추천 시스템 기술 블로그를 향한 첫걸음을 내딛다

전문성과 소통을 위한 기술 블로그, 추천 시스템의 좋은 영향력을 꿈꾸다.

안녕하세요, 저는 현재 투비소프트라는 IT 회사에서 소프트웨어 개발자로 근무하고 있는 이동희입니다 :) 

오랜 시간 동안 개발자가 기술 블로그를 작성하는 것이 여러 가지 장점이 있다는 사실은 알고 있었으나, '블로그 글을 작성하는 시간에 코드를 한 줄 더 적어보는 게 더 낫지 않나?' 또는 '개발자가 글을 쓰는 건 너무 진입 장벽이 크다'라는 생각에 도전하지 못하고 1년 정도의 시간을 보낸 것 같습니다. 

지난 1년, 그리고 그 이전의 시간 동안 저는 현재 회사에서 Python PyQT를 이용한 Application 개발, C++와 JavaScript로 구성된 회사 개발 툴 프레임워크 개발, TCP Socket 통신 처리, SQL, 머신러닝 추천 시스템 개발, DACON(한국판 Kaggle과 같은 머신러닝/딥러닝 경진대회) 등 다양한 경험을 쌓을 수 있었습니다. 사실 당시에도 저는 제가 공부하고, 습득한 내용을 정리하는 것을 좋아해서 주로 구글 드라이브 문서를 통해 정리하는 습관이 있었습니다. 

그러다가 얼마 전부터 앞으로의 커리어에 대한 고민하고 기도하다가 IT 업계로부터 발생하고 있는 SNS 중독, 가짜 뉴스, 부적절한 동영상 추천과 같은 사회적 피해들을 올바르게 변화시키고 싶다는 생각이 들었습니다. 이는 제 아내가 몸담고 있는 사역팀에서 시작한 자이온(ZION)이라는 프로젝트가 저에게도 도전이 되었습니다. 하지만 어떻게 IT 업계로부터 발생한 피해들을 변화시킬 것인가? 피해를 발생시키는 IT 업계를 직접 찾아가서 시위를 할 것도 아니고.. 여러 가지 고민 끝에 저는 제가 속한 IT 업계부터 조금씩 변화시켜 나가야겠다는 생각이 들었습니다. 그렇게 하기 위해서는 먼저 제가 속한 IT 업계에 대한 전문성을 더 길러야 한다는 생각이 들었습니다. 지금까지 다양한 개발을 해왔는데, 제가 정말 좋아하는 것, 잘할 수 있는 것을 객관적으로 고민해보았고, 회사에서 수행했었던 '추천 시스템 개발' 경험이 떠오르면서 해당 분야를 선택하게 되었습니다. 

추천 시스템 개발 기술 블로그 작성은 자신의 전문성을 기르는데 더 큰 도움을 줄 것입니다. 더 나아가 블로그를 통해 같은 업계에 속한 다양한 분들, 또는 관심을 가진 분들과 소통하며 또 많이 배우고 싶다는 생각이 강하게 들었습니다. 

추천 시스템은 고객이 원하는 콘텐츠를 매번 검색하는 수고를 덜어주고, 고객 스스로 생각하지 못한 콘텐츠를 접할 수 있는 기회를 제공하는 등 많은 장점을 가지고 있어서 오래전부터 정말 다양하게 적용되었습니다. YouTube 및 Netfilx의 영상 추천, Instagram 및 Facebook의 뉴스 피드 추천 등을 예시로 들 수 있습니다. 하지만 이러한 추천 시스템으로 인해 최근에는 SNS 중독, 가짜 뉴스, 부적절한 동영상 추천과 같은 사회에 정말 다양한 이슈들이 발생하고 있습니다. 

저에게는 지금이 추천 시스템 개발에 대한 전문성을 길러야 하는 시기라는 생각이 들었습니다. 기술 블로그 작성은 전문성을 기르기 위한 노력이며, 더 나아가 많은 개발자 분들 또는 관심이 있는 분들과 소통하기 위한 노력입니다. 함께 성장함은 물론, 사회에 긍정적인 영향을 미치는 추천 시스템 개발을 위해 함께 나아갔으면 좋겠습니다! 블로그 내용 중에 틀린 부분이나 다양한 의견은 언제든 알려 주시면 적극 반영하겠습니다 :)

긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다!