“개발문화는 시스템으로 존재해야 의미가 있죠.” — MLOps제품화팀 Engine파트 김재연 님

마키나락스는 2022년을 맞이해 새로운 성장 모멘텀을 준비하고 있습니다. 이 모멘텀을 이끄는 주역은 바로 MLOps제품화팀입니다. MLOps제품화팀은 마키나락스가 올해 출시를 준비하고 있는 제품들의 기획과 개발을 주도하는 역할을 맡고 있습니다.

오늘 인터뷰의 주인공은 지난해 4월부터 전문연구요원으로 마키나락스와 함께 하고 있는 MLOps제품화팀의 김재연 님입니다. 재연 님은 Engine 파트에서 MLOps 엔지니어로서 큐브플로우(Kubeflow) 기반의 MLOps 플랫폼의 개발과 운영을 맡고 있는데요.

전문연구요원으로서의 커리어, MLOps 엔지니어가 하는 일, 그리고 마키나락스의 개발문화에 관한 이야기를 재연 님의 인터뷰를 통해 만나볼까요?

재연 님은 입사 전 어떤 분야를 연구하셨나요?

저는 학부에서 물리학, 대학원에서 수치해석학을 전공했습니다. 수치해석학은 간단히 말해 손과 연필만으로 풀기 어려운 수학 문제의 정답을 컴퓨터를 이용해 근사치를 구하는 방법을 연구하는 학문인데요. 순수학문을 연구하고 싶어서 석박사 통합과정으로 대학원에 진학했고. 세부 전공도 순수해석학 분야를 선택했었습니다.

그런데 막상 연구를 하다 보니 실생활에 가까운 분야, 예를 들면 데이터분석이나 인공지능에 관심이 생기더라고요. 그래서 더 빠르게 현업에서 일해보고 싶어 석사 과정으로 전환하고 세부 전공도 응용수학 분야인 수치해석학으로 변경해 전문연구요원 자리를 찾게 되었어요.

마키나락스에 합류하게 된 계기는 무엇인가요?

마키나락스는 제가 전문연구요원으로 일하고 있는 두 번째 회사인데요. 이전 회사에서 일할 때 마키나락스에서 낸 논문을 보고 회사를 알게 됐어요. 현재 함께 일하고 있는 심상우 박사님, 임용섭 박사님, 병찬 님, 종섭 님이 ICLR에 출판한 논문(테크 블로그에서 자세히 보기↗)이었죠.

첫 회사에서 클라우드 개발 직군으로 일하면서 클라우드와 인공지능을 결합한 업무를 해보고 싶다고 생각하고 있었는데요. 그러던 중 개발자 글쓰기 블로그를 통해 MLOps제품화팀의 훈철 님을 알게 되었어요. 마키나락스에서는 제가 해보고 싶었던 클라우드와 인공지능을 결합한 업무를 해볼 수 있을 것 같았습니다.

이거는 여담이지만 저는 면접 과정이 정말 좋았거든요. 면접관들이 말하는 깊이와 면접자를 대하는 태도에서 되게 좋은 느낌을 받았어요. 면접을 고민하는 분들이 있다면 꼭 면접을 보시라고 권해드리고 싶어요.

MLOps제품화팀은 무슨 일을 하나요?

MLOps는 Machine Learning Operations의 약어로, 머신러닝 모델 개발(ML Development)과 머신러닝 모델 운영(Operations)에서 사용되는 문제와 반복을 최소화하고 비즈니스 가치를 창출하는 것을 목표로 합니다. 단순히 말해 MLOps는 머신러닝 모델링에 집중할 수 있도록 인프라를 만들어 자동으로 운영되도록 하는 일이라고 할 수 있습니다.

저는 팀에서 MLOps 엔지니어로서 큐브플로우(Kubeflow) 기반의 MLOps 플랫폼의 개발과 운영의 전반적인 업무를 담당하고 있습니다. 최근 MLOps를 위한 많은 도구가 세상에 나오고 있지만 아직은 머신러닝 모델 개발자들이 편하게 사용할 수 있는 수준의 도구는 없는 것 같아요.

저희 사내에서 머신러닝 모델 개발자들이 조금 더 쉽게 모델 기반의 서비스를 배포할 수 있도록 지원하는 여러 기능들을 개발해오고 있었는데요. 지금은 비즈니스로 확장되어 이 기능들을 통합된 플랫폼의 모습으로 제품화 하는 단계에 있습니다.

MLOps제품화팀의 개발문화는 어떤가요?

개발문화는 글로 존재하는 것이 아니라, 시스템으로 존재해야 한다고 생각해요. 팀장이 “자, 이제 애자일(agile)하게 개발합시다!”라고 해도 하루아침에 변할 수 없잖아요.

예를 들어 개발팀에서 코드리뷰를 열심히 하는 문화가 있다고 자신 있게 말하려면요. GitHub에 PR(Pull Request)이 생성되었을 때 ▲자동으로 타입을 지정하는 라벨(label)이 붙고 ▲리뷰어(reviewer)가 지정되며 ▲리뷰어의 승인이 있어야 메인 브랜치에 병합되는 시스템이 자동화돼 있어야 한다고 생각해요.

감사하게도 이런 제 생각에 팀 리드와 동료들이 적극적으로 공감해주어서 입사한 뒤 이런 부분들을 많이 자동화했고, 그 결과 개발을 지속하기 편한 시스템이 이제는 조금 갖춰진 것 같아요.

‘오픈 마인드’는 회사 전체적으로 형성된 강점 같아요. 공유하는 문화가 없는 조직은 서로 시너지를 내기 어렵고, 심할 경우 다른 팀에서 무슨 일을 하는지 알 수 없는 곳들도 있는데요. 마키나락스 구성원 대부분은 오픈 마인드를 갖고 있다고 느낍니다.

실제로 슬랙, 노션 등의 툴을 통해 모든 정보가 공유되어 다른 팀에서 어떤 업무를 하는지 쉽게 파악할 수 있고요. 본인의 업무와 직접 관련이 없더라도 궁금한 분야가 있다면 언제든지 편하게 서로 물어볼 수 있는 분위기가 갖춰져 있어서, 그 과정에서 예상치 못한 시너지가 나는 경우도 많은 것 같아요.

마키나락스에서 커리어적으로 성장했다고 느끼는 포인트가 있다면요?

대기업의 경우 보안 및 최적화 이슈로 오픈소스를 거의 사용하지 않고, 대기업이 아니더라도 오픈소스를 디벨롭 한 내용을 공개하기 싫어하는 회사들도 많거든요. 그런데 마키나락스는 오픈소스를 기반으로 제품을 만들다 보니, 오픈소스의 활용/개선/공유를 장려하는 분위기예요. 자연스럽게 제품화 과정에서도 오픈소스를 많이 접하게 되고요. 이 덕분에 일하는 동안 큐브플로우(Kubeflow)라는 비영리 단체에도 들어가게 됐어요.

저는 이 점이 개발자의 커리어에 유리하다고 생각해요. 개발자의 실력을 이력서와 코딩 테스트만으로 판단하기가 사실 쉽지 않거든요. 그러다 보니 보통 GitHub을 통해 작업 내역을 체크하는 경우가 많은데, 이때 유명한 오픈소스에 기여했다는 기록이 있다면 미래의 커리어에도 큰 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

업무 외적으로 만족하는 부분은 어떤 것이 있을까요?

동료 중에 믿고 일할 수 있는 분들이 정말 많아요. 그리고 다들 왜 열심히 하시는지는 모르겠지만(웃음), 다들 정말 열심히 일해요. 한 사람이 쳐지는 분위기면 다 같이 쳐지는 분위기가 만들어지곤 하잖아요. 저희 팀도 그렇고, 다른 팀도 보면 다들 열심히 하는 분위기라서 다 같이 긍정적인 에너지로 일하는 것이 좋은 것 같습니다.

어떤 분들이 MLOps제품화팀에서 함께 했으면 하시나요?

새로운 것을 접했을 때 두려움보다는 호기심이 앞서는 분이면 좋을 것 같아요. 저희 팀은 처음 보는 길을 개척해 나가면서 일하는 팀이거든요. 처음 가는 길이다 보니 이미 만들어진 레퍼런스가 많이 없어서, 새로운 지식을 계속 학습하고 연구하면서 개발해 나가는 경우가 많아요. 처음 가는 길 위에서 두려움을 앞세운다면 빨리 지칠 수 밖에 없을 것 같아요. 그렇기 때문에 새로운 분야에 호기심을 갖고 긍정적인 에너지를 주고 받으면서 함께 성장할 수 있는 분과 함께 하고 싶습니다.

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마키나락스머신러닝 기반의 산업용 AI 솔루션을 개발하는 스타트업입니다. 반도체, 에너지, 자동차, 화학 등의 분야에서 AI 솔루션과 MLOps 플랫폼(Machine Learning Operation Platform)을 통해 산업 환경 전반을 개선한 기업으로 손꼽히고 있습니다. AI 도입을 통해 산업 영역의 수많은 기업들이 생산을 효율화하고 제품과 서비스를 개선할 수 있도록 솔루션을 제공합니다. 산업 현장의 문제 해결을 통해 사람이 본연의 일에 집중할 수 있게 만드는 것, 그것이 우리가 하는 일입니다.

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