Nuvilab
Nuvilab 누비랩
Published in
8 min readSep 13, 2022

--

※ 인터뷰 일자 : 2022.7.4

안녕하세요! Culture&Growth 팀 입니다. 🤗

TABOM은 브라질말로 ‘최고입니다’라는 뜻이에요.

누비랩 초창기부터 핵심 AI 모델을 개발해오고 있는 루카님 이야기를 담아보았습니다. 루카님은 브라질 국적으로 누비랩에서 기술적으로, 문화적으로 중요한 역할을 맡고 있으신 소중한 누비어예요.

인터뷰를 통해 누비랩 AI 개발자는 무슨 일을 하고 있고, 어떤 도전적인 과제들을 수행하며 성장하는지 확인해 보도록 하겠습니다.

Q. 루카님 반갑습니다! 간단히 자기소개 부탁드립니다.

  • Luca : 안녕하세요, 반갑습니다. Future Tech팀 AI Research Engineer ‘루카’ 라고 합니다. 🙂

Q. 한국어를 굉장히 잘하시는데요, 브라질과 지구 반대편에 있는 한국에서 대학을 진학하게 된 배경이 궁금합니다.

  • Luca : 한국 성균관대학교에서 전자 전기 공학을 전공했어요. 한국 생활은 7년 차 입니다. 제가 고등학교 1학년 일 때, 친형이 유럽에서 유학을 다녀왔어요. 형의 모습이 유학 가기 전 모습과 이후 모습을 비교했을 때 많이 달랐졌다고 느꼈어요. 성격, 삶의 태도, 가치관 면에서 긍정적으로 바뀐 모습이 인상 깊었는데, 이 부분이 유학 결심에 영향을 많이 받은 것 같아요.
    그리고 도전하는 것을 좋아해서 완전 새로운 문화가 있는 곳, 제가 살던 곳과 다른 환경에서 살아보고 싶었어요. 고등학교 2학년 때 부터 유학 과정 알아보기 시작했는데 아시아 쪽이 브라질과 문화적으로 제일 다를 것 같았고 일본과 한국 중 고민했습니다. 공부하고 싶었던 분야는 한국에서 조금 더 잘 배울 수 있을 것 같았고 한국에서 전액 장학금 오퍼를 받아서 한국에 오게 되었어요.

Q. 누비랩에서 맡고 있으신 주요 역할이 궁금해요.

  • Luca : 누비랩 초창기에 합류하여 여러 역할을 맡아볼 수 있었어요. 주로 AI 비전 개발을 담당하고 있습니다. 구체적으로는 음식 사진을 분석하고, 수집한 이미지 데이터를 어떻게 잘 활용할 수 있는지 고민하고 모델을 만들고 있어요. 어떻게 모델을 잘 활용하고 유용성을 높일 수 있을지도 고민하고 있죠.
    최근에는 머신러닝작업(MLOps)에 집중하고 있습니다. 사람의 개입 없이 자동화 할 수 있는 과정을 오래전부터 고민해왔고 작게는 AI팀, 크게는 조직 전체 관점에서 효율을 높이기 위해 다양한 실험, 연구를 하고 있습니다.
    그 외 AI팀 멤버 멘토링과 인턴 매니징 역할도 하고 있습니다. 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있는 방법을 함께 논의하고 업무 분배 및 아웃풋 취합을 통해 서비스와 연결하기 위한 다리 역할을 하고 있어요. 다양한 관점에서 고민할 수 있는 기회가 많았는데 결과적으로 연구 뿐만 아니라 서비스도 고려하며 AI 개발을 진행하는 것이 중요하다고 느끼고 있습니다. 물론 연구, 논문 작성에도 관심이 많아 MLOps 시스템을 구축한 이후 적극적으로 진행해보려 합니다.
    동료들이 업무하면서 필요한 API 개발도 진행했습니다. 제가 먼저 시도했고 동료들에게 공유했는데 제윤님(CTO)의 긍정적인 평가를 받았어요. 이 후 여러 번의 검토 및 API 문서화 작업을 진행했고, AI가 아닌 다른 파트에서도 사용할 수 있는 기능을 추가해서 다른 멤버들도 적극적으로 사용하고 있는 것들이 많아요.

Q. AI 개발자로서 일하는 가장 큰 매력은 무엇인가요? 힘든 점이 있다면?

  • Luca : 어렸을 때부터 퍼즐, 레고를 많이 좋아했어요. 개발도 이와 비슷한 부분이 많은 것 같아요. 프로그램 솔루션 해결하기 위해서는 한 번에 풀리기 보다 논리적인 구조 이해, 단계를 생각해야 하는 요소가 있어요. 저는 그러한 요소를 즐깁니다. 문제를 논리적으로 해결하기 위해 생각하는 과정을 좋아하고, 이러한 과정이 AI 개발 할 때 필수인 부분이 매력 포인트 아닐까요.
    그리고 모든 것을 자동화하고 효율화 방법에 대해 고민하는 것을 좋아합니다. 사람이 하지 않아도 될 일을 자동화한다면 더 중요하게 생각하는 가치에 집중할 수 있다고 생각해요.
    기술 발전 속도가 굉장히 빠른 부분이 매력적이기도 하지만 힘들 때도 있습니다. 매주 최신 기술이 나오기 때문에 트레킹이 필수고 챌린지한 것들이 많은 환경이에요. 항상 배우고자 하지만 최신 기술을 찾고 습득하는 과정이 만만치 않습니다. 저는 스스로 새로운 것을 배우는 과정을 즐기고 좋아하는 성향이라고 생각하지만 가끔 스트레스 요인이 될 때도 있습니다.

Q. 누비랩에서 어려운 과제를 극복하고 기술적으로 성장한 경험이 있다면?

  • Luca : 실시간 AI 분석 시스템을 처음으로 론칭 했을 때가 가장 기억에 남습니다. 빠른 시도, 실패, 많은 배움이 있었던 순간이에요.
    작년 초에 고객사에서 실시간으로 잔반을 분석하고 싶은 니즈가 있었습니다. 음식 사진 스캔 후 실시간으로 분석 결과를 받기를 원했죠. 저 뿐만 아니라 팀원들도 처음하는 일이었고 개발 할 수 있는 기간 자체가 굉장히 챌린징 했어요.
    당시 해당 문제를 빠르게 풀기 위해 정말 빠르게 개발했고 이 후 Best Practices 공부하면서 그 때 만든 시스템을 꾸준히 개선, 발전해 나갔어요. 특히 기억에 남는 부분은 오토스케일링인데, 트래픽 분석을 통해 실시간 이미지 분석 요청이 얼마나 많이 들어오는지 확인했고, 요청량에 따라 자동으로 서버의 수를 필요에 따라 증가하거나 감소하게 만드는 방법을 고민한 것이 기억에 남습니다. 좀 더 쉽게 말하면 이미지 분석은 점심시간인 오전 11시~오후 1시 사이에 많이 들어오고 새벽에는 요청이 없기 때문에 필요할 때만 서버를 자동으로 사용할 수 있도록 만들었습니다. 계속 최적화를 해왔고 현재 누비랩에서 자동으로 하루 수 만개 이미지 분석을 진행하고 있습니다.

Q. 누비랩 AI팀 분위기와 업무 강도는 어떤가요?

  • Luca : 도전자들이 모였고 자율성이 있는 팀입니다.
    Daily Scrum 미팅하면서 각자 연구하는 분야 공유하고 서비스 부분에서 요구하는 부분들도 함께 고민하고 있습니다. Open Communication으로 모든 아이디어를 개진할 수 있는 분위기이고요. 누구나(인턴이라도) 본인 의견을 개진하고 아이디어를 언제든 낼 수 있어요. 그리고 베스트 솔루션 찾는 것이 목표이기 때문에 긍정적인 비판도 가능한 분위기를 만들고 있어요. 빠르게 시도하고 도전하는 팀인 만큼 논리적이되 기분 나쁘지 않게 소통하여 상호 피드백이 가능하도록 분위기를 만드는 것이 중요한 것 같습니다.
    누비랩이 풀고자 하는 문제는 상대적으로 자율주행차 분야처럼 레프런스가 많지 않습니다. 비전, 언어 분야가 모두 높은 수준의 레벨을 요구합니다. 우리 테스크에 맞게 연구랑 개발을 진행하고 있는데누구도 가본 적 없는 분야이기 때문에 쉽지 않지만 불가능하지도 않은 일이라고 생각합니다.

Q. 누비랩 초창기 맴버로서 초기와 비교했을 때, 긍정적으로 변화된 조직 문화가 있다면 어떤 부분이 있나요?

  • Luca : 자율성, 투명성, 오픈 커뮤니케이션이 좋은 문화라고 생각합니다. 모든 맴버들이 본인 프로젝트의 PO라고 생각하고 담당하고 있고 아이디어를 개진하는 분위기를 만들어 가고 있습니다.
    초창기와 비교했을 때 문화적인 정체성이 성숙해진 것 같습니다. 만든 것 보다 만들어야 할 것이 많지만 굵직한 방향이 생긴 것 같습니다. 현재 조직 문화 만들기에도 적극 참여하고 있습니다. 조직 문화는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라 영원한 ‘진행형’이지 않을까 생각합니다.

Q. AI 개발자로서 좋은 성과를 만들기 위해서는 어떤 역량과 자질이 필요하다고 생각하시나요?

  • Luca : 세 가지 정도로 말씀드리자면 첫 번째, 호기심이 많고 새로운 것을 시도하는 성향입니다. 아까 말씀드렸듯 AI 개발은 매주 새로운 기술이 나오고 스스로 찾아야 하기 때문입니다.
    두 번째는 트렌드를 따라가는 것도 중요하지만 기본도 중요하게 생각하는 것입니다. 새로운 기술을 트래킹하고 익히는 것도 중요하지만, 기본이 되는 기술을 기반으로 새로운 기술을 상황에 맞게 적용할 수 있을지 고민하는 방향이 탄탄한 역량을 만들 수 있다고 생각합니다.
    세 번째는 항상 고객과 서비스 타겟을 고려하는 태도입니다. AI는 학습에 끝나는게 아니라 이 학습된 모델 Value 뽑는게 포인트 입니다. 실험에서 끝나는 것이 아니라 서비스화 해야하기 때문에 연구실이 아닌 회사에서 AI 개발 업무를 할 때 어떤 마음으로 회사에 소속되어 개발하는지도 생각할 수 있어야 합니다.

--

--

Nuvilab
Nuvilab 누비랩

세상에 없던 인사이트로 건강한 행동 변화를 만들어 갑니다.