데이터 사이언스의 초석을 놓다! : 카카오 김성도님
머신러닝 캠프, 데이터 사이언스 과정 수강생 인터뷰
안녕하세요 엘리스입니다. :)
엘리스에서 세 번째로 만난 분은 현재 모집 중인 데이터 사이언티스트 아카데미의 1기 수강생 김성도님입니다. 당시 대학생이셨던 김성도님은 현재 카카오 검색서비스 4 Cell의 개발자로 일하고 계셨는데요. 데이터 사이언스 과정 이전까지는 데이터 분석과 머신러닝을 깊게 공부한 적이 없었고, 비전공자로서 소프트웨어와는 관련 없는 진로를 고민하고 계셨다고 합니다. 그런 성도님이 졸업을 앞두고 수강하신 데이터 사이언스 과정이 어떤 의미와 경험으로 다가왔던 것인지, 직접 여쭤봤습니다!
자기소개
Q. 안녕하세요 :) 자기소개 부탁드려요.
A. 안녕하세요. 저는 충남대학교 전자공학과를 졸업하고 1월에 카카오에 입사하게 된 김성도라고 합니다.
Q. 카카오에서는 어떤 일을 하고 계신가요?
A. 저는 검색서비스 4 Cell에 있어요. 이곳은 검색의 여러 카테고리, 컬렉션들을 담당하여 검색서비스를 관리하는 곳입니다. 저희 팀은 쇼핑과 지도 검색을 담당하고 있구요 저는 버스 컬렉션을 맡아 버스 검색 시스템의 서비스 운영을 하고 있습니다.
Q. 오호! 저도 자주 이용하는데요, 카카오 버스를 담당하고 계신 건가요?
A. 네. 카카오 버스에서 검색했을 경우에 나오는 결과들을 잘 반환하도록 하는 일을 하고 있습니다. 앱뿐만 아니라 다음 포털을 통한 버스 검색도 관리하고 있구요.
Q. 엘리스 데이터사이언티스트 양성 과정(이하 DS과정)은 어떤 계기로 수강하게 되신 건가요?
A. 2015년도에 엘리스에서 머신러닝 캠프를 열었을 때 참가했었는데 당시에 수업이 만족스러웠어요. 그 후에도 계속해서 데이터 사이언스를 좀 더 깊게 배워보고 싶다는 욕구가 있었습니다. DS 과정에서는 6개월 동안 수업도 듣고 프로젝트도 진행한다는 내용을 보고서 ‘이걸 통하면 내가 좀 더 깊게 공부해볼 수 있겠구나’라는 생각이 들어 참여하게 되었습니다.
데이터 사이언스 과정 이수 내용 & 후기
Q. DS 과정 이수 후에 어떤 교육적 성취가 있었나요?
A. 데이터 사이언스에 대해 제대로 알게 되어 자신감이 생겼어요. 이전에는 배우긴 했어도 ‘아 그거 들어봤다’ 정도로 얼핏 알고 있어서 자신감이 없었거든요. DS 과정을 통해서는 수식을 깊게 이해하게 되었을뿐만 아니라, 데이터를 어떻게 봐야하는지도 알 수 있게 되었어요. 그때까지는 데이터 분석과 머신러닝에 대해 깊게 알지 못했지만 DS 과정을 통해서 경험을 쌓고 시야를 넓히게 되었습니다.
Q. DS 과정에서 진행했던 프로젝트는 어떤 내용이었나요?
A. 당시 대선이 좀 지난 시기였거든요. 그때 한창 이슈가 되었던 게 가짜뉴스였어요. 이를 주제로 프로젝트를 해보면 재미있겠다는 생각이 들어서 소셜 네트워크 상에서 나타나는 가짜뉴스를 찾는 가짜뉴스 탐지기를 만들게 되었습니다.
DS 과정 당시 가짜뉴스 탐지기 프로젝트 발표 자료Fake News Challenge, 인공지능 R&D 챌린지 등 가짜뉴스를 찾는 경진대회에 쌓여있는 데이터들이 있는데요, 이 데이터를 이용해서 더욱 더 좋은 성능을 낼 수 있도록 모델을 설계하고, 이를 바탕으로 사용자의 피드백을 받아서 보다 높은 정확도를 가진 탐지기를 만들어보자는 목표로 프로젝트를 진행했습니다.
Q. DS 과정이 취업에 도움이 된 결정적인 부분! 은 무엇이었나요?
A. 당시에 프로젝트를 진행하면서 여러 가지 문제에 부딪히고 성능 개선을 위해 공부하고 고민했던 내용들이 있었는데요, 면접관분들께서 이 내용에 대해서 자세히 물어보시더라구요. 제가 깊게 공부하고 고민했었던 내용을 이야기할 수 있었죠. 면접의 거의 90%를 차지했다고 해도 좋을 정도로 DS과정이 많은 도움이 되었습니다.
Q. DS 과정에서 특히 기억에 남는 부분이 있나요?
A. 매일 새로운 것을 배워서 매일매일이 기억에 남아요. 굳이 하나를 꼽자면 DS 과정에서 참여했던 해커톤을 잊을 수가 없는 것 같네요. 조원들과 밤새워가면서 같이 진행했던 게 잊을 수 없는 재미있는 추억이기도 하고, 또 함께 모여 이렇게 하면 어떨까 저렇게 하면 어떨까 고민하고 시도해보았던 경험이 저는 가장 기억에 남는 것 같습니다.
DS 과정 당시 해커톤에 참여 중인 모습.취업의 과정
Q. 취업, 어떻게 준비했나요? :) 카카오에 입사하고 싶은 학생을 위한 팁이 있나요?
A. 카카오에는 알고리즘 테스트가 있어요. 저는 학교에서 알고리즘 수업을 듣긴 했지만 다른 전공생처럼 정식 수업으로 들은 건 아니었어요. 그래서 알고리즘 준비를 위한 공부를 많이 했어요. 팁은, 다른 사람에게 자기의 생각을 논리적으로 잘 풀어서 이야기하는 연습을 하는 것. 문제에 부딪혔을 때 어떻게 해결할 건지 먼저 머릿속으로 구상해보고 설명하는 연습을 한다면 도움이 되지 않을까 싶어요.
Q. 취업 준비를 하면서 힘들거나 어려웠던 점은 없었나요?
A. 졸업을 앞두고 마지막 학기였기 때문에 심적 부담이 있었다는 게 가장 힘들었던 것 같아요. 학교 공부도 잘 안 되고, 어떻게 취업을 준비해야 하는지 알려주는 사람도 없었기 때문에 그 심리적 부담감이 가장 컸던 것 같습니다.
Q. 어떻게 극복하셨나요?
A. 최대한 지인들에게 많이 물어보고 어떻게 준비하면 되는지 조언을 구했던 것 같아요. 많은 분들이 ‘기본으로 돌아가라’는 식으로 조언을 해주더라고요. 기업에서도 신입사원에게 거창한 역량을 바라기보다는 가장 기본이 되는 것을 충실하게 익히고 있는가를 보는 것 같아요. 그리고 알고리즘 시험을 준비하면서는 제가 약한 부분을 파악하고 이 위주로 공부하는 것에 집중하면서 어려움을 돌파해나갔던 것 같습니다.
Q. 입사 후에 가장 좋았던 건 무엇인가요?
A. 카카오에 입사 후에 가장 인상적이었던 것이 개발이라는 본업 외에도 서브 프로젝트 등을 시도하는 것을 조직 차원에서 장려하는 분위기라는 것이에요. 물론 본업을 충실히 수행하면서 해야 하겠지만, 언제나 새로운 것을 시도해볼 기회가 열려있다는 점이 가장 좋습니다. 그다음으로는 수평적인 문화. 입사를 막 했을 땐 설마 그럴까 했는데 정말로 그렇더라구요. 직급에 상관없이 닉네임으로 호칭을 통일하는 것은 외부에도 잘 알려진 대표적인 카카오 문화인 것 같아요.
개발자 업무
Q. 검색서비스 팀에서는 구체적으로 어떤 일을 하시나요?
A. 사용자가 검색했을 때 원하는 정보가 잘 나올 수 있도록 전체적인 흐름을 만드는 일이라고 생각하시면 될 것 같습니다. 검색의 목표는 사용자가 원하는 정보를 잘 찾아주는 것이기 때문에 우선 좋은 결과를 반환할 수 있도록 데이터와 검색 시스템을 최적화하고 있고요, 또 사용자에게 이러한 결과를 잘 보여주기 위한 웹 개발 등 다양한 업무를 하고 있습니다.
Q. 개발을 직업으로 가지고 나서, 학생 때 상상했던 것과 달랐던 점이 있었나요?
A. 저는 프로그래머가 되면 정말 개발 기술만 사용하는 줄 알았어요. 단순한 생각이었지만, 당연히 회사의 프로덕트나 서비스가 주가 될 수밖에 없어요. 예를 들어 카카오는 서비스를 안정적으로 운영하는 데에 초점이 맞추어져 있어요. 저는 검색서비스 팀이기 때문에 어떻게 하면 유저에게 안성맞춤인 검색 결과를 가져다줄 수 있는지 고민하게 되죠. 문제와 솔루션에 대해서 고민하는 게 우선이 되고, 이를 파악하고 정의하거나 실현하기 위한 기술로서 개발을 하게 된다는 것을 깨닫게 되었던 것 같아요.
Q. 오 그렇군요. 어떤 노력들을 하시는지 구체적으로 말씀해주실 수 있나요?
A. 예를 들면 검색했을 때 좀 더 사람들이 원하는 정보에 가까운 것을 찾아줄 수 있도록 개선한다든가, 검색을 했을 때 보다 빠른 응답 속도를 보여준다든가, 다양한 콘텐츠를 보여줄 수 있도록 한다든가 등 소비자의 요구에 맞는 서비스를 제공하려는 노력을 하고 있습니다.
Q. DS 과정에서 배운 내용이 현재 업무에 도움이 된 경험이 있나요?
A. DS 과정에서 배웠던 개념들을 현재 업무에서 메인으로 사용하고 있어요. 그래서 ‘아, 내가 배웠던 게 이렇게 쓰이는구나’라고 생각하면서 한편으로는 놀랐어요. 예를 들면 당시 배웠던 TF(Term Frequency) 피처들이 있는데 검색 전반적으로 이 개념을 정말 중요하게 사용하거든요. 그래서 면접 봤을 때 면접관분들이 좀 더 저를 관심 있게 보셨던 것 같다고 입사 후에 생각이 들더라구요.
Q. 실무에서는 이런 게 중요하다!라고 생각하는 것이 있나요?
A. 예기치 못한 문제에 논리적으로 어떻게 접근할 것인가. 이것이 중요하다고 생각했어요. 학생 때는 작은 규모로 개발을 하게 되는데, 회사에서는 많은 사람이 함께 대규모로 개발을 하다 보니 예상치 못했던 문제들이 많이 발생하는 것 같아요. 이때 정해진 공식으로 그 문제를 해결하는 게 아니라 그 현상이 왜 발생하는지 논리적으로 접근하는 게 중요하더라구요.
코딩 공부 & 앞으로의 계획
Q. 프로그래밍 공부는 개발자가 되고 난 후에도 끝이 없죠! 공부할 때 맞닥뜨리게 되는 애로사항과 이에 대한 본인만의 공부 노하우가 있으신가요?
A. 개발자라면 누구나 다양한 언어를 배우고 툴을 많이 익혀야 하는 부분에서 공통적으로 어려움을 겪을 것 같아요. 새로운 언어를 익힐 때 한숨이 막 나올 때가 많은데요, 저는 다시 기본으로 돌아가서 처음부터 생각해보고 간단한 예제부터 따라 해보면서 공부해요. 프로그래밍 언어들은 비슷한 부분이 있기 때문에 예제들을 따라 해보고 기존에 알고 있던 언어와 비교해보면서 생각해보죠. 그 후에 필요한 것들을 조금씩 만들어 보는 식으로 새로운 언어를 학습하고 있어요.
Q. 회사에서는 다양한 언어나 툴 등 공부하고 익혀야 하는 분야가 많은가 봐요?
A. 네 그렇죠. 저는 주로 공부했던 언어가 파이썬이랑 C였거든요, 그런데 회사에서는 자바를 좀 더 많이 쓰기도 하고 최근에 구글에서 만든 Go 언어도 사용하고 있어서 이런 언어들을 익히기 위해서 공부하고 있습니다.
Q. 앞으로는 어떤 일에 도전할 계획이신가요?
A. 개인적으로는 제 프로그래밍 역량을 좀 더 기르고 싶어요. 그리고 검색 업무와 관련해서 사람들에게 보다 정확한 정보를 보여줄 수 있도록 검색시스템 내의 성능 개선 등, 작업을 발전시키고 싶어요. 사용자가 원하는 최적의 정보를 찾아주는 일에 기여하는 것이 지금의 도전 과제입니다.
Q. 마지막 질문. 성도님에게 엘리스란? :)
A. 저에게 머신러닝, 딥러닝, 데이터 관점에서 눈을 새롭게 뜨게 해준 도움을 준 플랫폼이자 저의 앞길에 또 다른 대안을 제시해준 플랫폼인 것 같습니다. (웃음)
성도님은 데이터 사이언스 교육을 통해서 그냥 지나칠 수도 있었던 분야의 시야를 넓히고, 이제 그것과 가장 가까운 곳에서 일하며 고민한 내용을 실현시키고 있는 일을 하고 있습니다. 졸업을 앞두고 진로를 정해야 하는 조바심이 나는 상황 속에서도 좋아하는 컴퓨터 분야에 대한 관심을 잃지 않고 적극적으로 참여했기에 가능한 일이지 않았을까요! 무엇보다도 잘 모르지만 관심 있는 분야를 더 잘 알고 싶다는 열망과 성실함이 성도님에게 또 다른 대안의 길을 만든 것 같다는 생각을 해봅니다.
혹시 데이터 사이언스 분야에서 종사하길 희망하는 분이 계신가요?
파이썬과 Numpy, Pandas 등 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 수업, Kaggle 문제를 직접 풀어 보는 수업 등 데이터 분석 역량 강화를 위한 과목과 인공지능 관련 과목들을 살펴보세요!