Levit People Interview
네이버, 토스를 거쳐 레브잇에 합류한 이유
Machine Learning Engineer 임민섭님
민섭님 안녕하세요! 간단한 자기소개 부탁드립니다.
안녕하세요, 레브잇 Machine Learning Engineer 임민섭입니다.
최근 레브잇에 합류하여 멋진 동료들과 함께 몰입하여 일하고 있어요.
레브잇에 합류하기 전, 어떤 커리어를 거쳐오셨나요?
다양한 회사에서 여러 역할을 수행해왔습니다. 구글 소유였던 시절 Motorola에서 인턴으로 시작하여 "데이터스트림즈"에서 금융권의 데이터 ETL 솔루션 코어 엔진 개발을 담당했습니다. 이후 네이버에서는 검색 랭킹 모델과 Clova Speech ML 모델 연구원으로, 삼성전자에서는 SCM 수요 예측 및 브랜드 로열티 모델을 개발했어요.
이후 대기업을 떠나, 초기 스타트업 "데이터헌트"에서 여섯 번째 멤버로 합류해 데이터 레이블링을 위한 다양한 ML 어시스턴트 모델을 개발했습니다. 레브잇에 합류하기 전에는 토스에서 신용평가 모델과 계좌 예측, 서비스 및 광고 추천 모델 등을 담당했습니다.
토스를 떠나 레브잇을 선택하신 이유가 궁금합니다.
토스는 입사 할 때와 비교하여 4배 이상의 규모로 성장해서 전 계열사 2,000명이 넘는 규모의 대기업으로 자리 잡았고, 그만큼 체계적이고 안정된 환경에서 운영되고 있었어요. 하지만 금융 서비스 특성 상 기술적 유연성이 제한적이라는 아쉬움이 있었습니다. 레브잇은 클라우드 기반의 개발 환경을 제공하여 훨씬 더 효율적이고 유연한 개발이 가능해보였어요.
또, 토스가 이미 어느정도 성숙한 기업이라면, 레브잇은 아직 100명도 채 안 되는 소규모 조직입니다. 작은 조직에서 다양한 역할을 경험할 기회가 많고, 모든 프로젝트에 더 깊이 관여할 수 있다고 기대했습니다. 개개인의 기여가 회사 전체에 더 크게 반영되기 때문에 성취감도 더 크고, 빠르게 성장할 수 있는 기회가 많다고 느끼기도 했어요.
합류하여 직접 경험하신 레브잇은 어떠셨나요?
레브잇은 큰 업무의 방향과 목표는 함께 맞추고 이를 달성하기 위해 필요한 작업들은 온전히 IC분들의 자율에 맡겨지고 있어요. 상호 간에 신뢰와 존중이 없다면 이뤄질 수 없는 부분일텐데요, 작업환경, 프레임워크, 라이브러리, 모델 아키텍쳐를 어떻게 구성하고 사용할지에 대해 자율적으로 판단해서 업무를 진행하고 있습니다. 자율을 존중하되, 서로의 업무에 대해 활발하게 질문하고 피드백하며 Best Practice를 지속적으로 찾아가고 있습니다.
또, "업무에 집중할 수 있는 최고의 환경을 만들어 주겠다" 라는 기조를 가지고 있습니다. 보통의 회사들은 업무 장비 예산을 책정해 준다거나, 식대가 정해져 있는 것이 대부분이라 "이 업무예산으로 어떤 장비를 사는게 가장 효율적이고 기회비용을 줄이는 것일까?", "오늘은 뭘 먹으면 점심식대 내에서 먹을 수 있을까" 하는 작은 고민들을 늘 했었습니다. 레브잇에서는 작은 고민들은 줄이고 업무에 필요한 최고의 환경을 팀원들에게 제공하려고 노력한다는 믿음을 얻을 수 있었어요.
그동안 소수의 인원으로 폭발적인 성장을 이끌어온 팀인만큼, 한 명 한명의 팀원이 다양한 문제를 해결해왔는데요, 빠른 규모적 성장을 이뤄가고 있는 현 시점에는 협업을 통해 더 나은 솔루션을 만들어가는 문화도 잘 자리 잡아가고 있다고 생각합니다.
현재는 어떤 업무에 집중하고 계신지도 궁금합니다.
현재는 올웨이즈 앱에서 보여질 상품들을 추천하는 모델을 개발하고 있습니다. 한 문장으로 표현 하긴 했지만 이를 위해서 많은 작업들이 포함되어 있습니다. 레거시 데이터를 정리해서 새로운 학습 데이터 스키마를 정의하고, 데이터 로깅 방식을 변경하고, 학습에 필요한 특징 추출, 모델 서빙에 필요한 피쳐스토어와 서빙 API 개발, 모델성능 및 데이터 모니터링 시스템 개발 등의 작업이 있겠네요.
혼자서는 당연히 다 할 수 없는 작업들이고 레브잇의 훌륭한 동료분들과 협업을 하며 새로운 추천 시스템 런칭을 준비하고 있습니다.
레브잇에 합류하신 후, 가장 만족스러운 점은 무엇인가요?
"최고의 복지는 동료다"라는 말처럼, 일을 "잘"하는 동료와 함께할 수 있다는 것은 큰 장점입니다.
앞서 말했듯이 현재 가장 집중해서 개편중인 추천 시스템을 만들기 위해 기획, 개발환경 구축, 데이터 준비와 MLOps 가 seamless 하게 함께해야 합니다. 최고의 동료와 함께하고 있기에 저도 제가 맡은 모델 개발 역할에 집중할 수 있고, 또 기대에 부응하기 위해 코드와 모델의 완성도를 높여가고 있습니다.
저는 아이 두 명의 아빠이기도 한데요, 정해진 근무시간에 구애받지 않고 자유롭게 업무 환경을 그릴 수 있다는 것도 큰 장점 중에 하나에요. 한 팀으로 일하는 동료를 온전히 신뢰할 수 있기에 업무와 환경에서 높은 자율성을 가질 수 있다고 생각합니다.
합류 전 고민했던 부분이 있으셨나요? 입사 후 시간이 지난 현재에는 고민들이 해소되었는지 궁금합니다.
솔직하게 말하면 상당히 많았습니다. (웃음)
충분히 오랜 시간동안 합을 맞춘 동료들과 만족하는 회사 생활을 하고 있는데 이직해서 동일한 만족을 얻을 수 있을까? 회사의 재무적 안정성이 떨어지지는 않을까? 레드오션이면서 기존 강자들이 자리잡고 있는 이커머스라는 정글에서 유저들에게 선택받는 플랫폼이 될 수 있을까? 등의 고민들이었는데요,
결론부터 말씀드리면 해결된 고민도, 해결되지 않은 고민도 있습니다. 하지만 이 해결되지 않은 고민들로 인해 레브잇과 함께하게 되었다고 말씀드리고 싶어요. 합류 이후에 동료분들과 정말 즐겁게 일하고 있고, 재무적 안정성에 대한 고민도 내부 데이터를 통해 충분히 해소 되었습니다.
이커머스의 눈높이가 상당히 높아진 한국 시장에서 유저들에게 차별적인 만족감을 주는 플랫폼이 되는 것은 굉장히 도전적인 과제라고 느껴졌고 지금도 그렇게 느끼고 있습니다. 하지만 우리는 누구도 시도해보지 않았던 영역들을 빠르게 시도하고 있고 끊임없이 새로운 돌파구를 찾아내고 있습니다. 함께 고민하고 도전하기 위해 레브잇에 합류했고, 같은 고민으로 가슴이 뛰는 동료분들을 찾고 있습니다!
레브잇의 엔지니어로서 이루고 싶은 목표가 있으신가요?
경력을 쌓아오면서 좋은 기회들을 통해 cutting edge technology를 사용해 아주 뾰족한 모델을 만들어 본 경험도, 많은 유저들의 불편함을 덜어줄 수 있는 모델을 만들어 본 경험도 보유할 수 있었습니다. 개인적으로 레브잇에서 후자에 더 집중할 예정인데요, 엔지니어가 느끼는 "멋진" 제품을 만드는 것보다 유저들의 니즈를 파악하고 유저에게 선택받는 제품을 함께 만들고 싶다는 목표가 있습니다.
레브잇 지원을 고민하는 분들께 ‘레브잇에 합류해야 하는 이유’를 말씀해주신다면 어떤 것이 있을까요?
빠르게 성장하는 조직에서 도전적인 문제들을 풀어보고 싶은 분들에게 추천합니다!
성숙한 단계의 조직에서 함께하는 것과 빠르게 성장하는 조직에서 성장통을 함께 겪어나가는 것은 경험의 깊이에서 큰 차이가 있다고 생각해요. 레브잇이 풀고자하는 문제를 가장 효율적으로 해결하기 위해 조직을 확장하는 지금 시기는 흔히 경험할 수 없는 좋은 기회입니다. 규모를 확장함에 따라 지금과는 또 다른 조직 구조, 고수해야 할 것과 바뀌어야 할 기업 문화, 팀 빌딩 등 내부적으로 새롭게 풀어야 할 도전적인 문제들은 계속해서 생기겠죠.
이런 문제들을 함께 고민하고 하나 하나 해결하며 회사와 함께 성장하길 원하시는 분들이 합류하셨으면 좋겠습니다!