😎 스타트업 머신러닝 엔지니어의 2023년 회고

한정수님의 회고 글을 보고 시작한 회고 시리즈이다. 작년 회고 글을 작성하고 두번째 회고 글을 작성하게 되었다. 작년은 일을 시작하는 해였다면 올해는 일에 적응하고 나 스스로를 키우는 한해였다. 2개의 앱 속에 5개의 AI 서비스를 배포하였고 데이터와 AI API를 판매하는 프로젝트를 리드하고 있으며, 앱에 중요한 역할을 하고 있는 페이지의 사용자 retention을 위해 서비스 가이드를 기획하였다. 특히, 올해 하반기에는 개발과 기획, 관리를 할 수 있는 기회가 주어져 열심히 배워가고 있다. 올해를 보내면서 어떤 재미난 경험들을 했고 어떤 힘든 점이 있었으며, 어떤 점을 배웠는지 회고하고자 한다.

1. 스타트업 머신러닝 엔지니어

❤️ 현재 다니고 있는 회사에 다닌지도 1년 4개월이 되었다. 작년 회고 글에선 새로운 일을 배우는 것을 최우선으로 두었다면 올해는 우리 서비스에 더 나은 방향으로 나아가기 위해 직무에 갇히지 않고 다양한 일들을 하였다.

1-1. 배포가 과연 끝일까?

대학원을 다닐때도 들었던 의문은 내가 한 연구가 과연 활용될 수 있을까?였다. 의료정보학과를 나왔던 나는 만성신질환을 조기 예측하는 딥러닝 모델은 연구했었으나, 연구에서 그쳤기 때문에 이 부분이 계속 아쉬웠다. 그 후 프리랜서로 일했던 곳 또한 연구 중심이였기 때문에 내가 개발한 모델이 실제로 쓰여지는 것이 보고 싶었다. 현재 회사는 AI 모델을 개발하고 배포하여 사용자에게 직접 활용되고 있다. 그렇기 때문에 신경써야할 것은 정…말 많다.

👉🏻 연구 외에도 신경 쓸 것들
1. 배포를 최대한 자동화시킬 것
2. 모델이 서비스에서 퀄리티가 보장될 것
3. 속도가 빠를 것, 빠르지 않다면 비동기 처리할 것
4. 딥러닝 모델에만 국한되지 않을 것
5. label을 믿지 못할 수 있음
6. 데이터의 퀄리티가 보장되지 않음

이를 해결하기 위해서 노력한 한해였다. docker와 cloud build를 도입하고 bentoml과 fastAPI를 사용하며, datadog으로 배포한 API들을 모니터링하고 속도를 높이기 위해 병렬 처리, 또는 비동기 처리로 request를 보내기, face landmark로도 API를 개발하고 active learning, semi-supervised learning을 연구, 적용하고 조도 전처리와 같은 연구를 진행하고 적용하고 있다.

하나씩 퀘스트를 깨는 것과 비슷하여 즐겁게 개발하고 있다.

1-2. 리드, PM

우리 AI팀은 팀장이 없다. 나와 헤일리 2명이서 개발하고 있고 중간중간 이사님께 컨펌, 의사결정을 하는 시스템이다. 처음 들어왔을 땐 조금 당황스러웠으나 이제는 마치 노부부처럼 일을 하고 있다. 서로 첫마디만 시작해도 그 다음 마디를 바로 알아챈다.

아마도 나와 헤일리

그러다보니 서로가 리드하고 리드 당하는 입장이 되었다. 한명이 맡고 있는 프로젝트를 서포트하고 스스로가 맡고 있는 일을 리드하며 일하고 있다. 최근 직무별 팀에서 사업부별 팀으로 바뀌면서 디자이너, BE, FE 개발자까지 리드하는 일을 맡게 되었다. 프로젝트를 리드하는 입장에서는 생각보다 신경쓸게 많다. 나는 아래 2개를 가장 중요하게 여기고 있다.

👉🏻 리드로써 가장 중요하게 여기는 2가지
1. 즐겁게 일하자.
2. 일정을 맞추자.

가장 중요하게 여기는 것은 즐겁게 일하자!이다. 같이 하나의 프로덕트를 만들어가면서 즐겁게 일할수록 더욱 시너지가 나고 그 시너지로 인해 프로덕트가 더 발전된다고 생각한다. 우선, 잘한 것은 잘했다고 수고했다고 아낌없이 칭찬하고 있다. 동시에 피드백 또한 아낌없이 주고 있다. 그 다음으로는 일정이다. 하나의 일정이 틀어지게 되면 다른 것들이 틀어질 수 밖에 없다. 일정을 잘 맞출 수 있게 계속해서 확인하고 혹시나 bottle neck은 없는지 체크한다.

1-3. 기획, 분석

스타트업의 특성상 사람은 부족하고 우리 회사는.. 기획자가 없다. 현재 나는 5개의 프로젝트를 맡고 있으며 각 프로젝트에서 나의 역할은 기획자 또는 기획자이자 개발자이다. 기획자가 없기 때문도 있지만 우리는 서비스를 만드는 입장이기 때문에 서비스를 위해서라면 어느정도 타 직무를 할 수도 있어야 된다고 생각한다. 드로우앤드류께서 이야기한 일화에 큰 공감을 느낀다. 다이어리를 만드는 디자이너인 앤드류님은 자신이 디자인한 문구가 팔리지 않자 직접 플리마켓을 가서 물건을 팔고 홍보를 위해 인스타그램을 운영했다고 한다.

나는 디자인 잘 했는데 홍보가 안된거야. 라고 이야기하고 끝내는 게 맞을까? 난 할 수 있는 모든 것을 해야된다고 생각한다.

사용자가 왜 이탈할까?에서 고민이 시작되어 GA4, datadog, DB를 모두 뜯어보며 어디서 이탈했는지 왜 이탈했을지 분석하고 모두에게 이야기하며 우리 앱을 계속해서 들여다보고 있다. 데이터를 다루는 사람이기 때문에 데이터를 쉽게 만질 수 있 어ㅇ더욱 우리 팀에서 나서서 이야기하고 문제를 제기하고 있다.

2. 취미는 독서입니다.

💚 그저 교보문고 가서 문구 보는 것을 좋아하던 내가 이제는 당당히 독서가 취미라고 이야기할 수 있게 되었다. 올해 27권의 책을 읽었다. 북카페에서 읽었던 가벼운 책들은 노션에 따로 작성하지 않았기에 27권보다 더 많은 책을 읽었을 것이다. 주로 자기계발, 마케팅, 사회, 육아 카테고리의 책들이었다. (개발 책은 한권이라는 것에 반성한다..)

올해 읽은 책들

 

2-1. 진화한 독서록

처음 독서록을 썼을 때는 단순히 마음에 드는 구절을 나열하고 투두리스트를 작성했지만 나중에 독서록을 다시 봤을 때 바로 기억해내기 쉽지 않다. 내가 이 책을 읽었나..?할 정도로 까먹는 경우도 많다. 책은 보통 챕터가 있고 챕터 속에서 하고 싶은 내용들이 카테고리화 되어있다. 이 카테고리를 활용한다면 한눈에 보기 좋지 않을까? 개발을 할때도 sequence diagram, DB schema를 그리듯이 구조화한다면 눈에 쏙쏙 들어올 것이다. 그래서 최근에는 책을 마인드맵을 이용해서 구조화하고 있다. 맥에서 무료로 쓸 수 있는 MindNode를 사용하고 있고 중요한 내용들은 ⭐️로 투두리스트는 ✅로 표기하고 있다. 기능이 간편하기 때문에 가이드 없이도 쉽게 활용할 수 있다.

MindNode로 작성한 독서록

 

2-2. 질문 있는 사람

천권의 책을 읽어도 질문하지 않고 생각하지 않는다면 천권의 생각을 읽은 것과 같다.에 동의한다. 생각하지 않고 책을 읽기만 한다면 책을 읽은 것이라 할 수 있을까? 그렇지만 막상 책을 읽을 때 무슨 생각을 해야할지 고민이 될때가 있다. 그럴때는 질문을 하려 한다. 생각보단 질문이 더 쉽기 때문에 책을 읽으면서 나를 돌아볼 수 있는 질문을 던지거나 책 속에서 이야기하고 있는 습관을 나만의 것으로 만들었을 때 어떤점이 불편할지, 어떤점을 바꿀 수 있을지 등을 먼저 질문하고 이에 답변하는 것이 더 수월하다.

나의 질문들과 생각들

 

3. 글쓰기..너 내 취미할래?

💛 어릴때부터 글쓰는 것을 힘들어하던 내가 글쓰기라는 새로운 취미를 만들어가고 있다. 더 나아가 배운 내용을 컨텐츠로 만들기 위해 기획하고 글을 작성하고 있다.

3-1. 카드뉴스

작년에도 인스타그램에 배운 내용들을 정리했는데 올해는 본격적으로 카드뉴스를 만들기 시작했다. 카드뉴스를 만들게 되면서 사람들이 관심있어하는 내용이 무엇인지, 어떻게 써내려가면 좋을지 고민하는 과정을 거쳤다. 블로그와 다르게 간략히 보여지기 때문에 긴 글을 최대한 압축해야했고 어떤 디자인이 좋을지 실험하기도 했다. 결국 디자인보단 내용이 가장 중요하다는 것을 알게 되었고 나의 과정을 나타내려고 노력하고 있다. 그 결과 520명의 팔로워를 얻게 되었다. 연말에는 잠시 발행을 멈췄지만 꾸준히 나의 글을 적고 싶다.

인스타그램에서 발행한 카드뉴스들

 

3-2. 나라는 사람은?

일기를 쓰고 TIL을 쓰면서 어떤 기분이 들었는지 어떤 일을 하면서 즐거웠는지, 힘들었는지, 어떤 것을 새롭게 배웠는지를 써내려가면서 나에 대해 알 수 있는 시간이 되었다. 감정적일때 글을 쓰고 나서 객관적으로 나를 바라볼 수 있었고 내가 나아가는 방향이 어디인지도 내가 지나온 흔적들을 보면서 앞으로의 방향을 유추할 수 있었다. 그렇기 때문에 현재 자신의 상황이 어렵거나 무기력할때 글 쓰는 것을 추천한다. 사람들이 문제가 있을 때 사람들과 이야기하면 자연스럽게 일의 해결책을 알 수 있다고 하는데 듣는 사람이 없어도 글을 쓰는 것만으로 해결책을 알 수 있게 만들어준다. 내 스스로가 화자이자 청자가 되면 된다.

회사에서 배운 것, 나의 생각들

 

올해의 다짐

2024년은 활용보다도 기초를 쌓는 시간을 가지려 한다. 이미지만 다루다보니 자연어처리도 활용했을 때 더 큰 시너지가 있을 것이기 때문에 하나씩 이뤄나가려 한다. 자연어처리 모델은 이수진님의 블로그 글을 참고했다. 추천시스템은 개인적으로 해보고 싶어 읽어보려 한다.

• 추천시스템 논문 읽기
• LLM
  • ELMo
  • Attention is all you need(Transformer)
  • GPT-1
  • BERT
  • GPT-2
  • Transformer-XL
  • XLNet
  • RoBERTa
  • ALBERT
  • ELECTRA
• generative model
  • diffusion
• MLOps(kubernetes, FastAPI, MLflow 등)
• 머신러닝 모델이 들어간 앱 만들기

마치며

올해 개발자, 아이의 엄마, 기획가, 분석가, 크리에이터 등 다방면에서 활동할 수 있어 감사한 한 해였다. 그 중에서 머신러닝 엔지니어로서 정말 많이 성장했다. 연구만 하던 내가 서비스를 중심으로 개발해나갈 수 있게 되었다.

그러나 아직은 많이 부족한 사람이다. 올해는 새로운 것을 배우고 시도하는 사람이였다면 내년에는 벌려 놓은 것들을 꾸준히 할 수 있는 사람이 되었으면 좋겠다.

올해가 가기 전 질문 있는 사람 책에 적혀있는 질문 100가지를 작성해보려 한다. 내년은 재미있고 건강하게 오래오래할 수 있는 사람이 되길 바라며 올해 회고를 마치려 한다.

여기까지 읽어주신 모든 분들 감사드립니다.

첫눈을 함께 맞이한 우리 가족