“MLOps의 패러다임을 바꾸는 좋은 제품을 만들고 싶어요” — MLOps제품화팀 리드 김대성 님

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8 min readJan 13, 2022

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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 MLOps제품화팀의 팀리드(TL)인 김대성 님입니다. 김대성 님은 프로덕트 매니저(Product Manager, 이하 PM)로서 올해 상반기 선보일 마키나락스의 신제품 ‘Link’의 제품화를 리드하고 있습니다.

이번 인터뷰를 통해 마키나락스 MLOps제품화 팀에서 하는 일, 제품화 과정에서 PM의 역할과 고민, PM이 갖춰야 할 역량에 대한 진솔한 생각을 전해주셨는데요. 김대성 님의 경험과 인사이트를 통해 AI 스타트업에서의 PM 직무에 대해 지금부터 함께 알아보세요!

마키나락스 MLOps제품화팀에 조인하게 된 계기는 무엇인가요?

저는 컴퓨터 사이언스를 전공했고, 마키나락스 입사 전에는 ▲인텔코리아(Intel Korea) ▲올라웍스(Olaworks)에서 일해왔습니다. IT 기업의 상품개발 조직에서 다양한 B2B 제품의 상품화와 상용화를 리딩한 경험이 있습니다. 사실 B2B 제품을 기획하고 개발해 성공적인 비즈니스를 만드는 경우가 많지는 않아요. 대부분 성공하는 제품은 B2C 형태죠. 지난 경력을 잘 살릴 수 있는 B2B 제품의 상품화를 계속하고 싶었고, 또 미래에 각광받는 도메인에서 일해보고 싶어 머신러닝을 기반으로 산업용 AI 솔루션을 만들고 있는 마키나락스에 조인하게 되었습니다.

마키나락스 MLOps제품화팀의 리드를 맡고 계시는데요. MLOps제품화팀은 어떤 일을 하나요?

MLOps제품화팀은 마키나락스의 신제품이자 핵심제품이 될 ‘Link’를 책임지고 있는 미션팀(Mission Team)입니다. 상반기 출시를 앞둔 Link는 데이터 사이언티스트가 친숙한 환경에서 효율적으로 모델을 개발하고, 쉽고 빠르게 협업할 수 있는 툴인데요. 데이터 사이언티스트가 필드에서 겪는 페인 포인트(pain points)를 극복하고 기존의 일하는 방식(Working paradigm)을 획기적으로 개선할 수 있는 혁신적인 솔루션이 될 것으로 기대하고 있습니다. 현재 Link는 설치형 소프트웨어로 출시돼 CBT(Closed Beta Test)를 진행하고 있고, 향후 SaaS(Software as a Service) 형태로 클라우드 기반 웹 서비스도 계획하고 있습니다.

MLOps제품화팀에서 어떤 역할을 맡고 있나요?

저희 팀은 크게 기획 파트(PM/디자인)와 개발파트(프론트엔드/백엔드/엔진)로 구성되어 있는데요. ▲기획자 ▲개발자 ▲디자이너 등 다양한 직군이 함께 일하다 보면 각 직군이 인식하는 우선순위가 달라 업무가 비효율적으로 진행될 수 있어요. 성공적인 제품의 기획과 개발, 출시를 위해서는 팀원 모두가 공통의 우선순위를 가지는 것이 중요합니다. 저는 MLOps제품화 팀에서 팀 리드이자 PM으로서 팀 전체의 우선순위를 정하고, 같은 목표를 향해 갈 수 있도록 돕는 업무를 수행하고 있어요.

제품화 과정에서 PM의 역할을 조금 더 자세히 알려주세요.

PM의 역할은 문제를 정의하는 것부터 시작한다고 생각해요. 필드에서의 요구사항을 듣고 어떤 문제가 있는지를 면밀히 정의한 후 어떤 해결책이 있는지를 찾아가는 여정을 통해 제품의 방향성이 확실히 정해질 수 있거든요. 정의된 문제와 해결책(Solution)을 기반으로 제품의 방향성을 설정하고 제품개발의 우선순위를 정해 업무를 진행하는 것이 PM의 핵심 역할입니다. Link 제품을 준비해온 과정을 예로 들어 말씀을 드려볼게요.

기업의 데이터 사이언티스트들은 보통 주피터(Jupyter)라는 프로그램을 이용해서 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 프로그램을 만들거든요. 저희가 파악한 문제는 주피터는 셀 단위로 코드를 짜고 셀 단위로 실행하는 장점이 있는 반면에 잘 구성된 프로그램을 만드는 데 한계가 있었고 데이터 사이언티스트들도 이 부분에서 어려움을 겪고 있었습니다. 그래서 이런 한계를 해결하기 위해 핵심적인 코드는 즉각적으로 한 화면에서 파이프라인으로 시각화하여 보여주면 좋겠다는 제품의 방향성을 잡았죠. 이후부터는 정의된 제품을 구현하기 위한 하위기능(sub-function)을 정의하고 가장 효과적인 방법을 구현하기 위해 디자이너, 엔지니어와 함께 조율하며 개선하고 제품을 구체화하는 역할을 하게 됩니다.

좋은 제품을 만들기 위해 PM은 무엇을 해야 할까요?

저는 지속해서 발전하는 제품이 ‘좋은 제품’이라고 생각합니다. 당장의 수익이 크지 않더라도 현장과 고객의 니즈를 반영해 끊임없이 개선돼야 하죠. 제품을 만들기 위해 많은 시간과 노력이 필요하지만, 사용자 불편함을 느낀다면 모든 걸 다 바꿔야 하는 경우가 생길 수도 있습니다. 시장에서 인정받는 좋은 제품을 만들기 위해서는 사용자와 환경의 요구사항을 수용하는 것을 귀찮게 여기거나 두려워해서는 안 된다고 생각해요.

개발이 진행되어 나온 결과물을 보면 기획했던 것과 다른 경우도 있어요. 이럴 때는 PM 스스로 치열한 고민을 해야 해요. 그리고 디자이너, 엔지니어와도 많은 대화를 나눠야 하죠. 조금 돌아가는 길일지라도 이러한 고민과 대화들이 제품을 더 성숙하게 만든다고 생각합니다.

MLOps제품화팀은 좋은 제품을 만들기 위해 어떻게 일하고 있나요?

저희 팀에는 7개의 그라운드 룰이 있어요. 이 그라운드 룰을 바탕으로 코드 리뷰를 하고, 다양한 방법으로 데일리 스크럼(daily scrum)을 시도하고, 팀원 모두가 이해할 수 있는 언어로 슬랙/숏컷 등의 플랫폼을 활용해 업무를 공유하고 있습니다.

개인적으로는 정기적인 1on1을 통해 팀원들과 많은 대화를 나누고, 주변으로부터 팀 운영에 관한 조언도 많이 들으려고 해요. 그래야 좋은 팀을 만들고, 좋은 의사결정을 할 수 있다고 생각합니다. 각자의 고민과 문제를 혼자 끌어안고 있으면 그 무엇도 해결이 되지 않기 때문에 팀에서 많은 대화가 이뤄질 수 있도록 노력하고 있습니다. 물론 7개의 모든 방식이 순조롭게 지켜지지 않을 때도 있지만, 그럼에도 지키기 위해 노력하고 있습니다.

Q. 마키나락스의 PM 직무에 관심 있는 분들께 마지막으로 한마디 해주신다면?

마키나락스는 산업용 AI 솔루션을 만들지만, 일반 개인도 사용할 수 있는 상용 제품을 만든다는 점에서 B2B2C(기업-기업-개인) 방식의 비즈니스를 한다고 볼 수 있어요. B2B와 B2C를 모두 경험할 수 있다는 점, 그리고 가장 큰 각광을 받고 있는 인공지능과 머신러닝 분야를 다룬다는 점에서 마키나락스에서 PM으로 일하는 것은 개인의 커리어에도 분명 강점이 되리라 생각합니다.

저희는 이력서와 포트폴리오를 기반으로 모든 각각의 면접자들에게 최적화된 문제를 제시해요. PM으로서 어떻게 문제를 정의하고, 어떻게 제품을 정의하고 구체화할 수 있는지를 확인해 보고자 하는 것이죠. 새로운 문제를 인식하고 정의한 후 어떠한 해결책을 제시할 수 있고, 또한 그 해결책을 논리적이며 구체적으로 표현하실 수 있다면 충분한 역량을 갖췄다고 생각해요. 마키나락스에서 좋은 분들과 함께 좋은 제품을 세상에 선보일 수 있으면 좋겠습니다.

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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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