마키나락스 테크 직무를 소개합니다 — #2. Backend
지난 1월 마키나락스(MakinaRocks)의 프론트엔드 파트를 소개해 드리고, 다양한 채널을 통해 많은 관심을 받았는데요. 마키나락스 프론트엔드 파트의 리드를 맡고 있는 현석님의 인생(?)이 담긴 진솔한 인터뷰와 함께 소개되면서 마키나락스 프론트엔드 파트를 조금 더 생생하게 전달해 드릴 수 있었던 것 같아요.
지난 프론트엔드 파트 소개가 궁금하시다면 아래 글을 참고해 주세요!
이번에는 마키나락스 백엔드 파트를 소개해보려고 하는데요. 백엔드 파트를 리드하고 계신 선웅님, 그리고 백엔드 파트의 미소천사 시니어 엔지니어 진호님의 이야기를 통해 조금 더 생생한 MLOps 제품화팀 이야기를 전달해 드리고자 해요.
소프트웨어를 만드는 기업에게 백엔드 파트는 매우 중요합니다. 제품의 안정성과 속도를 책임지기 때문인데요. 특히 빠른 속도로, 무수한 연산을 처리해야 하는 MLOps 소프트웨어를 만들기 위해서는 탄탄한 경험과 실력을 갖춘 백엔드 엔지니어가 필수적이죠.
마키나락스 백엔트 파트에는 10여명의 엔지니어들이 소속되어 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼 Runway를 개발하고 있습니다. Runway는 클릭 기반의 직관적인 UI를 바탕으로, 가장 빠르게 AI/ML 모델을 배포-운영-재학습 할 수 있는 마키나락스의 핵심 제품입니다. 주니어부터 시니어까지, 다양한 연차와 경험들이 모여 만든 탄탄한 백엔드 위에서 Runway의 안정성은 더욱 견고해지고 있는데요.
Runway를 개발하고 있는 백엔드 파트의 든든한 기둥, 선웅 님과 진호님의 이야기를 통해 Runway 개발 이야기와 백엔트 파트의 개발 문화를 지금부터 알아보세요!
지언: 안녕하세요 선웅님, 진호님! 간단히 자기 소개 부탁 드려요.
선웅: 안녕하세요. 제품팀 Dev-B PL을 맡고 있는 허선웅 입니다. 반갑습니다!
진호: Runway Backend 개발자 이진호입니다. 반갑습니다!
지언: 반가워요, 선웅님, 진호님! 업무 중에 잠시 시간 내어 주셨을텐데 요즘은 어떤 업무를 하고 계신가요?
진호: ML Model 관리, 배포, 그리고 운영에 관련된 Backend 개발 업무를 맡고 있어요. 이외에도 Cloud SaaS로 비즈니스를 확장시키기 위한 개발 활동들도 함께 진행하고 있어요.
선웅: 저는 개발 관점에서의 제품 관리 및 제품 개발에 기여 하고 있어요. 제품개발은 많이 하고 있진 않지만 스프린트 내에서 해야할 업무가 있을 때 필요한 부분에 대해 개발을 진행하고 있어요.
진호: 그래도 많이 해주시잖아요.
선웅: 사실 개발을 더 많이 하고 싶은데, Runway가 이제 실제 고객들에게 서비스가 되고 있다보니 고객을 만나거나, 내부적으로 고객의 requirement를 논의하는 회의가 많아지다보니 더 하기는 쉽지 않네요.ㅎㅎ
지언: 백엔드 파트 개발은 어떤 프로세스로 진행 되나요?
선웅: 애자일 방식(Sprint진행)으로 개발이 진행되고 있어요.
진호: “Feedback 하는 애자일” 이라고 하면 좋을 것 같아요. 정해져있지 않고 고착되어 있지 않은 개발 프로세스 안에서 플레이어분들이 자유롭게 의견을 제시하고 적용해보는 거예요.
선웅: 이런 환경 속에서 서로 도우며 보다 나은 방법이 있는지 같이 고민해보고, 실제로 구동하는 제품을 만들기 위해 노력하고 있어요.
지언: 앞으로 만들어 가고 싶은 개발문화 같은 게 있을까요?
진호: 저는 만들어가고 싶은 개발 문화가 있는데요. ‘MLOps 개발 기술의 민주화’라고 할까요? (웃음) 특정 개발자가 뛰어나기보다는 조직이 뛰어난 문화가 정착되면 좋겠어요.
선웅: 오, 맞아요. 같이 개발하는 문화가 되면 좋겠어요.
진호: ‘이거 누가 개발했어?’ 라고 했을때 ‘이진호가 개발했습니다’ 보다는 ‘Backend 팀이 개발했습니다.’ 라고 하는 거죠.
지언: 멋있는데요? 지금은 어떤가요?
진호: 음… 이상적이냐라고 했을 때 사실 조금 부족한 부분도 있지만 그래도 팀원 모두 소통을 많이 하려고 노력하고 있어요. 지금까지 경험했던 곳들과 비교하면 훨씬 소통을 많이 하고 있어요.
지언: 소통을 많이하는 건 어떤건가요?
진호: 예를 들면 어떤 식으로 개발을 한다고 했을 때 같이 모여서 공유도 하고, 의견도 나누고 이런 것들이 파트원들 사이에 자연스럽게 진행되는 거죠.
지언: 업무를 하실 때 가장 중요하게 생각하는 가치가 있나요?
선웅: 유연한 사고 방식과 상대방에 대한 존중과 배려, 그리고 책임감이에요.
진호: 이타적인 마음이라고 생각해요. 서로 도와주는 마음을 바탕으로 팀이 구성되었을 때, 저희의 Mission과 그에 따라 주어진 Goal들을 누구보다 빠르고 정확하게 달성할 수 있다고 생각해요.
지언: 이런 가치들이 잘 모여 지금의 백엔드 파트가 있는 게 아닌가 싶어요! 선웅님, 진호님의 개인적인 이야기도 좀 더 들어보고 싶은데요! 선웅님은 골프존에서 굉장히 오랫동안 근무하시고 마키나락스로 이직을 하시게 되었는데요. 어떤 점이 가장 다른가요?
선웅: 개발 문화가 좀 다른 것 같아요. 마키나락스는 확실히 자유롭고 수평적인 문화가 있어요. 백엔드 엔지니어들과 함께 적극적으로 소통하면서 합의점을 찾고 함께 만들어 나가는 것 같아요.
지언: 기업 규모에서 오는 차이점도 있을 것 같은데요!
선웅: 맞아요. 진행 속도가 정말 빨라요. 의사결정과 진행이 모두 빠르게 이루어지고, 제품 개발 단계 시점이다보니 다양한 영역에 대응도 필요해요.
지언: 그런 부분은 괜찮으세요? 힘들 수도 있을 거 같은데요.
선웅: 힘들때도 있지만 팀원들이 많이 도와주고, 자기 일처럼 서포트 해주는 덕분에 잘 적응하고 있습니다. 그리고 파트리드로서 다양한 업무를 해야 하다보니, 모든 업무를 어떻게 하면 멀티로 잘할 수 있을까를 계속 생각하게 돼요.
지언: 진호님도 다양한 기업들을 거쳐 마키나락스로 이직을 하셨어요. 특히 LG전자, 현대자동차 같은 대기업에 주로 계셨었는데 어떤 점이 가장 다른가요?
진호: 조금 전에 선웅님이 말씀하신 것처럼 의사결정이 정말 빠르다는 거에요. 대기업의 경우에는 검토하는데만 2–3개월 정도가 걸리니까 좀 더 꼼꼼하고 치밀하게 봤던 것 같아요. 스타트업은 그 생태계 자체가 좀 다른거 같아요.
지언: 마키나락스 MLOps 백엔드 개발이 그 동안 개발해 오던 것과 특별히 다른 점이 있나요?
선웅: 이전에도 K8S를 다루긴 하였지만, 기존에는 개발 소프트웨어를 K8S에서 서비스 하는 방식이었다면, 마키나락스에서는 K8S를 Operation 하는 부분이 달라요. 광범위한 MLOps 전체구조를 이해하고 개발하는 부분이 어렵게 다가오기도 하지만, 동시에 흥미로운 부분이기도 해요.
지언: 아, 그럼 마키나락스에 오시고 따로 공부를 더 하셨나요?
선웅: 그렇죠. 쿠버네티스 자체에 대해 알고 있었고, 배포도 해봤지만, 마키나락스에서는 그것보다 더 깊이 해야할 필요가 있어요. 온보딩을 통해서 팀원들로부터 많은 도움을 받을 수도 있었구요. 더 좋은 제품을 만들고 싶은 개발자라면 공부는 꾸준히 필요한 것 같아요.
지언: 진호님은 이전 직장에서도 MLOps 시스템을 개발하신 걸로 알고 있는데, 마키나락스 MLOps 백엔드 개발은 어떤 점이 다른가요?
진호: MLOps 의 Activity들 중에서 제품적으로 집중했던 부분이 달라요. 이전 직장에서는 Data Preprocessing 과 특정 도메인에서의 가속화된 Edge Serving*을 집중했다면, 마키나락스는 전반적인 MLOps 활동들의 E2E* 를 달성하는 것에 좀 더 집중되는 것 같아요.
- Edge Serving : 모델 추론 서비스를 중앙 서버가 아닌 엣지에 위치한 분산 컴퓨팅을 이용하여 제공하는 기술입니다. 데이터의 생성 장치와 네트워크적으로 가까운 곳에 위치하는 Edge 는 초저지연과 대역폭을 절약할 수 있습니다.
- E2E : 인프라를 포함한 시스템 구축부터 이를 통한 ML 어플리케이션을 제공하는 서비스 용어입니다.
지언: 이전에 경험하셨던 MLOps와 마키나락스의 MLOps 시스템은 어떤 점이 가장 다른가요?
진호: 음.. 아무래도 ML Model 개발 활동(Link, Pipeline, Schdeule등)의 제품 성숙도가 동종업계의 최고 수준이라고 스스로는 평가하고 있어요. 자체 개발한 ML 개발 도구인 Link가 포함된 Runway 제품의 형태가 빅테크를 제외하고는 없다고 봐야죠.
선웅: 맞아요. 그만큼 알아야하는 부분도 많아서 어려운 점이 될 수도 있는데 (웃음) 그만큼 성취감도 큰 것 같아요.
진호: 그리고 저희가 개발하는 Runway는 마키나락스의 핵심제품이고, 기업의 매출로 이어진다는 점에서 오는 성취감도 큰 것 같아요.
지언: 말씀해주신 빅테크 제품에 대비해서 우리 MLOps 제품의 장점으로는 어떤 걸 들 수 있을까요?
진호: 마키나락스 MLOps 제품은 Industrial AI 에 대한 인공지능 개발과 운영에 강점을 가지고 있어요. 많은 산업분야의 기업들이 온프레미스 네트워크 환경을 채택하고 있고 높은 정보 보안 정책을 유지하고 있는데요. 빅테크 기업들은 우수한 기능의 서비스를 제공하고 있지만, 클라우드 기반으로 서비스를 구축한 경우가 많아요. 그렇다보니 산업분야에 빅테크의 클라우드 플랫폼이 진출하기에는 분명한 한계가 있지 않을까 해요.
선웅: 그리고 마키나락스는 산업분야의 빠르게 적응할 수 있는 ML 솔루션 제품들이 많은 만큼, 이를 바탕으로 기획된 Runway 는 산업분야에서 발생할 수 있는 다수의 Usecase 를 다루고 있어요. 직관적이고 손쉽게 사용할 수 있는 UI도 강점이라고 할 수 있어요.
진호: 아, 마지막으로 하나만 더 얘기하면 Runway는 자체 IDE 인 Link 를 탑재하고 있어서 한 번의 코딩으로 반복 가능한 파이프라인을 작성할 수 있어요. 이를 통해서 다양한 ML 개발 flow 에 많은 부분을 커버할 수 있죠.
지언: 역시, 마키나락스의 핵심 제품을 담당하는 두분의 멋진 답변 감사합니다. 이전에 하셨던 경험들 중에 현재 가장 도움이 되는 경험은 무엇인가요?
선웅: 꼭 MLOps 경험이 아니더라도 다양한 개발 경험들이 전반적으로 도움이 되는 거 같아요.
진호: 맞아요. 과거에 ML 쪽 일을 하지 않았더라도 ML에 필요한 인프라인 GPU를 가지고 가속했던 그래픽을 개발했다보니 ML쪽으로 이직을 해도 ML을 학습하는 데에 큰 어려움이 없었어요. 임베디드 개발 경험과 OS개발 경험은 어딜가나 시스템의 개념을 이해하고 파악하는 데 큰 도움이 되는 것 같아요.
지언: 선웅님은 약 20년, 진호님은 11년으로 경력도 기시고 또 실력도 있다보니 이직하실 때 선택의 폭이 넓으셨을 거 같아요. 그럼에도 마키나락스를 선택하게 된 결정적인 계기가 있으셨나요?
선웅: ML(주로 이상탐지)를 Operation을 하는 제품을 개발하는 부분, 그리고 제조 산업을 대상으로 한다는 점이 흥미로웠어요.
지언: 조금 더 자세히 말씀해주실 수 있으실까요?
선웅: 당시는 ML이 제조산업에 많이 반영되지 않았을 때인데요, ML을 제조산업에 충분히 활용할 수 있다는 가능성을 보게 되었죠. 경쟁자(?)가 많이 없기도 한 상태여서 같이 개발해서 같이 개척해나가고 싶은 마음이 있었어요.
지언: 여담이지만, 채용 담당자로서 저도 선웅님이 와주셔서 정말 감사했답니다. (웃음)
진호: 저는 MLOps 쪽으로 커리어를 전향하고 나서, 보다 broad한 회사에서 경력을 쌓고 싶었어요. 조금 더 일찍 합류했더라면 좀 더 차곡차곡 지식들을 쌓아나갈 수 있었을 것 같은데 아쉬움이 남아요. (웃음) 당시 마키나락스는 우리나라에서 거의 유일하게 완성도 있고 많은 기능을 커버하는 MLOps 제품을 만드는 회사라고 생각했어요. 물론 지금도 그렇게 생각하구요.
선웅: 맞아요. 우리만큼 제품을 잘 만드는 곳은 없다고 생각해요. 판매가 되면서, 또 고객의 피드백도 받으면서 완성도가 높아지고 있고, 이렇게 계속 발전하면 시장의 선두주자가 되지 않을까 해요.
지언: 그런데, broad하다는 건 어떻게 이해하면 될까요?
진호: 아, MLOps제품을 만드는 회사는 있겠지만, ML Solution과 MLOps 제품 모두를 비즈니스 모델로 하는 회사는 많지 않을 것 같다는 의미로 말씀드렸어요.
지언: 설명 감사합니다. 마키나락스에 입사하신지 벌써 반년이 넘었는데요! 짧은 기간일수도 있지만 생각나는 성과나 변화 같은게 있으신가요?
진호: 저는 개인적으로 MLOps 는 MLOps 자체보다는 그 안에서 돌아가는 ML 친화적인 데이터 플랫폼이 더 중요하다고 생각하는데요. 이론이나 트렌드로만 알고 있던 내용들을, 실제로 구현하는 회사에 합류함으로써 그 실제를 알았다는게 저에게 큰 성과라고 생각해요. 항상 자원 부족에 허덕였던 임베디드 시스템에서 확장 가능성이 열려있는 SaaS 생태계로의 사고 전환이 가능했다는 점도 좋은 변화라고 생각해요.
지언: 선웅님은 어떠세요? 선웅님은 특히 팀원으로 입사하신 후에 파트장을 맡게 되시면서 더 큰 변화가 있었을 거 같아요.
선웅: 시간이 참 빠르다는 걸 느낍니다. (웃음) 시니어 개발자 분들이 조인하시고, 파트원 분들도 역량이 계속 향상되다 보니 전체적으로 제품 개발이 빨라진 것 같아요. 앞으로 인원이 더 늘어나면 좀 더 빨라지지 않을까 기대하고 있어요. 아, 빠르게는 물론이고 잘(!) 개발하는 게 가장 중요하죠.
지언: 업무하시면서 보람을 느낀 때도 있으세요?
선웅: 제가 맡는 부분이 완성도있게 만들어져서 배포가 될 때, 저희 제품이 계약이 되어 고객에게 서비스 될 때 보람을 느꼈어요.
진호: 저는 함께 일하는 데 있어서 톱니바퀴처럼 일이 잘 돌아갔을때, 그리고 그 결과물이 남달랐을때 보람을 느껴요. 또 딥하게 파고 들어서 뭔가를 알아내고 그걸 마키나원들과 공유할때 보람을 느끼는 것 같아요.
지언: 마키나락스 백엔드 엔지니어만의 장점이 있을까요?
선웅: 더 다양한 방면에서 경험과 지식을 쌓을 수 있는 것 같아요. MLOps가 단순히 말하면 ML Operation이긴 하지만 다양한 범위를 커버할 수 있다보니 본인이 생각할 수 있는 것보다 더 많은 부분을 경험할 수 있는 것 같아요. 이걸 단점으로 생각하실 수도 있겠지만, 팀원들이 좋기 때문에 함께 더 넓은 업무 영역에서 좋은 경험을 하실 수 있을 거 같습니다.
진호: 가장 진보된 MLOps 개발 제품을 만나볼 수 있다? 그 전에 이론으로만 배우던 것들이 마키나락스에서는 실체가 있어서 이런 부분들이 장점으로 다가왔어요.
지언: 마키나락스 백엔드 파트에 어떤 분들이 함께하길 기대하세요?
선웅: 맡은 업무에 책임감이 있고, 다른 파트원들의 의견을 경청하고 존중하는 분을 기대합니다. 아. 물론, 개발 능력 부분도 중요합니다. (웃음)
진호: 크게 보면, 공학적 사고와 코딩 능력이 준수하신 분은 언제든지 함께 하실 수 있어요. 그리고 mindset 이 중요한데 항상 문제를 해결하는데에 집중하고 남의 의견을 청취하고 존중하는 마인드를 가지신 분이면 좋겠어요.
지언: 그럼 마키나락스 백엔드 파트에 지원하는 분께 한마디 부탁드립니다!
선웅: 함께 즐겁게 개발하면서, 시장에서 환영받는 완성도 높은 제품을 만들어 가요.
진호: 환영합니다요!
마키나락스 백엔드 엔지니어 선웅님, 진호님의 이야기를 통해 마키나락스 백엔드 파트의 개발 문화와 업무 분위기에 대해 충분히 느낄 수 있었던 소중한 인터뷰 시간이었어요. 솔직한 이야기를 전해주신 선웅님, 진호님께 다시 한 번 감사 드려요.
마키나락스 백엔드 파트는 언제나 열려 있어요! 함께 문제를 해결하고, 토론하며, 시장에서 환영받는 멋진 제품을 만들어가고 싶은 분이라면 지금 바로 도전해보는 것 어떠세요?
마키나락스 백엔드 엔지니어 채용공고
마키나락스 MLOps제품팀 자세히 보기
커리어커피챗 신청하기
MakinaRocks Tech Recruiter
Jieon Cho
🗣️Linkedin | 📧jieon.cho@makinarocks.ai
🚀Career 🧭Homepage 🗣️️LinkedIn 📍Facebook 🖥️TechBlog 🎬Youtube
마키나락스는 산업용 AI 솔루션을 개발하는 스타트업입니다. 반도체, 에너지, 자동차, 화학 등의 분야에서 쌓아온 AI 솔루션 경험과 제조 및 산업을 위한 MLOps 플랫폼(Machine Learning Operation Platform)으로 AI를 통한 산업의 지능화를 실현해갑니다. 산업 현장의 문제 해결을 통해 사람이 본연의 일에 집중할 수 있게 만드는 것, 그것이 우리가 하는 일입니다.
