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Superb AI
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February 4, 2022
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4 min read

들어가며

Superb AI 는 MLOps 및 인공지능 개발에 있어 데이터 관리의 중요성을 알리기 위해 블로그, 백서, 뉴스레터 팟캐스트 등 다양한 형태의 콘텐츠를 꾸준히 제작해오고 있었습니다. Superb AI의 콘텐츠를 직접 만들어가는 Olivia, Dasha 그리고 James가 한자리에 모여 콘텐츠 제작 비하인드 스토리를 제공합니다. Superb AI의 구독자를 위해 고도로 선별된 콘텐츠를 만들고 있는 세 사람의 목소리를 함께 들어보시죠.

아직 Superb AI의 콘텐츠를 받아본 적이 없으신 분들은 아래 소개에서 MLOps Insight, The Ground Truth 및 Datacast를 클릭하면 최신호를 받아보실 수 있습니다.

Olivia Ha - 한국팀의 커뮤니티 매니저로, MLOps 와 Data-centric AI에 관심있는 분들을 위한 MLOps Insight를 발행하고 있습니다.

Dasha Gurova - 미국팀의 커뮤니티 매니저로, 컴퓨터 비전 실무자를 위한 The Ground Truth를 만들고 있습니다.

James Le - 미국팀의 Data Advocate로, 데이터 관련 실무자와 연구자들의 커리어 여정과 배움을 나누는 팟캐스트인 Datacast의 호스트입니다. 


MLOps Insight by Olivia

Q1. 자기 소개 부탁드립니다.

제 이름은 Olivia이고 Superb AI에서 일한지는 약 1년 정도가 다 되어갑니다. Superb AI의 첫 번째 Community Growth Manager로 입사해서 (지금은 미국팀에 커뮤니티 매니저 동료가 있죠) Superb AI를 대표해서 MLOps 및 Data-centric AI를 위한 여러 활동들을 커뮤니티에 알리고 실무자와의 관계를 쌓기 위한 여러 활동들을 하고 있습니다. 입사 후, MLOps KR 커뮤니티 운영자가 되었고, 첫 번째 MLOps 커뮤니티 컨퍼런스를 열었던 것은 열정가득한 실무자분들이 있는 커뮤니티에서 Superb AI를 알릴 수 있었던 중요한 출발점이 되었습니다.

콘텐츠 팀에 소속되어 블로그나 실무자를 위한 뉴스레터인 MLOps Insight 그리고 웨비나 운영 등 커뮤니티의 실무자 분들에게 도움이 될 콘텐츠를 만드는 일도 업무의 큰 비중을 차지합니다. 제 업무에서 가장 신나는 부분은 다양한 팀과의 협업 기회가 있고 제품, 고객 그리고 업계에 대한 최신 정보를 계속 배울 수 있다는 점이에요.

이 곳에 오기 전에는 Microsoft에서 MVP community coordinator 로 일하면서 APAC 지역의 개발자 인플루언서(MVP) 커뮤니티를 지원하며 커뮤니티 생태계가 건강할 수 있도록 기여했고요. 회사 바깥에서는 Women Who Code Seoul, 데이터야놀자 그리고 Djangogirls Seoul 등의 오거나이저로 활동하며 여성과 데이터와 관련한 실무자를 위한 다양한 커뮤니티 활동을 해왔습니다. 

Q2. MLOps Insight를 만들어가고 계시잖아요. MLOps 시장에 대해 Olivia님의 의견이 궁금합니다.

MLOps를 정의하는 방법은 많지만, 아마존의 AI/ML비즈니스 부서의 리더인 Jamal Robinson의 말을 인용하고 싶은데요. 'MLOps는 머신러닝을 설명 가능한 방식으로, 반복되는 사이클 속에서 개선해나가면서 서비스로 성공적으로 배포하는 데 사용한 모범 사례 및 정책’ 이라고 했죠. 프로덕션 환경에서도 모델을 안정적이고 효율적으로 유지해야하는 수준까지 오른 기업이 많아지면서 MLOps 라는 개념이 더 퍼지고 있는 것 같습니다.

처음에 팀에 합류했을 때 MLOps는 저한테 완전히 새로운 개념이었어요. 지금도 정말 빠른 속도로 발전하는 이 분야를 이해하는 가장 좋은 방법은 직접 뛰어드는 것 밖에 없는 것 같습니다. 저는 MLOps Insight를 발행하면서 많이 배울 수 있었습니다. MLOps가 산학계에서 빠르게 성장하고 있다는 것을 피부로 느낄 수 있는데, 현재 MLOps Korea 커뮤니티의 멤버는 약 3천명이나 돼죠.

결국 AI 모델을 생성하고 실시간 데이터를 수집하는 모든 조직에 MLOps는 필수 불가결한 것이 될 거라고 생각합니다. 기업이 실시간 데이터를 활용하여 모델을 재학습시키고 고객에게 고유한 가치를 제공할 수 없다면 경쟁 우위를 잃게 되겠죠. 여기서 한 가지 중요한 점은 데이터 관리가 MLOps의 가장 중요한 측면 중 하나가 될 것이라는 점입니다.

Q3. MLOps Insight를 만드는 과정은 어떤가요?

MLOps Insight는 매월 세 번째 월요일에 발행됩니다. 뉴스레터가 한 달에 딱 한 번 발행되기 때문에 한 달의 기간을 대표할만한, 관련성 있고 흥미로운 콘텐츠를 선택하는 것이 가장 중요한 임무입니다. 발행하기 일주일 전부터 본격적인 작업이 시작되는데, 그 동안 수집해왔던 콘텐츠를 정리하는 것입니다. 진부하지 않은 콘텐츠를 제공해드리기 위해 다양한 글로벌 기업의 뉴스레터, 글로벌 커뮤니티, 업계 리더의 트윗 및 개인 블로그 등 많은 출처를 참조합니다.

제가 가장 좋아하는 리소스 공급처는 사실 Superb AI의 R&D팀이 모여있는 read-ml, read-news라는 내부 채널입니다. MLOps 와 데이터에 대한 고민으로 매일 매일을 꽉 채우는 팀원들이 흥미로운 업계 소식과 논문들을 함께 공유하고 의견을 주고 받는 채널이고, 저에겐 가장 좋은 배움터가 되죠.

뉴스레터는 현재 7호까지 발행되었는데 디자인, 콘텐츠 및 발행 일정 등과 관련한 변수를 두고 실험을 지속하고 있습니다. 예를 들어 최근에 단순히 정보들을 나열하는 짧은 큐레이션 콘텐츠 뿐만 아니라 요약과 각색을 입힌 포커스 콘텐츠를 포함하도록 했고 6호부터는 구독자 분들과 더 가까워지고 의견을 나눌 수 있는 피드백 버튼을 추가하기도 했습니다. 잘 보고 있다, 업계를 이해하는 데 도움을 많이 받고 있다. 한 없이 감사하다는 피드백을 저번 7호에서 받았는데, 정말 뿌듯하고 기뻤습니다.

Q4. 뉴스레터를 만드는 과정에서 어려움도 있을 것 같은데, 어떤 점이 가장 어렵게 느껴지시나요?

때로는 너무 많은 콘텐츠를 보는 데 압도되기도 합니다. 저에게 친숙한 분야가 아니니까 쓰이는 용어들도 난해할 때가 많죠. 이건 절대 쉬워지진 않을 것 같습니다. (웃음) 편집 과정에서 가장 신경쓰는 부분은 독자들이 뉴스레터를 어떻게 인식할 지에 대한 것이에요. 꾸준히 저희의 뉴스레터를 여러번 읽어주시고 좋은 피드백도 굳이 남겨주시는 독자분들에게, 늘 높은 수준의 콘텐츠를 제공하고 싶습니다. MLOps Insight에서 좋은 인사이트와 재미를 얻으실 수 있었으면 해요. 피드백 폼을 통해서 더 많은 의견을 받고 그에 귀 기울이며 만들어가야죠.

Q5. 구독자가 MLOps Insight를 통해 어떤 가치를 얻을 수 있을까요?

MLOps Insight는 독자들이 데이터 중심적(Data-centric) 관점에서 MLOps에 대한 리소스를 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕기 위해 시작되었어요. Data-centric MLOps를 강조하는 국내의 목소리는 아직 미미한 수준이기에, 관련 리소스를 업데이트 받을 수 있는 채널로서 역할을 하며 이 분야에서 어려움을 겪을 수 있는 실무자들에게 도움을 드리고 싶습니다. 또한 데이터의 중요성을 알고 있지만 실천하지 못하는 의사 결정권자들에게도 변화를 불러 일으키는 계기가 되면 좋겠습니다. Suite를 만들어가는 현업의 플레이어로서 독자들도 적용할만한 내용을 담은, 독자들과 더욱 소통하며 발전하는 뉴스레터로 만들어 갈 계획입니다. MLOps Insight를 아직 구독하고 있지 않으시다면  이 글 바로 아래 구독 폼을 통해 MLOps Insight를 만나보실 수 있습니다. 만나보실 수 있습니다. 알찬 내용을 담고 찾아뵙겠습니다.

MLOps Insight 구독하기



The Ground Truth by Dasha

Q1. 자기 소개 부탁드립니다.

제 이름은 Dasha Gurova이고 2021년 9월에 Superb AI에 합류했습니다. 저에게 커뮤니티 매니저로서의 업무는 같은 주제에 관심이 있는 사람들을 연결시켜주고 그들의 서포터가 되는 것입니다. 따라서 제 업무는 컴퓨터 비전 커뮤니티의 동향을 살피고 그들의 관심을 대변하고, 또 거꾸로 Superb AI의 비전과 솔루션을 커뮤니티에 다시 공유하는 것입니다.

준비하고 있는 여러 이니셔티브가 있는데 그 중 하나가 The Ground Truth입니다. The Ground Truth는 제가 컴퓨터 비전 실무자를 위해 업계 뉴스와 유용한 리소스를 선별해서 발송하는 뉴스레터입니다. 그 외에 웹 사이트에 게재하는 콘텐츠에도 기여하고 있습니다. 앞으로는 커뮤니티 행사를 주최하고 또 참여할 예정이며, 컴퓨터 비전 기술의 튜토리얼 작업도 계획 중에 있습니다.

Q2. The Ground Truth를 만드는 과정은 어떤가요?

많은 자료를 읽고, 웨비나를 보고, 팟캐스트를 듣고, 뉴스와 새로운 기사를 찾아봅니다. 그렇게 하면서 컴퓨터 비전 실무자 및 데이터 과학자와 관련된 콘텐츠를 선별합니다. 제 눈을 사로잡는 리소스나 기사를 볼 때마다 "이 내용을 내 메일함에서 발견한다면 유용하다고 생각할까?"하고 자문하죠.

Ground Truth를 컴퓨터 비전 실무자 또는 학습자와의 대화라고 여기며 만들기도 합니다. 이런 관점에서 접근하면 콘텐츠를 더욱 친밀하게 만드는 데 도움이 돼요. 읽는 분들이 이야기나 대화처럼 느낄 수 있도록 만들려고 노력합니다.


Q3. The Ground Truth를 만드는 과정에서의 즐거움은 무엇인가요??

뉴스레터를 만드는 과정에서 제가 좋아하는 부분들은 다음과 같습니다. 

1. 우선, 배움을 멈추지 않도록 하는 좋은 동기부여가 됩니다.
2. 창의적인 과정입니다. 저는 매번 뉴스레터를 발행할 때마다 하나의 스토리로서 전달될 수 있고 재밌게 읽을 수 있도록 만들기 위해 노력하고 있어요.
3. 저는 사람들이 컴퓨터 비전 기술을 도입하는 데 Ground Truth가 기여를 할 수 있다고 믿는데요.  만약 제가 소수의 실무자를 도울 수 있다면 그건 정말 보람될 거라고 생각해요.

Q4. 컴퓨터 비전 프로젝트에 참여한 경험도 있었다고 들었습니다. Dasha에게 MLOps는 어떻게 느껴지나요?


테슬라 AI 디렉터인 Andrej Karpathy의 이 문장을 먼저 인용하고 싶네요. “Everybody gangsta until real-world deployment in production.”

저는 인턴 기간 동안 컴퓨터 비전 프로젝트에 참여해 왔는데 연구실 환경에서만 프로젝트를 다루었고 실제 프로덕션으로 배포한 적은 없었습니다. 그래서 제 경험에 비추어 보면, 연구실의 ML과 프로덕션의 ML은 매우 다른 프로젝트인 것 같습니다.

MLOps는 아직 초기지만 매우 빠르게 발전하는 분야입니다. 소규모 팀과 기업이 제품에 AI를 통합할 수 있도록 하는 강력한 MLOps 도구와 프레임워크를 개발하는 것이 매우 중요하다고 생각합니다.


Q5. 뉴스레터를 만드는 과정에서 어려움도 있을 것 같은데, 어떤 점이 가장 어렵게 느껴지시나요?

AI는 요즘 엄청나게 핫한 주제예요. 모든 사람들이 AI라는 키워드에서 트래픽을 만들어 내려고 노력하고 있고요. 따라서 단순히 이런 키워드를 넣어 의도적으로 만들어내는 영양가 없는 정보나 오해의 소지가 있는 주장이 꽤 있습니다. 이 때문에 유용하고 신뢰할 수 있는 리소스를 찾는 것이 다소 어렵게 느껴집니다.

Q6. 즐겨보시는 콘텐츠가 있나요?

저는 기본적으로 다양한 주제의 뉴스레터를 구독해서 읽고 있어요. 제가 신뢰하는 저자가 발행하는 뉴스와 유용한 자료가 정기적으로 제 메일함에 쌓이는 점을 생각하면 뉴스레터 구독은 매우 유용하다고 생각합니다.

팟캐스트도 즐겨듣는데 왜냐하면 주로 게스트들이 이론보다는 정말 가치 있는 실제 경험을 공유해주기 때문이에요. 저는 실무자나 커뮤니티에서 관리하는 콘텐츠 레파지토리의 열렬한 팬이기도 합니다. 이 콘텐츠 레파지토리는 일종의 실무자들 사이에서 축적된 지식의 집합소로 볼 수 있죠. 


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Datacast by James

Q1. 자기 소개 부탁드립니다.

Superb AI의 Data Advocate로 일하고 있는 James Le입니다. 2021년 3월 입사 이후 콘텐츠 및 파트너십을 통해 제품 주도 성장을 견인하는 역할을 담당해 왔습니다.

콘텐츠 측면에서, 저는 Superb AI의 블로그 독자들에게 AI 산업과 저희의 제품에 대해 이해하실 수 있도록 하는 제품 관련 기사와 산업에 대한 깊이 있는 콘텐츠를 만들고 있습니다. 파트너십 측면에서는 AI 인프라 얼라이언스 내 다른 스타트업과의 파트너십을 체결 등의 협업 이니셔티브를 담당합니다. 또, 북미 시장의 커뮤니티 매니저로 일하고 있는 Dasha와 함께 발표기회를 모색하거나 참석할만한 밋업을 찾는 등 미국 내 커뮤니티 관련 업무도 하고 있습니다.

업무 외적으로는, 개인 블로그와 팟캐스트를 통해 데이터와 ML 커뮤니티 활동에 활발히 참여하고 있습니다.

Q2. Superb AI에서 Datacast라는 팟캐스트를 만들고 계시잖아요. 이 작업은 어떻게 시작하게 되셨나요?

저는 컴퓨터 공학 석사 학위를 받기 위해 대학원에 입학하려던 2018년 8월에 팟캐스트인 Datacast를 시작했습니다. 제가 데이터 과학에 대한 지식을 최대한 많이 활용해보려고 했던 기간 동안 생각해냈던 일이죠. 데이터 전문가들과 대화를 나누고 그들의 커리어 여정에 대해 배우는 것이 저만의 여정을 만드는 데 영감을 줄 것이라고 생각했습니다.

처음에는 주로 데이터 과학자, ML 연구원들과 이야기를 나누었지만 그 분야에 대해 점점 더 해박해지면서, 팟캐스트 게스트들의 범위를 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 학계 교수, 박사과정 학생 등 더 넓혀갈 수 요즘은 주로 데이터 및 ML 분야의 창업가와 투자자를 인터뷰하며 데이터와 ML 인프라 생태계에 대한 지식을 쌓아가고 있습니다.


Q3. 오랫동안 Datacast를 해오면서 구독자를 어떻게 늘려오셨는지 궁금합니다.

사실 저는 처음부터 팟캐스트 구독자를 늘리는 데 큰 관심을 기울이지 않았습니다. 오히려 저는 좋은 게스트를 찾고, 그들에 대해 깊이 있는 연구를 하고, 훌륭한 질문을 만드는 데 많은 시간을 보냈습니다. 저는 저의 호기심과 저만의 색깔이 담긴 콘텐츠야말로 청중들의 공감을 이끌어낼 수 있다고 진심으로 믿습니다.

팟캐스트에서의 제 목표는 데이터 및 ML 실무자 및 연구원과의 생생한 대화를 통해 그들의 커리어 여정을 풀어내는 것인데요. 이러한 대화가 이 신나는 분야에서 자신만의 길을 걷고 있는 시작 단계에 있는 사람들에게 영감을 줄 수 있기를 바랍니다. 팟캐스트의 성공은 청취자가 얻는 가치의 결과로 자연스럽게 따라올 거라고 생각하고 있습니다.

Q4. 그동안 많은 게스트를 만나셨는데, 혹시 가장 기억에 남는 에피소드 하나 꼽는다면 어떤 게 있을까요?

한 명의 게스트만 고르는 것은 고민이 되는군요. 대신, 여러분에게 소개시켜 드리고 싶은 3개의 에피소드를 골라봤습니다.

  1. 과학자이거나 연구원이라면, Sara Hooker의 에피소드를,
  2. 창업가라면 Prukalpa Sankar의 에피소드를,
  3. 엔지니어라면 Luigi Patruno의 에피소드를 재밌게 들으실 수 있을거예요.

Q5. 올해 James의 목표는 무엇인가요?

2022년 Superb AI에서의 제 목표는 계속해서 좋은 콘텐츠를 만들고, 더 알찬 파트너십을 모색하고, 더 많은 업계 컨퍼런스에서 발표하는 것인데요. 특히 팟캐스트의 경우 올해 연말까지 100회를 달성했으면 하는 바람이 있습니다.

Q6. 평소 팀에게 양질의 콘텐츠를 많이 소개해주는 James가 가장 좋아하는 콘텐츠를 소개 받고 싶은데요, 하나만 알려주세요.

지난 여름, 저는 친구와 협업하여 데이터와 관련한 데이터베이스를 노션에 구축해서 공개했습니다. 데이터에 관심이 많은 모든 레벨의 학습자에게 유용한 리소스(뉴스레터, 커뮤니티 목록, 팟캐스트 등) 를 모았으니 이 링크에서 한 번 확인해보세요. 


Designed for Data-Centric Teams

Superb AI의 머신 러닝 데이터 플랫폼은 모델 학습부터 상용화까지의 파이프라인에 참여하는
데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, 프로덕트 리더, 라벨러 등을 포함한 모든 실무자를 위해 설계되었습니다.  

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