수학과 출신 ML 엔지니어는 어떤 일을 할까?!
뭅즤의 AI/ML 직무 인터뷰
이번 인터뷰에서는 부모님과 선생님을 이어주는 추천시스템을 개발하는 ML 엔지니어, 이유님을 만나보았습니다. 수학과에서 시작해 머신러닝 분야로 넘어오게 된 과정과 AI와 추천시스템에 대한 열정이 어떻게 현재의 업무로 이어졌는지에 대한 이야기들을 말씀해 주셨어요. 다양한 도전과 성장을 통해 자신만의 길을 개척해 나가는 이유님의 이야기는 머신러닝에 관심 있는 분들뿐만 아니라, 자신의 길을 찾길 원하는 분들에게 도움이 되리라 생각해요.
아! 그리고 이유님은 인스타그램에 개발과 AI/ML에 관련된 양질의 콘텐츠를 업로드하고 계시니 팔로우해 보시면 좋겠죠?! ㅎㅎ
- instagram : yiyu.log
Q1. 간략하게 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 현재 선생님과 부모님을 이어주는 추천시스템을 개발하고 있고 yiyu.log라는 인스타 계정을 운영하고 있는 머신러닝 엔지니어 이유라고 합니다. 반갑습니다!
Q2. 현재 담당하고 계신 업무를 소개해 주세요.
저는 부모님이 아이들을 돌봐줄 사람이 필요하거나 아이들을 가르쳐줌과 동시에 돌봐줄 사람이 필요할 때 부모님의 니즈에 맞는 선생님을 추천해 주는 일을 하고 있어요. 추천뿐만 아니라 GPT API를 활용해 이미지를 통해 필요한 정보를 뽑는 일도 하고 있고 앱에서 필요한 정보를 빠르게 가져오기 위해, 추천시스템에 필요한 feature를 가져오기 위한 elastic search 검색엔진도 운영하고 있습니다.
Q3. AI/ML 분야에서는 리서치, 모델 개발, 데이터 처리, 모델 서빙, MLops 등 다양한 업무가 있는데, 본인은 주로 어떤 분야에 집중하고 계시고, 그중에서 가장 좋아하는 또는 덜 선호하는 업무가 무엇인가요?
현재 회사에 들어온 지 얼마 되지 않았어서 운영, 엔지니어링 업무를 중점적으로 하고 있어요. 추천시스템 성능을 높이기 위해 다양한 feature들을 만들어내기도 하고 랭킹을 매기기 전 조건에 맞는 선생님들을 가져오기 위한 쿼리도 작성하고 있죠. 어느 정도 익숙해지면 추천시스템 성능을 높이기 위한 리서치, 모델 개발에 집중하고 싶어요. 저는 서비스를 만드는 걸 좋아해서 서비스에 직접적으로 연관된 업무들을 좋아해요. 그러다 보니 어떻게 하면 더 마음에 드는 선생님을 추천할 수 있을지 고민하며 업무에 임하고 있습니다. 그러다 보니 서비스에 크게 연관이 없는 분야는 그리 좋아하지 않아요.
Q4. 이 직업/직무를 선택하게 된 계기와 준비 과정을 말씀해 주세요.
저는 원래 수학과였어요. 답이 있는 걸 좋아했었거든요. 대학교 때 진로에 대해 고민해 보다가 수학과 접목할 수 있는 직업을 탐색해 보자는 생각에 1년 휴학을 하고 관심 있는 직업 리스트를 적어두고 하나씩 탐색해 봤어요. 그중에서는 은행원도 있었는데 틈만 나면 은행에 가서 은행원이 어떤 일을 하는지 관찰하기도 했고요.
그러다가 데이터분석이라는 분야를 알게 돼서 대학원 인턴을 시작하다가 석사과정까지 밟게 되었습니다. 분석을 하다 보니 머신러닝이란 분야를 알게 되었고 그 이후로 머신러닝 쪽으로 연구를 하게 되었습니다. 컴퓨터공학과를 나오지 않았다 보니 프로그래밍에 대해 하나도 모르던 터라 밤마다 코드를 짜보고 결과를 만들어내는 시간을 많이 가졌었어요. 다만, 아쉬웠던 건 연구는 연구로 끝나는 경우도 많은 것 같더라고요. 저는 조금 더 실체가 있는 게 좋아 제품에 녹일 수 있는 머신러닝을 만드는 일을 택하게 되었습니다.
Q5. 현재 업무를 성공적으로 수행하기 위해 어떤 역량이 중요하다고 생각하시나요?
도메인에 대해 많이 관심을 가지는 게 중요한 역량인 것 같아요. 모든 걸 다 실험해 보면 좋겠지만 데이터가 굉장히 많기 때문에 그중에서 어떤 게 가장 영향력이 클지 우선순위를 정해야 하거든요. 그럴 땐 도메인을 공부하고 데이터도 계속 들여다보면서 필요한 데이터를 사용하는 게 중요한 것 같습니다.
Q6. 이 일의 장점과 단점은 무엇인가요?
단점으로는 해야 될 게 정말 많다는 거예요. 성능을 높이기 위해 연구도 해야 하고 개발도 해야 하고 운영도 해야 되기 때문에 공부할 게 정말 많다는 게 어찌 보면 단점일 것 같아요. 하지만 이 단점이 장점이 될 수 있을 것 같아요. 정말 질리지 않고 매번 새로운 공부를 할 수 있고 새로운 에러를 마주할 수 있거든요. AI는 점점 더 발전하고 있다 보니 그리고 사람들이 관심 가져주다 보니 늘 새롭습니다.
Q7. 이 직군에서 일하고자 하는 분들에게 해주고 싶은 조언이 있다면?
자신만의 제품을 만들어보는 걸 추천해요. 데이터도 직접 구하고 직접 처리하고 어떤 모델을 쓰면 좋을지 고민해 보는 시간들이 정말 큰 도움이 되더라고요. 제품을 만들면 끝이 아니라 운영도 해야 되기 때문에 운영을 하면서 발생하는 이슈들을 해결해 나가면 정말 크게 성장하는 것 같아요.
Q8. AI/ML 분야에서 최근 관심 있는 분야가 있나요?
요즘은 추천시스템에 관심 많아요. 그래서 지금 회사에 오기도 했고요. 이 분야에서 가장 유저와 긴밀하게 소통할 수 있는 분야가 무엇일지 생각해 보면 추천시스템인 것 같았거든요. 추천시스템은 랭킹도 중요하지만 어떤 후보들을 가져올지도 고민해야 해요. 그래서 모델이라 하지 않고 시스템이라 하더라고요.
Q9. 업무를 하면서 기억에 남는 에피소드나 도전 과제가 있을까요?
저희 앱에선 방문일지를 쓰고 있는데요. 기획가분이 방문일지를 모두에게 오픈해 하나의 콘텐츠로 계획을 했었는데 얼굴이 있다 보니 모두 동의를 받아야 하는 상황이 생겼어요. 그러다 보니 동의받을 항목이 너무 많아진 게 문제였죠. 이 문제를 머신러닝 쪽으로 가져와 얼굴을 탐지해서 얼굴이 있으면 공개하지 않고 얼굴이 없는 사진들만 공개할 수 있게 사진마다 플래그를 달았어요. 현재 회사가 추천시스템에만 머신러닝을 사용하고 있어서 다른 곳에서도 쓸 수 있다는 것을 보여줄 수 있는 사례가 되었어요. 앱 내에서 꼭 필요한 과제를 풀 수 있어 굉장히 뿌듯했습니다.
Q10. 앞으로의 커리어 목표나 계획이 있다면 공유해 주세요.
저는 저만의 앱을 만들어서 운영하는 게 제 목표예요. 개발자로서 모두의 꿈이지 않을까 싶어요. 저는 백엔드 성향이 큰 머신러닝 엔지니어이지만 제품을 만드는 걸 너무 좋아해요. 그래서 제가 직접 만든 앱을 머리부터 발 끝까지 만들고 싶어요. 제가 만든 앱에 AI가 들어가는 게 최종 목표고요.
Q11. 과거에는 작업 별 AI 모델 개발이 중요했지만, 최근에는 잘 만들어진 거대 모델을 잘 활용하는 것이 더 중요하다고 주장하는 분들이 많은데요. 이 부분에 대해서는 어떻게 생각하시나요?
저도 거대 모델을 잘 활용하는 게 더 중요하다고 생각해요. 결국 어떻게 만들었냐는 중요하지 않고 그 모델이 어떻게 활용되고 있는지가 중요하다고 생각하거든요. 거대 모델을 어떻게 하면 잘 활용할 수 있는지를 집중해서 봐야 된다고 생각해요.
Q12. 팀에서 협업은 어떻게 하시나요? 팀원과의 소통이나 협업에서 중요하게 생각하는 점은 무엇인가요?
어떤 업무를 하고 있고 어떤 부분이 어렵고 어떤 부분에 고민이 많은지를 짧게나마 공유하는 게 좋은 것 같아요. 팀끼리 데일리스크럼을 했었는데 한 명이 갑작스럽게 빠지더라도 어느 정도 커버가 가능하고 어려웠던 부분을 공유하면서 해결이 되거나 다른 팀원이 준 힌트로 해결이 되는 경우들이 많았거든요. 자주 내용을 공유하는 게 중요한 것 같습니다.
Q13. 마지막으로, 추가로 하고 싶으신 말씀이 있다면 자유롭게 부탁드립니다.
날도 덥고 많이 힘든데 모두들 늘 건강하시고 하고 싶은 일 다 하고 사시는 분들이 되길 바라겠습니다!
바쁘신 와중에도 인터뷰에 참여해 주신 이유님께 진심으로 감사드리며, 이 인터뷰가 독자 여러분께 많은 도움이 되기를 바랍니다. 특히 연구는 연구로 끝나기에 실서비스에 적용할 수 있는 시스템을 만드는 일을 선택하셨다는 말씀에 깊이 공감해요. 저도 실제로 쓰이는 것을 만드는 일에 관심이 가더라고요.
이유님의 앞으로의 여정에도 많은 응원 부탁드립니다. 감사합니다!
