들은 의미 있는 지표를 찾아낼 수 있도록 데이터를 가공하고 추출해서 부가가치가 높은 데이터를 만들어야 해요. 그런 의미 있는 데이터들이 모여, 빅데이터를 구현할 수 있게 되죠.

설명에서 짐작하셨을 수 있지만, 인프라와 데이터 엔지니어링 업무는 성격이 좀 달라요. 아직까지는 저희 팀에서 같이 할 수 있는 정도의 업무량이었는데요. 서비스가 성장하면서 다루는 데이터가 점점 많아지고 있기 때문에 새로운 분들도 모시고, 업무를 나눌 예정이에요.

Q. 케어닥의 인프라&데이터엔지니어링 팀에 입사한다면 어떤 일을 하게 되나요?

노아: 저희 팀에 오신다면, 새로운 인프라를 구축하는 일을 같이 하게 될 거에요. 케어닥이 현재 집중하고 있는 간병인 매칭 서비스 뿐만 아니라 신사업도 준비하고 있거든요. 또, 이미 구축한 인프라도 더 나은 방향을 고민해서 개선해야 하고요. 예를 들면 이미지를 제공하는 서버나, 데이터를 가져오고 적재할 수 있는 스트리밍 서버, 데이터를 제공하는 분산 시스템 등을 관리하고 있어요. 제가 입사한 후에 이미 두, 세번의 개선작업을 마친 상태에요. 앞으로도 지속적인 스터디와 테스트를 통해 최적의 인프라를 만드는 게 저희 팀의 목표에요.

에릭: 인프라 쪽은 노아가 잘 설명해서, 저희 팀에서 하고 있는 데이터엔지니어링 쪽 업무를 설명 드려볼게요. 케어닥은 실버케어 플랫폼이기 때문에 정부, 공공기관이나 신뢰할 수 있는 곳에서 제공하는 헬스케어 관련 데이터들을 계속 수집 하고 저장하고 있어요. 앞에서 말씀 드린 것처럼 원본 그대로의 데이터는 사업 부서에서 활용하기 어렵기 때문에, 변형하고 가공해서 데이터 베이스화 하고 있어요.

또 저희가 제공하는 요양시설 찾기, 케어코디 매칭 서비스 등에서 쌓이는 자체적인 데이터들도 있어요. 사용자들이 어떤 시설을 많이 검색했는지, 케어코디분들이 쓰는 돌봄일지 등이 계속 쌓이고 있죠. 이런 데이터를 베이스로 해서 매칭 서비스를 더 고도화 한다거나, 운영 단에서 최소한만 개입할 수 있도록 챗봇을 만드는 데 활용할 계획이에요.

Q. 일을 더 잘하기 위해서 신경 쓰는 부분이 있으신가요?

에릭: 자동화 시스템을 만드는 데 시간을 많이 투자했어요. 개발 후에 배포, 관리하는 과정이 자동화가 잘 안 돼 있으면 신규 서비스가 실제로 작동하기까지 시간이 오래 걸리거든요. 스타트업은 서비스를 계속 빠르게 개선하기 때문에 이 프로세스를 잘 구축해놔야 하는데요. 제가 입사하기 전부터 카일도 이 부분을 신경 썼고, 저도 가장 관심을 기울이는 부분인 거 같아요. 케어닥은 개발자분들은 개발에만 집중하면 되고, 그 이후의 코드 관리, CI/CD 인터그레이션, 배포 등의 단계는 모두 자동화 해놨어요.

또, 문서화를 중요시 하는 편이에요. 이건 저뿐만 아니라 케어닥 전체의 문화이기도 한데요. 외국계 회사에서는 인트라넷이나 위키에 히스토리가 잘 저장 되어 있어서, 궁금한 점이 있으면 키워드로 검색하면 대부분 해결할 수 있었거든요. 그렇지 않은 기업에도 다녀봤더니 이 차이가 굉장히 크더라고요. 그래서 저 스스로를 위해서도 그렇고, 앞으로 합류할 팀원들을 위해서 최대한 자세하게 업무 내용들을 기록해 놓는 편이에요. 일하느라 바쁠 때는 건너 뛰고 싶은 생각이 들 때도 있는데, 길게 보면 팀 전체의 효율을 높일 수 있는 방법이기 때문에 충실히 하고 있어요.

Q. 앞선 인터뷰에서 다른 팀원분들이 케어닥이 데이터를 잘 활용할 수 있는 환경이고, 에릭과 노아에게 도움을 많이 받는다고 말씀 하시더라고요.

노아: 저희 서비스에서 쌓이는 데이터와 외부를 통해 모으는 데이터 양이 꽤나 많기 때문에 이 데이터들을 가공하고, 저장하는 것도 꽤 시간이 많이 걸려요. 조금이나마 이 시간을 단축시키기 위해서 데이터 스트리밍 서버를 구축해놨어요. 또, 다른 팀에서 데이터 요청을 하면 최대한 빠른 시간 내에 드리려고 해서 그렇게 말씀해 주신 것 같아요.

에릭: 저희 팀이 해야하는 일은 로(raw) 데이터를 잘 가공해서 다양한 팀에서 적재적소에 활용할 수 있도록 만들어주는 거라고 생각해요. 일단 데이터를 잘 정제해놓으면, 마케팅팀이든 개발팀이든 API 만 뽑아서 원하는 걸 사용할 수 있거든요. 특히 마케팅 팀은 내외부의 다양한 툴을 사용해서 통계를 봐야 하기 때문에 데이터를 제공할 때 더 신경 쓰는 편이에요.

Q. 마지막 질문이에요. 케어닥 인프라 & 데이터엔지니어링 팀에선 어떤 커리어를 쌓을 수 있을까요?

에릭: 인프라 분야에서 클라우드에 대한 관심도 높아지고 도입을 검토하는 곳들이 많아지고 있어서, 공부 차원에서 써보신 분들이 꽤 계실 거에요. 개인적으로 공부하는 것도 물론 도움이 되겠지만, 업무에 도입해보면 또 다르거든요. 케어닥에서 클라우드 기반으로 쿠버네티스 기술을 직접 사용하며 업무 경험을 쌓는다면, 어디든 가실 수 있을 거라고 생각해요. 물론 제 입장에선 계속 함께 일할 수 있다면 제일 좋겠지만요. (웃음)

데이터엔지니어링 쪽은, 요즘 데이터나 AI 관련 교육을 하는 학원이 많은 것으로 알고 있는데요. 교육 자료로 사용하는 것들이 대부분 이미 잘 정리 되어 있는 데이터들일텐데, 오늘 인터뷰에서 계속 말씀 드렸지만 현업에서 다루게 되는 데이터는 날 것 그대로거든요. 데이터를 모델링 하기 위해 드는 시간이 100이라면, 데이터 클렌징과 가공에 80, 그 이후 모델링 등 고도화 작업에 20을 쓰게 돼요. 케어닥에선 데이터엔지니어로써 앞단의 경험을 충분히 쌓을 수 있는 생생한 데이터들이 계속 쌓이고 있어요. 우선 이 업무로 시작해서, 장기적으로는 데이터싸이언티스트 역할까지 확장하실 수 있도록 도울 예정이에요.

노아: 에릭이 말한 것처럼 클라우드 쪽에서 인프라 기술을 익힌다면, 소위 밥 벌어먹는 데 문제 없을 거고요 (웃음). 저는 케어닥에 와서 데이터 엔지니어링으로 업무를 확장한 케이스라고 말씀 드렸잖아요. 이전 회사에서 DB 구축까지는 해봤는데, 실제 데이터를 가공하는 업무를 해본 적은 없었거든요. 케어닥에 입사한 후 에릭과 함께 일하며 많은 것들을 배울 수 있었어요. 제가 6년 정도 사수 없이 혼자 일을 해봤기 때문에 차이점을 확실히 느낀 것 같아요. 직무에 따라 다르겠지만, 지금 저의 직무는 잘 아는 분께 배우면서 일하는 게 훨씬 빨리 성장할 수 있다고 생각해요. 혹시 미래의 동료분이 읽고 계신다면 저의 이야기가 조금이나마 도움이 됐으면 좋겠어요!