단도직입적으로 물을게요. 카카오 개발자 좋나요?
뭅즤의 AI/ML 직무 인터뷰
이번 인터뷰에서는 제 선배님이신 카카오 9년 차 AI & Vision 개발자님과 이야기를 나눠보았습니다!
다양한 프로젝트를 경험하며 성장해 온 개발자님과의 인터뷰를 통해, 이 분야에서 일하는 사람들의 실제 경험과 고민, 그리고 성장 이야기를 공유해드리려고 해요. 이 글이 AI/ML 분야에 관심 있는 분들께 많은 인사이트를 줄 수 있기를 바랍니다✨
특히, 면접관으로서의 경험과 꿀팁도 가득 담겨 있으니, 놓치지 마세요!
Q1. 간단하게 자기소개 부탁드려요.
안녕하세요! 저는 카카오에서 AI, 컴퓨터 비전 관련 일을 하고 있는 9년 차 개발자입니다.
Q2. 현재 담당하고 계신 업무를 소개해 주세요.
저는 영상에서 필요한 정보를 검출하고, 실제 공간에 매핑하는 Vision 기술을 개발하고 있어요. 최근에는 과거와 현재의 영상 데이터를 비교해 변화된 데이터를 추출하는 프로젝트를 진행했습니다. 쉽게 설명하자면, 노동집약적인 업무를 자동화해서 빠르고 정확한 정보를 서비스에 활용할 수 있도록 하는 일이라고 보시면 돼요.
Q3. 이 직업/직무를 선택하게 된 계기와 준비 과정을 말씀해 주세요.
처음에는 성적에 맞춰 컴퓨터공학과에 진학한 게 시작이었어요. 2학년쯤 컴퓨터공학이 재밌어서 대학원 진학을 결심했고, 컴퓨터 비전 연구실에 들어가게 됐어요. 컴퓨터 비전 분야는 제가 개발한 기술을 눈으로 확인할 수 있다는 점이 좋았어요.
제가 직무를 선택할 때는 딥러닝이 지금처럼 인기가 있지 않았어요. 그래서 처음에는 비전 관련 업무로 시작했다가, 회사에 딥러닝 프로젝트를 제안하면서 AI 관련 업무를 하게 되었죠. 요즘은 Vision과 AI를 떼려야 뗄 수 없는 관계가 된 것 같아요.
Q4. AI/ML 분야에서는 다양한 업무가 있는데, 주로 어떤 분야에 집중하고 계신가요? 그리고 가장 좋아하는/덜 선호하는 업무는 무엇인가요?
요즘은 데이터 처리에 집중하고 있지만, 시기에 따라 리서치, 모델 개발, MLOps 등 다양한 업무를 하고 있어요. 지금은 모델 결과가 예상보다 노이즈가 많을 때 이를 분석해 고도화하는 과정을 진행 중이에요.
가장 좋아하는 업무는 리서치 단계인데, 풀어야 할 문제를 기술적으로 어떻게 해결할지 고민하고 해결책을 찾는 과정이 재미있어요. 덜 선호하는 업무는 해야 하는 일이 정해져 있고 시간을 많이 써야 하는 업무들이에요. 물론 필요한 단계이지만 제 성향과는 잘 맞지 않더라고요. ㅎㅎ
Q5. 현재 업무를 성공적으로 수행하기 위해 어떤 역량이 중요하다고 생각하시나요?
요즘 커뮤니케이션의 중요성을 많이 느껴요. 같은 문제를 해결하려면 서로 같은 인식을 가지고, 해결 방법이 다를 때 차이를 줄이기 위한 소통이 필수적이거든요. 문제를 해결한 후에도 검증 단계에서 비즈니스 목표를 향해 한 방향으로 나아가려면 커뮤니케이션이 잘 되어야 한다고 생각해요.
Q6. 커뮤니케이션 역량은 어떻게 키울 수 있다고 생각하시나요?
결국 커뮤니케이션을 많이 해봐야 하는데, 특히 나와 생각이 다르거나 다른 분야에 있는 사람과 많이 이야기하면 자연스럽게 늘더라구요. 정흥수 작가님의 '대화의 정석'이라는 책도 정말 좋더라구요. 기회가 되신다면 한 번 읽어보시는 걸 추천드려요!
Q7. 카카오에서 진행한 프로젝트 중 가장 도전적이었던 프로젝트가 무엇이었나요? 그리고 그 프로젝트에서 어떻게 성공적으로 문제를 해결하셨나요?
가장 도전적이었던 프로젝트는 기존 업무 방식을 딥러닝 기반으로 완전히 전환하는 프로젝트였어요. 당시 딥러닝이 산업에서 널리 쓰이기 전이었고, 담당 개발자는 저 혼자였거든요. 그래서 기존 모듈의 담당자들을 직접 찾아가 각 모듈의 특징과 기능을 파악한 후 이를 통합하는 딥러닝 모델을 개발할 수 있었어요.
딥러닝을 이용한 첫 프로젝트라 우여곡절이 많았다 보니 기억에 많이 남네요.
Q8. 이 일의 장점과 단점은 무엇인가요?
장점은 기술 변화가 빠르고 신기한 기술을 빨리 접할 수 있다는 점이에요. 하지만 기술 변화가 빨라서 따라가지 않으면 쉽게 뒤처질 수 있다는 것이 단점이에요.
그리고 개발자로서는 업무를 자유롭게 배분하고 휴가도 편하게 사용할 수 있다는 게 장점이라 생각해요. 단점은 기술을 배포하고 나서 나중에 이슈가 하나둘씩 나올 때 받는 스트레스가 크다는 거예요.
Q9. 최근 AI 업계에서 가장 주목하고 있는 기술적 트렌드나 변화는 무엇인가요? 그리고 이에 대비해 어떤 노력을 하고 계신가요?
매년 새로운 트렌드가 등장하는데, 현재는 LLM이 큰 흐름을 주도하고 있어요. LLM을 다루는 방식이 기존 머신러닝과 다른 부분도 많아서 사내에서 열리는 강의를 듣기도 했어요. 최근에는 LLM 관련 프로젝트를 진행하기 위해 여러 부서와 커뮤니케이션도 하고 있답니다.
Q10. 팀원과의 소통이나 협업에서 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
사실 저도 잘 못하긴 하지만, 다른 의견을 수용할 줄 아는 자세가 중요한 것 같아요. 내가 생각한 것과 다르더라도, 상대방의 생각을 이해하려는 마음이 협업의 시작이라고 생각해요.
Q11. AI/ML 프로젝트에서 예상치 못한 문제를 겪었을 때, 어떻게 대응하시나요?
우선 문제를 정확히 분석하는 과정이 가장 중요해요. 데이터, 모델, 파이프라인 등 여러 원인이 있을 수 있거든요. 문제를 파악하고 가장 효율적인 해결책을 설계한 뒤 실험하고 검증하는 편이에요. 사실 이런 과정들이 굉장히 지루하고 힘들 수 있는데, 조금이라도 더 완벽한 기술을 만들기 위해서 꼭 필요한 과정이라고 생각해요.
Q12. 개발자로서 카카오에서 성장하기 위해 활용할 수 있는 회사의 리소스나 지원 프로그램이 있나요?
최근 들어 직무 관련 교육 프로그램이 굉장히 많아졌어요. 특히, 사내에서 전문가를 초빙해 들을 수 있는 강의가 많아서 좋아요. 테크 분야뿐만 아니라 마케팅, UX 등의 주제의 강연도 들을 수 있어서 좋았어요. 특히 회사 차원에서 하는 강의이다 보니 강의 퀄리티가 좋았어요. 또한, AI 연구나 기술 개발에 GPU 서버를 자유롭게 활용할 수 있다는 점도 큰 장점이에요.
Q13. 카카오에서의 개인 성장과 팀 성장 사이의 균형을 어떻게 맞추시나요?
입사 4년 차까지는 스케일이 작은 업무를 맡아 퇴근 후에 개인적으로 공부를 많이 했어요. 이후 시간이 지나면서는 회사 프로젝트 규모가 커지다 보니 회사 업무를 통해 자연스레 개인 성장에도 큰 도움이 되었어요. 그리고 시간이 날 때마다 기술뿐만 아니라 경영, 리딩 관련한 서적도 읽고 있어요.
Q14. 카카오 같은 대기업에서 AI 분야로 취업하기 위해 중요하게 생각해야 할 부분은 무엇인가요?
가장 중요한 건 문제 해결 능력이라 생각해요. 단순히 코딩만 잘하는 게 아니라, 자신이 정의한 문제를 어떻게 해결했는지, 그 과정에서 어떤 고민을 했는지가 중요해요. 또한 남들과 다른 나만의 경험을 쌓는 게 포인트인 것 같아요.
Q15. 이 직군에서 일하고자 하는 분들에게 해주고 싶은 조언이 있다면?
다양한 분야의 사람들을 많이 만나보세요. 결국, 일하다 보면 다양한 곳에서 영감을 얻을 때가 많아요. 세상을 조금 더 넓게 보는 연습이 도움이 될 거예요.
Q16. 동료 직원을 채용할 때 어떤 점을 중요하게 보시나요?
우선, 제가 더 배울 수 있는 부분이 있는 분을 뽑으려고 해요. 하나의 주제에 대해 깊이 있는 질문을 세 번 정도 했을 때, 그 답변의 퀄리티가 계속 유지되는지를 중점적으로 보는 편입니다.
신입의 경우, 코드를 돌려봤느냐보다는 실제로 머신러닝과 컴퓨터 비전 프로젝트를 경험해 본 사람만 답변할 수 있는 질문을 던져요. 프로젝트의 난이도가 반드시 높을 필요는 없고, 기초적인 흐름을 정확하게 이해하고 있는지를 중시해요.
경력자의 경우에는 JD(직무 설명서)에 기재된 세부 기술을 실제로 사용해 봤는지 확인합니다. 또한, 모르는 질문을 받았을 때의 대응 태도도 중요하게 생각해요. 그 태도를 보다 보면, 이분과 함께 일하고 싶은지 아닌지 감이 오더라고요.
Q17. 업무 시 중요하게 생각하는 장비가 있을까요?
음… 중요하다기보다는, 전 기분을 좋게 해주는 장비가 필요해요. 손에 잘 맞는 마우스와 좋아하는 색의 키보드를 쓰고 있고, 거북목 방지를 위해 모니터 위치를 잘 조절하고 있어요. 그리고 자리에 가끔 꽃을 꽂아두면 기분이 좋아지더라고요. ㅎㅎ
Q18. 향후 5년 또는 10년 후 AI 분야의 미래를 어떻게 전망하시나요?
매년 기술이 빠르게 변화하기 때문에, 5년 후의 모습을 예상하기는 어려워요. 아마도 회사의 서비스에 최신 기술을 어떻게 잘 녹여낼지 고민하면서 일하고 있지 않을까 생각해요.
Q19. 앞으로의 커리어 목표나 계획이 있다면 공유해 주세요.
재밌게 일하는 게 제 커리어에서 가장 중요해요. 주어진 업무만 하는 것이 아니라, 내가 생각한 문제를 나만의 방식으로 해결해 가는 일을 하고 싶어요.
Q20. 이 분야에서 커리어를 쌓아가면서 후회되거나 아쉬웠던 점이 있나요?
솔직히 후회를 많이 하지 않는 성격이라, 아쉬웠던 점은 없는 것 같아요.
Q21. 경력 중에서 근본적인 문제 해결 능력을 기르는 데 중요했던 경험이 있나요?
어려운 문제를 만났을 때, 무엇이 어려운지 깊게 파고드는 습관을 들였어요. 깊게 고민하고 여러 실험을 통해 해결하는 경험이 쌓이면서 문제 해결 능력이 많이 향상된 것 같아요.
Q22. 과거의 자신에게 한 가지 조언을 해줄 수 있다면, 어떤 조언을 해주고 싶으신가요?
다른 직군의 사람들을 조금 더 빨리 많이 만나보라고 말하고 싶어요. 업무적으로 관련이 없더라도 다양한 사람들과 미리미리 대화하면서 더 넓은 관점에서 일을 풀어가면 지금보다 더 성장해 있지 않을까 생각해요.
Q23. 마지막으로, 하고 싶으신 말씀이 있다면 자유롭게 부탁드립니다.
뭅즤는 같이 일하는 동료의 입장에서 정말 다양한 인사이트를 가지고 있는 것 같아요. 궁금한 점이 있으면 많이 질문하고 배워가세요. 생각보다 많은 인사이트를 얻어갈 수 있을 거예요!
우선 바쁘신 와중에도 여러 질문에 꼼꼼히 답변해 주신 선배님께 감사드려요.
인터뷰를 통해 한 분야에서 오랜 시간 쌓아온 깊이 있는 경험과 고민들, 그리고 AI와 Vision 기술에 대한 열정을 느낄 수 있었던 것 같아요. AI/ML 분야에 관심 있는 분들께 이번 인터뷰가 조금이나마 도움이 되었기를 바라요! 앞으로도 다양한 경험을 가진 분들의 이야기를 통해, 여러분께 유익한 정보를 전달해 드릴 수 있도록 노력할게요.
