CLOVA Engineering blog

네, 안녕하세요. 저는 작년 5월 네이버에 입사하여 CLOVA AI Product 팀에서 백엔드 서비스 개발 업무를 맡고 있는 정미니 입니다. 입사 전에는 제조업에서 3년 동안 5G 개발 업무를 했었습니다.

시스템 아키텍처나 기능 구현에 관심이 많아서 자연스럽게 이 길을 걷게 된 거 같아요. 사용자와 가장 가까이서 커뮤니케이션할 수 있는 프론트엔드도 매력적이지만, 서비스의 흐름을 구현해 나가는 게 재미있어서 백엔드 직무를 선택하게 되었어요.

새로운 기술이나 서비스에 관심이 많은 편인데 3년 정도 개발 업무를 하다 보니, 지금 아니면 다양한 서비스를 접할 기회가 없을 것 같다는 생각이 들었어요. 평소에 AI 기반의 제품이나 서비스에 관심이 많아 CLOVA를 알고 있었는데, 관심 있는 직무가 보여 지원하게 되었습니다. 생각보다 서비스 개발자의 폭이 넓고 재미있는 업무가 많아서 만족하고 있어요.

맞아요. 사실 전에는 C++ 언어로만 개발을 했었고 규격 베이스의 피처를 개발하는 업무이다 보니, 특정 도메인에 대한 지식이 중요했어요. 주어진 기능을 완벽하게 구현하는 게 목표이다 보니 어쩔 수 없이 새로운 기술이나 배포 및 모니터링 같은 업무들을 접할 기회는 많이 없었어요. 그래서 CLOVA에서는 그러한 업무들을 활발히 하고 있는 환경이 매력적이었어요. 물론 초반에는 새로운 툴에 적응하는데 시간이 걸렸지만 다양한 업무를 접하면서 기술 스택을 계속 늘리고 있어요. 새로운 기술이 나오면 그 기술을 바로 접목시켜서 만들어 볼 수도 있고, 기획 팀, 모델 팀과 함께 프로젝트 구성 단계부터 미팅에 참여하기 때문에 전반적인 서비스 관점에서 고민하고 생각할 수 있는 기회가 많아졌어요.

여러 프로젝트를 진행하면서 언어를 굉장히 다양하게 사용하고 있어요. API 서버 같은 경우는 Golang, Python, Java, Kotlin를 사용하고요, Web 프레임워크 같은 경우에는 Python이면 FastAPI, Kotlin이면 Spring Boot 이렇게 조합해서 웹 서버를 만들곤 합니다. DB 관련된 프로세스는 ELK, Kafka, Hadoop Cluster를 사용해 볼 수 있고요. 배치성으로 해결할 수 있는 문제가 있다고 하면 ML Pipeline을 사용해 볼 수 있어요.

아, 전혀 아니에요! 사이드 프로젝트로 Python은 꾸준히 공부하고 있었지만 C++ 개발 경험밖에 없어서 코딩 테스트도 C++로 보고 입사했어요. 입사 후 실제 사용하면서 배워 나가는 부분이 많아요.

새로운 도메인에 익숙한 언어요. 제가 모르는 언어는 그래도 새로 하면서 재밌을 것 같지만 그것을 해석하는데 시간이 조금 걸릴 것 같아서요. 자주 사용하던 언어에서 새로운 도메인을 어떻게 구현해 나가는지도 흥미로운 포인트일 것 같아요.

CLOVA에는 다양한 서비스가 있어요. 나열하자면 너무 많아서 제가 담당했던 부분만 요약해서 말씀드릴게요 (상세 내용은 여기에서). 먼저 팀 전체로 설명드리자면 AI Product 팀은 연구된 AI 모델을 고객이 사용하는 제품/서비스로 연결시키는 Transformation을 담당하고 있어요. AI 모델을 서빙하고 파이프라인을 구축하면서 안정적인 서비스 운영을 위한 배포 및 모니터링까지 담당하고 있어요. 저는 이번에 경쟁 제품과의 평판 지수를 한눈에 파악할 수 있는 브랜드 평판 프로젝트에 새로 투입이 되었어요. 이 외에도 스마트 메시지 과제 관련해서 AI 추천 질문과 답변으로 자동 고객 응대가 가능한 CLOVA 라이브 챗, 톡톡 파트너 센터의 대시보드 중 구매전환율, 감정 분석 결과를 지표로 보여주는 서비스를 담당하고 있습니다.

신규 프로젝트가 릴리즈 되기까지의 플로우를 말씀드리자면, 처음에는 기획팀에서 신규 프로젝트에 대한 기획안을 가지고 모델팀과 저희와 다 같이 미팅을 해요. 어떤 데이터가 필요하고 어떻게 학습이 이루어져야 하는지 고민이 이루어진다면, 저희는 모델링에서 필요한 데이터 ETL 와 같은 데이터 파이프라이닝부터 제품/서비스의 설계/구현을 진행하게 됩니다. 프론트엔드와 UI/UX 담당자분들과 논의하여 인터페이스의 설계가 완료되면 그것을 토대로 API 서버를 만들어요. API 서버를 프론트엔드로 전달드리면 로깅과 모니터링처럼 운영 관련된 툴도 저희 팀에서 구축하고 있습니다. 그리고 이를 토대로 QA 팀에서 전체적으로 품질 테스트를 해주시는 흐름입니다.

저희는 매일 진행되는 스크럼 미팅을 통해서 서로의 이슈를 공유하고 같이 해결 방안을 찾아가고 있어요. 제가 진행하고 있는 프로젝트 말고도 AI CALL 이나 CLOVA MD, 머천트솔루션 과제 등에 대해서도 간접적이나마 들을 수 있어 도움이 많이 돼요. 재택근무라 간단한 티타임이나 스몰톡이 많이 없어서 아쉽지만, 팀원들과 온라인 회식이나 입사 동기들과의 티타임으로 소소하게 이벤트를 만들어가고 있습니다. 그리고 팀에서 특정 주제에 관심 있는 분들끼리 모여 스터디도 진행하고 있어요. 저는 kotlin 프로그래밍과 시스템 아키텍쳐 스터디에 참여하고 있습니다. 이외에도 저희 조직에서 매월 정기적으로 올핸즈(All-Hands) & 데모데이를 진행하고 있는데, 여러 팀에서 진행되고 있는 프로젝트를 공유하고 실제 데모도 볼 수 있어서 기다려져요.

최근에는 브랜드 평판 프로젝트에서 data filtering하는 프로세스를 개선했어요. DB 과부하 문제나 pipeline에서 발생할 수 있는 포인트를 생각해서 안전장치를 꼼꼼히 넣는 과정이 까다로웠지만, workflow가 문제없이 돌아가는 것을 보니까 뿌듯하더라고요. 초반에는 AI 서비스 개발 경험이 없어서, 입사했을 때 처음 맡게 된 과제가 가장 큰 고민이었어요. 전체적인 flow 조차 파악하기 어려워 inference가 무엇인지부터 공부했어요. 모델팀분들께도 도움을 많이 받으면서 첫 배포를 해냈던게 생각나네요. 하지만 가장 큰 문제는 더 많은 것을 하고 싶지만 사람이 부족하다는 부분이에요.

CLOVA는 연구만 하는 조직은 아니고 연구까지도 하는 조직이라고 말씀드리고 싶어요. AI 서비스에 관심 있는 분이라면 CLOVA에서 성장할 기회가 많을 거라 생각합니다. AI 모델에 대한 지식을 알고 있으면 서빙 업무에 플러스 효과가 있지만, 경험이 없어도 docker, kubernetes container 기반 서비스 운영 능력을 갖췄거나 ML pipeline 운영에 익숙하신 분이라면 충분한 역량을 가지고 있다 생각합니다.

저도 입사 전에는 CLOVA를 연구 조직으로 알고 있었고 AI 모르면 갈 수가 없다, 이런 얘기를 많이 들었어요. 입사할 때까지는 AI나 ML에 대한 도메인 지식이 없었지만 여느 도메인처럼 공부하면서 동료들이랑 같이 업무를 진행하다 보니 자연스럽게 체득되고 적응되더라고요. 서비스 전반적인 경험을 할 수 있고, AI 모델을 모르더라도 여러 서비스에서 접하면서 배울 수가 있어요. AI 모델과 사람의 연결 고리를 더 많이 만들기 위해서는 서비스 개발자 역할이 굉장히 중요합니다.

저희는 연결 고리를 어떻게 하면 더 효율적으로 만들어서 제공할 수 있을까 고민하는 개발자예요. CLOVA의 수많은 모델들을 서비스 개발자가 다양하게 제품 및 서비스화하고 있기 때문에, 서비스 엔지니어들이 일반적으로 진행하는 설계 및 개발을 모두 경험해 볼 수 있을 뿐만 아니라 데이터 관리나 AI 모델에 대한 경험도 할 수 있습니다. CLOVA에서 AI 모델 서빙부터 ML pipeline, 배포와 운영까지 경험하면서 서비스를 거시적으로 보고 설계할 수 있는 AI 엔지니어로 성장할 수 있을 거라 생각합니다.

도라에몽 주머니요. 도라에몽 주머니에 뭐가 들었는지 모르지만, 적재적소에 필요한 걸 꺼내주잖아요. CLOVA는 어떤 데이터가 진짜 유의미한 값을 만들어낼지 모르는 상황에서 주머니에서 짜잔! 하고 꺼내주는 역할을 한다고 생각해요. 그래서 CLOVA가 건네준 AI 서비스가 많은 사람들에게 편리함과 행복을 가져다주면 좋겠습니다. 다음 인터뷰 대상자 추천은.. (to be continued)