[라이너 팀원을 소개합니다] Machine Learning Engineer 카터
라이너 머신러닝 엔지니어는 이처럼 라이너가 사용자에게 제공해주고자 하는 가치에서 시작해 기술적으로 해당 가치를 제공해줄 수 있는 방안을 고민하고, 실제로 구현해 프로덕트에 녹이는 작업을 도맡아 진행하고 있습니다. 뿐만 아니라 플랫폼 비즈니스로의 확장에서 수익 개선을 위해 타겟 광고 알고리즘을 고민하고, 광고 서빙 인프라를 구축하는 등 비즈니스 가치를 창출하는데에도 많은 관심을 가지고 있습니다.
Q : 자기소개 부탁드려요.
안녕하세요, 라이너에서 유일한 (!) 머신러닝 엔지니어로 근무 중인 카터입니다. 기술과 프로덕트, 그 사이에서 발생할 수 있는 시너지에 많은 관심을 가지고 있고, 라이너에 그 시너지를 불러 일으키겠다는 마음으로 업무에 임하고 있습니다 😎
Q : 라이너에서의 머신러닝 엔지니어가 하는 일은 무엇인지 상세하게 설명해주세요!
라이너는 프로덕트를 통해 적재되는 데이터와 머신러닝 기술을 활용해 가치를 창출할 수 있는 모든 영역에 관심을 가지고 있습니다. 수익 개선, 라이너의 “Help People Get Smart Faster”라는 미션을 달성하기 위한 기술적 마일스톤 설정 및 개발 등 데이터와 기술을 가지고 가치를 낼 수 있는 영역들에 문을 두들기고 있습니다.
조금 더 세부적으로 이야기를 해보자면, 라이너는 하이라이트 유틸리티 툴을 넘어 유틸리티를 통해 적재된 데이터를 발판 삼아 “하이라이트 기반 큐레이션 플랫폼”이자 “커뮤니티”로 진화하고 있습니다. 그리고 이 여정에서 사용자에게 기술을 활용한 Discovery 영역을 제공해주고자 하고 있습니다.
이는 단기적으로는 사용자 최근 하이라이트 이력을 기반으로 사용자가 소비할 법한 콘텐츠를 추천해주는 것일 수 있고, 장기적으로는 일종의 Knowledge Tracing 개념과 같이 현재 사용자 학습 시점에 적합한 콘텐츠를 추천해주는 것일 수 있습니다. 또한 단건 콘텐츠가 아닌 번들의 개념으로 큐레이션 된 콘텐츠 목록을 추천해주어야 할 수도 있습니다.
라이너 머신러닝 엔지니어는 이처럼 라이너가 사용자에게 제공해주고자 하는 가치에서 시작해 기술적으로 해당 가치를 제공해줄 수 있는 방안을 고민하고, 실제로 구현해 프로덕트에 녹이는 작업을 도맡아 진행하고 있습니다. 뿐만 아니라 플랫폼 비즈니스로의 확장에서 수익 개선을 위해 타겟 광고 알고리즘을 고민하고, 광고 서빙 인프라를 구축하는 등 비즈니스 가치를 창출하는데에도 많은 관심을 가지고 있습니다.
Q : 라이너의 머신러닝 엔지니어가 가진 기회는 무엇인가요?
라이너는 수백만 MAU를 발생시킬 수 있는 프로덕트를 이미 보유하고 있습니다. 때문에 다른 곳에서 쉽게 경험하기도 어려운 양의 데이터와 매일 씨름을 해야합니다. 이처럼 수많은 Real-World 데이터를 기반으로 의사 결정을 하고, 기술을 개발할 수 있다는게 라이너에서 머신러닝 엔지니어가 얻을 수 있는 좋은 기회라고 생각합니다.
핀터레스트는 자신들을 Web-scale Discovery Platform이라고 칭하곤 합니다. 수천만 사용자에게 수백억 개 아이템을 실시간으로 추천해줄 수 있어야 하는 환경을 Web-scale로 규정하고 있는 것인데, 동일한 관점에서 본다면 라이너 역시 Web-scale의 규모로 계속해서 나아가고 있습니다.
그렇기 때문에 라이너에서만 겪을 수 있는 희귀한 경험도 많이 있습니다. 일반적인 추천 모델링 기법들로 감당할 수 없는 크기의 인터랙션 매트릭스, 지속적으로 외부로부터 추가되는 후보군, 여러 언어로 적재되는 콘텐츠, … 개념적으로도 기술적으로도 어려운 상황을 계속해서 마주하며 다양한 성장을 경험할 수 있는 곳! 라이너입니다 😎
Q : 라이너의 머신러닝 엔지니어가 가진 책임은 무엇인가요?
앞서 소개드린 것과 같이 라이너에서 머신러닝 엔지니어는 미션을 달성하기 위한 기술적 마일스톤 설정과 실 개발에 큰 책임을 지고 있습니다. 때문에 올바른 기술적 목표를 설정하고, 달성하기 위해 많은 노력을 해야한다는 점이 챌린징한 요소로 작용하게 됩니다.
그 중에서도 올바른 기술적 목표를 설정하는 것이 가장 중요한데, 잘못된 마일스톤의 설정은 기술적 리소스를 낭비하는 것 뿐만 아니라 의사결정 역할을 지닌 구성원들에게 혼란을 불어넣을 수 있기 때문입니다. 저 같은 경우 입사 후, 적응을 어느 정도 마쳤을 때 쯤 부터 제가 이끌 마일스톤을 설정하게 되었는데 올바른 방향으로 아젠다를 설정하기 위해 리서치와 산업군 동향을 많이 살펴보았던 것 같습니다.
물론 혼자 도맡아 하는 작업은 아니었기 때문에, 프로덕트 / 기술적 관점에서 피드백을 제시해줄 수 있는 동료들과 함께 하며 다각도로 성장했던 경험이 되었습니다. 그리고 이렇게 정해진 아젠다를 팀 차원에 잘 공유하는 것도 매우 중요한 작업입니다. 이는 앞으로 라이너가 기술적으로 어떤 방향으로 성장하게 될 것인지에 대한 싱크를 맞추기 위해서이며, 때문에 커뮤니케이션 능력이 중요한 편이라 생각하고 있습니다. 이뿐만 아니라 자신이 설정한 마일스톤을 달성하기 위한 개발 역량도 매우 중요합니다.
정리해보면, 프로덕트의 올바른 기술적 발전을 끌고 갈 수 있는 아젠다를 설정할 수 있는 역량, 이를 전사 차원에 공유할 수 있는 커뮤니케이션 역량, 마지막으로 공유된 마일스톤을 실제로 달성할 수 있는 개발 역량이 라이너의 머신러닝 엔지니어에게 중요한 역량이자 책임인 것 같습니다 😊
Q : 라이너에서 가장 성취, 성장 했다고 느낀 경험을 들려주세요!
여러 경험이 있지만 작년 말 진행했던 “타겟 광고 스프린트” 이야기를 드리고 싶습니다. 라이너는 구독제 플랜을 보유한 구독 상품입니다. 물론 구독제 상품만으로 비즈니스를 이끌어 나갈 계획은 아니기 때문에, 사업 개발단에서 여러 다양한 사업안을 구성하고 있습니다.
그리고 그 중 하나가 라이너를 활용한 타겟 광고 상품이었습니다. 간단히 이야기드리자면, 사용자의 하이라이트 이력을 바탕으로 사용자에게 맞춤 광고를 노출시키는 로직입니다. 저는 해당 스프린트에 타겟팅 로직과 광고 서버 관련 로직 담당으로 참여하게 되었었는데, 문제는 제가 광고 관련 경험이 전무했다는 점이었습니다.
특히 광고 관련 이야기에 빠지지 않고 등장하는 Spending Logic (노출 혹은 클릭 이벤트 등 정책에 맞추어 광고 비용을 삭감하는 로직), CTR 계산을 위한 Impression /Click 기준 설정 등 낯설고도 생소한 광고 관련 개념을 파악하기 위해 밤낮으로 공부 했던 기억이 아직도 선명합니다 😂
다행히 이전에 광고 관련 IT 회사에 근무한 이력이 있는 동료 엔지니어 그렉 덕분에 전반적인 아키텍처를 직접 설계하고, 피드백을 받아 개선해나가며 당초 계획한 일정에 맞추어 타겟 광고 PoC를 무사히 진행할 수 있었습니다. 아키텍처 뿐만 아니라 CTR 개선을 위해 타겟팅 알고리즘에 대해서도 고민하고 적용하며, 모델링과 엔지니어링 모두에서 성장할 수 있었던 매우 유의미한 경험이었습니다.
주어진 문제만 해결해야하는 일반적 환경과 달리 새로운 문제를 쉽게 접할 수 있고, 장려하는 라이너의 문화 덕분에 기술적으로 큰 성장을 할 수 있었고, 덕분에 광고 생태계와 전반적인 로직에 큰 관심을 가지게 되었습니다. 앞으로 플랫폼/피드 내 타겟 광고 관련 작업이 진행된다면 이전에 쌓은 경험과 지식을 바탕으로 훨씬 더 좋은 경험을 사용자에게 제공할 수 있겠다라는 자신감까지 얻을 수 있었던 성장 경험이라 공유드리고 싶습니다 😄
Q : 라이너에서 지금 카터가 지금 풀고 있는 문제, 앞으로 풀어야 하는 문제를 들려주세요!
Web-scale로 향하고 있는 라이너가 큐레이션 플랫폼으로 올바르게 포지셔닝 할 수 있게 하기 위해 머신러닝 엔지니어들은 플랫폼 내 Discovery 전반을 책임져야 합니다. 앞서 소개드렸듯 단건 콘텐츠, 번들 단위 큐레이션 추천, 뿐만 아니라 취향이 유사한 사용자 추천, 참여하면 좋을 쓰레드 추천 등 여러 영역에서 추천 기술을 적용 및 개선해야 합니다.
특히 핀터레스트의 방향을 많이 참조하고 있기 때문에 그래프 기반 추천 시스템에 관심이 많으신 분들이 라이너에 큰 기여를 해주실 수 있을거라 생각하고 있습니다. 현재는 핀터레스트 Pixie와 유사하게 콘텐츠, 하이라이트 폴더 간 Bipartite 그래프를 구축해 문제를 해결하고자 하고 있지만, 장기적으로는 사용자, 쓰레드 등의 개념도 그래프에 포함되어 굉장히 복잡한 구조가 될 것으로 예상됩니다.
이같은 복잡계에서 유의미한 관계를 찾아 사용자에게 다양한 가치를 제공하는데 관심이 있으신 분들이라면 라이너가 풀고 있고, 풀고자 하는 문제와 매우 잘 맞으실 것 같습니다. 이같은 그래프 뿐만 아니라 텍스트, 비디오 등 각 모달리티에서 유의미한 Representation을 추출해 노드의 표현력을 높이는데에도 관심을 가지고 있으니, 관련하여 관심이 있으신 분들은 언제든지 라이너를 찾아주세요!
Q : 카터가 라이너와 함께 이루고 싶은 목표가 있다면?
라이너에 오기 전부터 기술은 기술로만 남아있으면 안된다는 생각을 강하게 가지고 있었습니다. 기술은 실제로 프로덕트에 적용되어 사용자에게 가치를 제공해줄 수 있어야 그 존재의 의미가 살아난다고 굳게 믿고 있습니다. 라이너 대표인 루크와 처음 만나던 화상 미팅 자리에서 관련하여 이야기를 나누었을 때, 나와 너무나도 같은 기술관을 지닌 사람이 프로덕트를 만들고 있는 곳이 라이너라는 생각을 했었고, 더 끌리게 되었습니다.
라이너에 와서도 그 생각은 전혀 변하지 않았고, 오히려 더 강해지고 있습니다. 때문에 “기술을 통해 사용자에게 더 나은 경험과 가치를 제공한다”라는 목표를 라이너에서 반드시 이루고 싶습니다. 최신 기술이어서가 아닌, 실제로 적용했을 때 유의미한 기술이기 때문에. 남들이 다 한다는 기술이어서가 아닌, 이 기술이어야 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있기 때문에. 와 같은 사고를 통해 지속적으로 성장할 수 있는 곳이 라이너라고 생각합니다.
라이너에 오기 전까지만 해도 머신러닝 기술을 통해 창출할 수 있는 가치가 지엽적이고 한정적이지는 않을까라는 고민을 많이 했던 것 같은데, 라이너에 오고 내가 하고 있는 기술이 어떤 의미이고, 어디까지 확장될 수 있는지에 대해 더 많이 깨닫고 있는 것 같습니다. 기술 뿐만 아니라 프로덕트, 사용자에 관심이 있으신 분들이라면 라이너에 오셔서 분명 많은 성장을 이루실 수 있을거라 확신합니다 🤓
Q : 마지막으로 머신러닝 엔지니어로 지원할 미래의 동료들에게 하고 싶은 이야기가 있나요?
제게 라이너는 기술적 성장 뿐만 아니라 인격적 성장도 함께 이룰 수 있는 매우 소중한 곳입니다. “의미있는 관계 속에서 의미있는 일을 한다.” 라는 모토 하에 라이너 팀원들과 의미있는 관계를 구축하며 팀원들의 소중함을 느끼고, 우리에게 주어진 임무를 완수하기 위해 한 걸음 씩 나아가는 과정을 통해 한 명의 사람으로 성장을 하고 있다는 생각을 합니다.
또한 한 명의 엔지니어로 라이너에서 해결해보고 싶은 기술적 챌린지도 너무 많습니다. 라이너에서 풀고자 하는 문제들은 모두 해결했을 때 업사이드가 엄청나게 큰 것들이기 때문에, 함께 문제를 해결하며 라이너의 성장 뿐만 아니라 개인적 성장을 함께 경험할 수 있었으면 좋겠습니다.
마지막으로 저는 모든 사람이 지닌 강점이 다르듯, 동일한 직군 내에서도 각자가 강점으로 가져갈 수 있는 것이 다르다고 생각하는 편입니다. 때문에 개발을 잘하시는 분, 리서치를 잘하시는 분, 본인의 지식을 팀에 잘 녹여줄 수 있는 분 모두가 우리와 함께 시너지를 낼 수 있는 분이라 생각합니다 🙂
앞으로 다양한 강점을 지닌 분들이 더 많이 모여, 더 멋진 프로덕트를 함께 만들어 갈 수 있으면 좋겠습니다. 저도 함께 시너지를 낼 수 있도록 열심히 노력하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
(끝)
