Meet Superb AI’s PM!

Meet Superb AI’s PM!

들어가며

Superb AI의 폭발적인 로켓 성장을 위해 노력하는 숨은 공신들이 많다는 걸 알고 계신가요? 머신러닝 데이터옵스 플랫폼 Suite(스위트)의 더 정교한 Auto-Labeling 기술이 실현되기까지 수많은 분들의 땀과 노력이 있었는데요. 오늘 소개할 분들은 Superb AI의 대표 Project Manager, 나영님과 은환님입니다. :)

AI 회사에서는 어떤 프로젝트를 하고 Project Manager 들은 무슨 일을 하는지, 이제 길을 가다가도 라벨링 생각을 하신다는 두 분의 이야기를 한번 들어볼까요?

안녕하세요 나영님, 은환님! 자기소개 해주세요. :)

Nayoung: Superb AI의 초기 멤버이자 재직 4년 차인 김나영 PM 입니다.
‍Eunhwan: 안녕하세요. Superb AI의 재직 3년 차 명은환 PM 입니다.

당신은 어떤 일을 하는 Superb 인가요?

Nayoung: 저는 Superb AI의 데이터 구축 프로젝트의 대장을 담당하고 있습니다.
데이터 구축 프로젝트라고 하면 좀 어렵게 느껴지실텐데, 조금 쉽게 설명해 드리자면 고객사가 개발하고자 하는 인공지능 프로젝트에 맞는 데이터를 약속한 기간 내에 가공하여 제공하는 것인데요. 데이터 구축 프로젝트 PM으로써 어떤 사람들이 얼마나 함께 프로젝트에 투입되는지부터 진행에 어떤 위험이 있을지를 예측하고 문제에 대응하는 프로젝트 전반에 대해 살피는 역할을 합니다.

‍Eunhwan: 저는 데이터 구축 프로젝트팀을 맡고 있는데요. 비유하자면 선생님 같은 역할을 하고 있습니다.
작업자 분들을 반 학생들이라고 보면 어떤 학생이 공부를 잘하는지, 어떤 학생이 예체능에 재능이 있는지 이런 것을 파악을 하고 모두 올바른 길로 갈 수 있도록 잔소리 해주고 가이드라인을 주는 역할을 하고 있다고 이해주시면 좋을 것 같습니다!

Superb AI에는 어떻게 입사하게 되셨나요?

‍Eunhwan: 저는 인공지능 스피커를 만드는 제조업에서 종사하고 있다가 SaaS(Software as a Service)로 업계를 변경을 하고 싶어서 알아보던 중에 실리콘밸리 와이콤비네이터에서 투자를 받은 Superb AI를 알게 되어서 지원을 하였고, 운 좋게 지금 합격을 해서 일을 하고 있습니다.

‍Nayoung: 새로운 도전과 모험을 좋아하는 편인데, IT 회사에서 기획자로 일하다가 직종을 바꿔서 완전 새로운 일에 도전할까 고민하던 중에 Superb AI를 우연히 알게 되었고, 함께하게 되었습니다.

인공지능이라는 사업이 좀 생소해서 처음에는 걱정도 많았고, 실제로 있는 회사인지도 정보가 없었어요. 데이터 구축 프로젝트 관리가 매번 같은 일일 것이라고 생각하지만, 다양한 데이터를 다루게 되면서 매번 새로운 경험을 하기에 지금은 하루하루가 도전 같고 새롭고 즐겁습니다.

Project Management 팀에서는 어떻게 일을 하나요?

‍Eunhwan: 지금 PM팀에서는 다양한 데이터 annotation 타입, 데이터 볼륨과 프로젝트 규모, 다양한 업계(자율주행, 의료 등) 의 프로젝트들을 수행하고 있고 있는데요.
사업과 과제의 성격에 따라 end-to-end 혹은 B2B 프로젝트를 구분하게 되고, 각자 다양한 경험이 있는 PM들이 각자의 경험 여부, 선호도에 따라서 담당 프로젝트를 정하고 있어요.
본인이 경험하고 싶은 성격의 프로젝트라고 하면, 맡은 업무에 지장이 가지 않는 선에서 자유롭게 참여하고 역할을 부여 받을 수도 있어요.

입사해서 느낀 Superb AI는 어떤 곳인가요?

‍Eunhwan: 제조업에서 이직을 해서 그런지 처음에 Superb AI는 정말 자유로운 회사라는 인상이 강했고 그게 너무 신기했었습니다.
‍‘회사에서 이렇게 빠르고 쉽게 업무가 진행될 수 있다고?’, ‘이렇게 자유롭게 의견을 얘기할 수 있다고?’ 이런 생각들을 많이 했었는데, 지금은 오히려 이런 게 일을 빠르고 효율적으로 할 수 있게 돕는 것 같아서 굉장히 만족하면서 다니고 있습니다.

‍Nayoung: 분위기가 굉장히 밝고 자유로워요. 하지만 그 속에서도 체계도 있고 또 분업화도 매우 잘 이루어져 있습니다.
제가 입사했던 Superb AI의 초창기 시절에는 조직 내에서 혼자 데이터 구축 프로젝트의 PM을 담당하게 되어서, 일에 대해 물어볼 사람도 없었고 고군분투했던 기억이 있는데요. 그만큼 제가 잘할 수 있는 부분은 더 잘하려고 많이 노력했었고, 실행하면서 배워나간 부분들도 매우 많았습니다.

스타트업은 그런 것 같아요. 개성과 도전이 늘 가득합니다! 특히 스타트업중에서도 Superb AI는 인공지능 기술 분야라 그런지 이를 스마트하게 스스로 열심히 하는 분들이 많아요. 일을 대하는 Attitude를 Superb AI에서 정말 많이 배웠습니다. :)

‍Eunhwan: Superb AI는 실력 중심의 문화가 있는 것 같고, 반대로 말하자면 그만큼 전문가가 많기 때문이라고 생각을 합니다.

담당하셨던 AI 프로젝트를 소개해주세요.

‍Nayoung: 주변에서 ‘무슨 일하세요?’ 라고 물어보면 인공지능이라는 분야가 너무 어렵다보니 ‘인공 지능데이터를 만들어요.’ 라는 문장으로 제 일을 설명하기가 매우 어렵더라고요.
그런데 Superb AI의 몇 개의 프로젝트는 이미 서비스가 출시되어서 여러분들도 사용하고 있다는 사실을 알고 계신가요?

‍요즘 가장 뜨거운 관심을 받고 있는 자율주행 서비스, 우리가 매일 사용하는 휴대폰을 중고거래 할 수 있도록 만드는 서비스 등이 이미 우리 삶에 서비스되고 있는 솔루션이고, Superb AI에서 담당하고 있는 프로젝트랍니다. 이 서비스들을 얘기하면 설명하기도 쉽고, AI 기술이 멀게만 느껴지지 않아서 그런지 관심도 많이 가져주시더라고요. 그래서 저 나름 굉장히 뿌듯하고 재미있었습니다.

‍Eunhwan: Superb AI에서 제가 주로 진행했던 프로젝트는 음성인식, 카메라 어플리케이션 등에 들어가는 데이터들을 고도화하는 작업을 많이 했고요. 그런 프로젝트들은 보통 사람들이 쉽게 접할 수 있는 상용화 서비스에 사용되고 있습니다.

AI 업계에서 일을 하면서 제가 하고 있는 일이 ‘진짜 사람들에게 필요할까? 혹은 도움이 되고 있을까?’ 이런 생각을 많이 했었는데, 막상 그런 상용화된 서비스와 광고를 보고 사람들이 실제로 사용하는 것을 보면 ‘아, 제가 하고 있는 일이 무의미하지는 않았구나. 누군가에겐 편의를 제공하고 있구나.’ 라는 생각이 들어서 나름의 뿌듯함을 느끼고 있습니다.

AI 프로젝트를 담당하시면서 갖게된 직업병이 있나요?

‍Nayoung: 음, 직업병이라고 하면 가끔 눈에 보이는 것들이 다 데이터로 보일 때가 있어요. 예를 들면 한글 OCR(Optical Character Recognition) 데이터 작업을 할 때는 길에 있는 간판이나 글자들이 모두 가공해야 할 데이터로 보이기도 하고, 지나가는 사람들과 사물 들도 모두 데이터로 보여서 저 혼자 ‘어디서 어떻게 라벨링을 할까?’ 라고 고민하고 혼자 재미있어 하는 부분이 있어요.

그리고 데이터를 가공할 때 이렇게 힘든 이유가 ‘세상이 점점 다양해지고 복잡해지기 때문에 계속해서 고도화작업에 필요하겠구나.’ 라는 생각이 많이 듭니다.

‍Eunhwan: 나영 PM님의 말씀에 너무 공감을 하는 게 한때 구름 데이터를 가공한 적이 있는데 그때는 하늘만 보면 예쁘게 생긴 구름을 보고 ‘아, 저 구름 참 라벨링하기 편하게 생겼네.’ 하고 날씨가 안 좋은 날에는 ‘아, 저 구름은 도대체 어떻게 라벨링을 해야 되나.’ 이런 고민을 하고는 했었습니다. (웃음)

그리고 길 가다가 이제 자동차를 보더라도 ‘저 차 새로 나온 차네.’ 이런 생각을 하는 게 아니라 ‘저 차 처음 보는 차인데 엣지 케이스(edge case)다. 사람들한테 어떻게 설명해줘야 되지?’ 이런 고민을 하곤 합니다.

‍Nayoung: 그래도 AI 관련 업무를 하면서 프로젝트 분야 쪽에 전문가 지식을 약 20% 정도 습득하는 기분이 드는 것도 이 일의 재미있는 점인 것 같아요.
예를 들면 휴대폰 파손 데이터 즉 중고거래 하는 기계 서비스를 담당할 때는 어느 부분이 얼마나 손상되었는지 심각도 등을 판단해야 하는 부분들을 깊이 공부하면서 알게 되고,

또 축산업 데이터 프로젝트를 할 때는 돼지에 대해 라벨링을 하게 되면서 돼지의 품종이나 골격 특징에 대해서 배우게 되고, 차량 스크래치 데이터 프로젝트를 할 때는 차량 부품과 손상 정도를 판단하는 방법을 다 배우게 되더라고요. 이런 점이 이 일의 매력인 것 같아요.

‍Eunhwan: 일상 생활에서 접하기 힘든 데이터도 많이 작업을 하다 보니까 스스로 위키피디아가 되고 있다는 생각을 종종 합니다. (웃음)

Superb AI는 어떤 회사로 성장하기를 꿈꾸나요?

Eunhwan: Superb AI는 제가 생각해도 굉장히 빠르게 성장을 하고 있는데요.
앞으로도 스타트 멤버들의 경험을 토대로 잘 성장을 하기를 바라고, 이제 새롭게 들어오실 분들이 저희가 경험했던 시행착오를 상대적으로 덜 겪었으면 해서 프로세스를 잘 구축했으면 하는 바람이 있습니다. 그런데 그 프로세스가 너무 딱딱하지 않게, 지금처럼 자유로움을 유지하고 자유롭게 의견을 나눌 수 있는 회사가 되었으면 좋겠습니다.

‍Nayoung: 지금처럼 빠르게 성장하지만, 또 좋은 점들은 오래 간직할 수 있기를 바랍니다.

Superb AI를 상징하는 3가지 키워드가 있다면?

‍Eunhwan: 저희가 작년에 Culture review를 했는데, 가장 많이 나온 키워드가 Co-founder 5분의 이름이었어요. (웃음) Superb AI를 상징하는 이미지라면 아무래도 ‘Suite(스위트)’ 나, Co-founder 분들의 얼굴이 가장 먼저 떠오르지 않을까요?

‍Nayoung: Superb AI를 생각하면 저는 “젊음”, “빠른 성장”, “스피드” 이런 단어들이 생각나는 것 같아요. Superb AI를 상징하는 CI 컬러도 생각나고요.

Superb AI에 앞으로 어떤 후배가 입사했으면 좋겠나요?

‍Eunhwan: 긍정적인 멘탈, 강한 멘탈을 가진 분들을 기다리고 있습니다.
계속 말씀드렸던 것처럼 자유롭게 이야기하는 분위기가 있어서, 그런 상황 속에서 본인 의견에 반대한다거나 충돌한다는 느낌을 받으시는 분 보다는 아무래도 좋은 의견이라고 생각하는 포용력이 강한 분이면 좋을 것 같습니다.

‍Nayoung: 늘 열린 마음을 가지고 업무에 임하며 적극적으로 같이 문제 해결책을 찾아가는 후배님이면 좋겠습니다.

마지막으로 지원을 망설이시는 분들에게 한 마디 해주세요!

‍Eunhwan: 지원자 분들의 입장에서 Superb AI에 왜 지원하는지, 또 어떤 것을 얻어갈 수 있을지 생각해 보면, “다양한 데이터 경험을 할 수 있어서” 라고 말씀 드리고 싶어요. 데이터에 관심이 있으신 분들이라면, 다양한 프로젝트를 경험하는 것이 즉 다양한 데이터를 만날 수 있는 기회이고, 이런 경험을 하기에는 Superb AI 가 최고의 장소 아닐까요?

‍상상 그 이상의 정말 넓은 범주의 다양한 데이터들을 모두 만날 수가 있어요. 우리가 생각하는 것보다 모든 일상 생활에 데이터가 뻗어있지 않은 곳이 없거든요. 이렇게 데이터가 세상에 미치는 영향력이 새삼 느껴질 때, 제가 하는 일에 의미를 느끼고 뿌듯해 지는 것 같아요.

Nayoung: Superb AI에서 일하면서 가장 좋은 점은 워케이션이 가능한 회사라는 거에요. 하이브리드 근무 방식이 정말 잘 구축되어있고, 본인에게 주어진 일에 대한 책임감과 오너십만 가지고 있다면 전 세계 어디서든 일을 할 수 있죠.

‍위 내용들을 듣고 매력을 느끼시는 분이라면, 망설이지 말고 지원해 보시라고 말씀드리고 싶어요.

- Meet Superb AI's R&D team
- Superb AI Intern은 어떻게 일을 할까?

>>MLOps Insight 뉴스레터 구독하기

* 아직 Superb AI의 콘텐츠를 받아본 적이 없으신 분들은 아래 소개에서 MLOps Insight를 클릭하면 최신호를 받아보실 수 있습니다. (MLOps Insight는 데이터 중심적(Data-centric) 관점에서 MLOps에 대한 최신 소식을 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕기 위해 만들어진 뉴스레터입니다.)