“기업의 복잡한 관계 속에서 ‘의미있는 개발 성과’를 도출합니다” — ML솔루션팀 ML응용파트 김병완 님
‘스타트업레시피 투자 리포트 2021’에 따르면 지난해 국내 스타트업 총 투자 건수는 1,272건으로 그 규모는 12조 286억 4,000만 원에 달합니다. 중소벤처기업부는 2021년 투자 유치금을 6조 원 수준으로 예상했지만, 이를 훨씬 상회하는 12조 원이 넘는 자금이 스타트업 생태계에 투입된 것인데요. 특히 이전까지 B2C 플랫폼 기업이 대규모 투자를 유치했던 것에 반해, 2021년에는 B2B 스타트업이 투자자에게 큰 관심을 받았습니다.
B2B SaaS(Software as a Service)를 제공하는 몰로코와 센드버드는 지난해 유니콘에 등극했고 ▲퓨리오사 ▲오픈엣지테크놀로지 ▲딥엑스 등 국내 몇 없는 AI 반도체 기업은 모두 투자를 받았죠. 이들은 높은 성장 가능성과 4차 산업혁명 시대를 대비해 혁신 기술을 접목하려는 대기업의 전략적 투자로 대규모 투자금을 확보했습니다. 이러한 사례는 AI가 B2B 분야에서도 메가 트렌드로 자리 잡고 있다는 것을 방증합니다.
오늘은 올해 신설된 ML솔루션팀 ML응용파트 리드(PL)를 맡고 계신 김병완 박사님의 인터뷰를 준비했습니다. B2B 분야에서 17년간의 경험, 리드급 개발자의 시각에서 본 마키나락스의 매력, 그리고 제조 및 산업 분야에 대한 김병완 박사님의 인사이트를 지금부터 만나보세요!
마키나락스 블로그 방문자들을 위해 간단한 소개를 부탁드려요.
2020년 5월 마키나락스에 조인을 했으니, 어느덧 3년 차에 접어들었네요. 그동안 ▲반도체 설계 강화학습 ▲로봇팔 이상탐지 등의 프로젝트에 참여했고 작년부터는 ML 모델 개발 솔루션인 ‘MakinaRocks Link’ 제품화 프로젝트에서 백엔드 개발을 담당했습니다. 올해부터는 ML솔루션팀에서 ML응용(application) 파트의 리드를 맡고 있습니다.
마키나락스에 합류하시기 전에는 어떤 일을 하셨나요?
저는 ▲LG전자 ▲GCT Semiconductor 등에서 근무하며 통신 시스템 관련 개발 업무를 주로 맡아왔습니다. 요즘 세대는 잘 모르실 수도 있는데요. (웃음) LG전자에서는 2G 통신 기지국 개발(CDMA, PCS 등)과 3G 통신 기지국 개발(WCDMA 등)을 했었고, GCT Semiconductor에서는 Wibro, WiMAX 및 LTE 등 무선통신을 지원하는 단말용 모뎀 칩셋 개발 업무를 한 바 있습니다. 각각 4년, 11년을 일했으니 어느덧 총 경력도 17년 차가 되었네요.
오랜 경력을 갖고 계신 만큼 스타트업에 조인하기까지 많은 고민이 있으셨을 것 같아요. 마키나락스에는 어떤 계기로 합류하게 되셨나요?
저 같은 경우는 시작 단계의 기술벤처에서 일한 경험도 있어서 스타트업으로 이직하는 것에 큰 거부감은 없었습니다. 오히려 B2B 분야에서 일한 경험이 있었기 때문에 제조/산업 분야의 B2B AI를 개발하는 마키나락스에 적응하는 것도 수월하리라 생각했습니다.
이직을 결심한 가장 큰 이유는 데이터 및 AI 분야의 성장 가능성이었어요. 산업의 흐름을 봤을 때 기존에 몸담았던 통신 분야는 성숙기에 접어든 시점으로 내부적인 구조 재편이 완료되며 안정기에 접어들었다고 판단했습니다. 통신의 표준화가 이뤄지며 제조업이 강한 중국 등의 나라가 유리한 입장에 놓였고, 새로운 아이디어를 발산하고 실현시킬 기회가 적어진만큼 일할 기회도 적어질 것이라 생각했습니다. 향후 산업 측면에서도, 커리어 측면에서도 데이터 및 AI 분야가 매력적이라고 판단해 합류하게 되었습니다.
올해 ML솔루션팀 ML응용파트의 리더가 되셨는데요. ML응용파트는 어떤 일을 하는 팀인가요?
ML솔루션팀은 제조/산업 분야에서 AI 실적용 사례를 만드는 것을 목표로 합니다. 그 중에서도 ML응용파트는 다양한 산업 분야에서 발생하는 고객의 문제에 AI 기술을 적용해 해결책을 도출하고, 이를 바탕으로 MLOps 시스템 기반 AI 서비스로의 성공적인 이행을 촉진하며 ‘AI 솔루션의 성공 사례를 만들어 갈 팀’이라고 소개할 수 있겠네요. 이 과정에서 마카나락스가 하반기 출시 예정인 MLOps 제품인 ‘런웨이(Runway)’를 적극 활용할 예정입니다.
마키나락스는 설립 단계에서부터 제조 공정에서의 이상 탐지에 관한 AI 기술에 강점이 있었습니다. 하지만 실제 현장에서 보수적인 산업 제조 분야의 특성상 직접적인 적용이 어려운 경우도 많았죠. 이제 ‘스마트 팩토리(Smart Factory)’라는 메가 트렌드 아래, 제조/산업 분야에도 지능화 프로젝트들이 많이 생기고 있는데요. 그동안 마키나락스가 축적해온 기술의 적용을 확대할 수 있는 중요한 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있습니다.
ML응용파트에서 수행한 대표적인 프로젝트를 소개해주신다면?
저희는 과거의 데이터를 기준으로 모델을 만들어 새로운 데이터로 어떤 결과가 나올지를 예측하는 ‘예측 문제’와 ‘이상탐지’에 관한 프로젝트를 주로 수행해왔는데요. 대표적인 케이스로는 ‘태양광 발전소 발전량 예측 프로젝트’가 있습니다.
전력 산업에서는 발전량 예측이 매우 중요한데요. 국가적, 지역적인 단위로 피크 소비 전력량예측값과 전력예비율 요구 수치를 기반으로 하루 동안 어느 정도의 전력을 생산해야 할지를 결정해야 하기 때문입니다. 특히, 태양광과 같은 신재생 에너지는 날씨 등의 변수로 예측이 어렵다는 특성이 있습니다.
신재생 에너지 산업을 장려하기 위해 정부에서는 발전량을 정확히 예측하는 기업에 인센티브를 제공하는 제도를 시행하고 있는데요. 저희는 이 프로젝트에서 기상청 예보 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 활용해 예측의 정확도를 높이며 대략 95% 수준의 인센티브 획득 달성률을 제공하고 있습니다.
ML응용파트는 어떤 개발문화를 갖고 있나요?
ML응용파트는 올해 신설된 팀으로 이제 개발문화를 만들어가고 있는 단계입니다. 현재는 각 팀원이 소규모 단위로 프로젝트를 맡아 일하고 있기 때문에 어떤 프로세스를 강제하기보다는 프로젝트에 의존적이지 않은 팀 공통 관심사 중에서 무슨 일을 할 것인지 구체화하고 하나씩 달성해 나가는 데에 집중하고자 합니다. 예를 들면, 코드 리뷰를 어떤 식으로 할 것인지, 각자 업무로부터 배운 기술들을 어떻게 공유할 것인지, ML 인프라나 MLOps 기술들을 익히고 성장해 나갈 것인지 등의 주제를 중심으로 상호 토론하면서 문화를 만들어 나가고 있습니다.
저희 팀은 프로젝트를 진행하는 과정에서 고객들과 밀접한 커뮤니케이션이 필요한데요. 프로젝트 초기에 고객의 요구사항이 정의되었다고 해도, 그 요구사항은 그대로 멈춰 있는 것이 아니라 시시각각 변화하게 됩니다. 따라서 고객의 문제를 해결하는 과정에서 나오는 산출물과 기술을 공유하는 것이 중요합니다. 이에 코드를 비롯한 개발 결과물 이 전사적으로 활용될 수 있도록 공유 시스템을 확립하려는 목표를 가지고 있습니다.
ML응용파트에 어떤 분들이 오시면 함께 시너지를 낼 수 있을까요?
다양한 산업의 ‘현장’에서 발생하는 문제를 해결하는 일에 관심이 많은 구성원들과 함께 일하면 좋겠습니다. 현장의 문제를 파악하기 위해서는 때로는 수학, 자연과학, 인문학 등의 기초 학문과 ▲에너지 ▲반도체 ▲자동차 등 다양한 도메인에 대한 이해가 필요한데요. 그래서 머신러닝에 대한 기본적인 지식과 함께 다양한 분야에 대한 호기심이 열려 있는 분들이 저희 팀과 시너지를 낼 수 있을 것 같습니다.
또한, 프로젝트 진행에는 메인 문제 해결을 위한 노력 외에도 부수적인 일들이 수반되는데요. 예를 들어 ▲데이터의 수집과 처리, ▲ 고객 맞춤형 산출물 제공 시스템 개발 등의 일이 필요할 수 있습니다. 이를 위해서는 소프트웨어 기술과 함께 새로운 기술도 익혀야 합니다. 빠르게 변하는 IT 환경에서 새로운 것들을 능동적이고 빠르게 학습힐 수 있는 자질이 무엇보다도 필요한 스킬셋이 아닐까 싶습니다.
B2B 기술 분야에서 리드급 개발자로 성장하기 위해서는 어떤 역량이 필요할까요?
B2B 분야에서는 자신이 맡은 제품 및 솔루션의 개발이 기업 간의 가치사슬에서 어떻게 영향을 미치는지 가까이서 체감하는 경우가 많습니다. 저 역시 B2B 분야에서 오랫동안 일해 오며 복잡하게 연결된 기업들의 관계 속에서 ▲기술개발 ▲사업개발 ▲기획 ▲경영 및 관리 등의 사내 역할 조직 간 관계에 대해서 많이 고민했던 것 같아요. 이러한 고민은 리드로 성장하는 과정에서 꼭 필요하다고 생각합니다.
또한 개발자의 중요한 미덕은 물론 ‘개발을 잘하는 것’이지만, 복잡한 사업 환경 속에서 자신의 개발 성과가 ‘실제 의미 있는 결과’로 이어지는 것이 중요한 것 같습니다. 개발자라면 누구나 겪어본 적 있을 텐데요. 고객의 요구사항을 기술하는 언어와 개발자 입장에서 시스템을 기술하는 언어 사이에는 많은 간극이 있습니다. 여러 주체와 커뮤니케이션하고 협업하며 이러한 간극을 좁히고, 성공적인 결과를 얻어 나갈 수 있다면 연차와 상관없이 리드급 엔지니어로서의 역량을 갖췄다고 생각합니다.
병완님이 현재 개인의 성장을 위해 하는 활동이 있다면 소개해주세요.
ML응용파트의 업무상 데이터 분석과 ML 모델링 등에 우선 집중하게 됩니다. 하지만 이러한 분석과 모델링 작업들이 실제 사업 현장에서 의미있는 결과로 나타나기 위해서는 ML 서비스 시스템의 구축과 운영이 중요합니다. 이것이 요즘 MLOps 의 중요성이 부각되는 이유입니다.
올해 마키나락스가 MLOps 제품 출시에 주력하고 있는 것도 이와 무관하지 않을 것 같습니다. 저 또한 MLOps의 중요성을 인식해 관심을 갖고, 최근에는 그 주요 인프라 기술인 쿠버네티스(Kubernetes), 쿠버플로우(KubeFlow) 등에 대한 공부를 하고 있습니다.
또 이제 주니어들이 대다수인 팀을 리드하는 역할을 맡다보니 주니어 세대의 생각과 동기들을 이해해야 겠다는 생각이 들어서 MZ 세대 관련 도서들을 찾아 보며 시간을 보내기도 하고요. 최근에는 취미로 주말마다 스키를 타며 건강 관리도 열심히 하고 있습니다. (웃음)
마키나락스에서 근무한지 3년차에 접어드셨는데요. 마키나락스에서 일하며 인상깊었던 점은 어떤 것이 있을까요?
제가 본 마키나락스는 직원들이 적극적으로 의견을 내며 일할 수 있는 회사예요. 특정한 기술과 업무 분야를 잘 알고 있는 구성원이 연차나 직위에 상관없이 의견을 제시할 수 있고 이를 서로 잘 수용하는 분위기가 형성되어 있기 때문이죠. 규모가 작은 기업일수록 경영진의 마인드가 회사의 운영에 많은 영향을 끼친다고 생각해요. 제가 일하며 인상 깊었던 것은 마키나락스는 경영진들이 합리적인 생각을 갖고 직원들과 친근하게 소통한다는 점이었습니다.
마키나락스는 어떤 분들께 매력적인 회사일까요?
국내에서 개인 고객을 대상으로 AI 서비스를 제공하는 곳은 많지만 ▲에너지 ▲제조 ▲유통 ▲물류 등 B2B 분야의 문제를 AI로 해결하는 스타트업은 거의 없습니다. 실제 기술유출 등의 우려로 데이터 보안이 엄격한 산업 데이터에 접근할 기회가 많지 않기 때문이죠.
마키나락스는 모든 인공지능 분야에 대한 가능성을 갖고 있고, 특히 제조 및 산업 현장의 문제에 강점이 있는데요. 마키나락스에서는 다양한 B2B 데이터를 접하며 기술을 습득할 수 있기 때문에 머신러닝/AI 분야에서는 매력적인 커리어가 될 수 있습니다. 이에 B2B 도메인에 관심이 있는 여러분에게 마키나락스는 좋은 선택지가 되리라 생각합니다.
마키나락스와 ML응용파트에 관심 있는 분들께 마지막으로 한 마디 부탁드립니다.
데이터 사이언티스트(Data Scientist), ML 엔지니어와 같이 강화학습으로 문제를 해결한 경험이 있는 분들과 MLOps 개발자 여러분에게 마키나락스에서의 경험은 새로운 성장 기회가 될 것입니다. 또한 AI와 머신러닝에 관심이 많은 프론트엔드 및 백엔드 개발자들 역시도 마키나락스에서 함께 시너지를 낼 수 있을 것이라 생각합니다. 역량있는 분들과 함께 제조/산업 현장에 산재한 다양한 문제를 AI 기술로 함께 해결해 갈 수 있으면 좋겠습니다.
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마키나락스는 머신러닝 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.
