버즈빌이 AI 기업으로 거듭나기 위한 첫 단계, Machine Learning

안녕하세요, 24년 상반기가 눈 깜짝할 사이에 지나가고 하반기가 시작되었습니다. 오랜만에 버즈빌리언 인터뷰로 돌아왔는데요. 이번 버즈빌리언 딥터뷰의 주인공은 버즈빌의 ‘AI 추천 기술'을 책임지고 있는 머신러닝 엔지니어 Thomas입니다. 버즈빌은 ‘AI 추천 기술’을 활용하여 광고가 더 이상 ‘귀찮은 것’이 아닌 일상 속에서 ‘재미’와 '소소한 행복’으로 다가올 수 있도록 광고에 참여하는 유저에게 다양한 혜택과 즐거움을 주고자 합니다. 버즈빌의 핵심 경쟁력인 ‘AI 추천 기술'이 광고 네트워크에서 어떻게 작동하고 성과를 낼 수 있는지 자세히 알아보도록 하겠습니다!

버즈빌 광고 추천팀의 머신러닝 엔지니어, 버즈빌의 보물 Thomas를 소개합니다! 👏 Thomas 안녕하세요, 간략하게 소개 부탁드리겠습니다.

안녕하세요, 버즈빌에서 머신러닝 엔지니어로 근무하고 있는 Thomas라고 합니다. 추천 시스템에 관심이 많고, 광고 추천을 통해 비즈니스 성과에 기여하는 것을 좋아합니다. 🙂

버즈빌이 속해 있는 광고 도메인에서 머신러닝이라 함은 무엇을 말하는 건가요?

머신러닝은 데이터에 기반하여 어떠한 작업에 대한 성능을 컴퓨터가 스스로 향상시키는 학문이라고 생각합니다. 이러한 정의는 광고 도메인에도 동일하게 적용되는 것 같은데요, 전통적으로 프로그래밍이라 함은 어떠한 입력을 출력으로 변환하기 위한 알고리즘을 개발자가 수동으로 코딩하는 것인데, 머신러닝은 컴퓨터가 데이터에 기반하여 알고리즘을 스스로 학습합니다. 광고 추천과 같이 입력과 출력의 관계가 상당히 복잡하여 패턴을 파악하기 어려운 영역에서 머신러닝이 특히나 유용하다고 생각해요.

전통적인 프로그래밍과 머신러닝의 차이를 명령어로 입력해 생성한 이미지 [그림=DALL·E 3]

광고 추천팀에서는 어떤 업무들을 하시나요?

광고주를 고객으로 하는 광고 추천팀은 광고 성과를 최대화하는 것을 목표로 사용자(유저)에게 가장 적절한 광고를 비용 효율적으로 제공하는 시스템을 개발하고 관리합니다. 이 과정에서 다양한 제품을 기획하고 실험을 통해 가설을 검증합니다.

팀 내에서 머신러닝 엔지니어의 역할은 무엇인가요?

머신러닝 엔지니어는 광고 성과를 최대화함에 있어 머신러닝을 도구로 활용합니다. 비즈니스 성과에 기여하기 위해 수단과 방법을 가리지 않지만, 특별히 머신러닝을 언제, 어디에, 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 전문적인 지식을 기반으로 팀과 회사의 목표 달성에 기여합니다.

광고 추천팀의 핵심 기술인 광고 추천은 머신러닝이 특히나 유용한 영역이기 때문에 머신러닝 기반의 광고 추천 모델을 개발하고 서빙하는 것이 머신러닝 엔지니어의 주요 역할 중 하나라고 할 수 있어요. 🧐

Thomas는 컴퓨터공학 전공이신데 어떤 계기로 머신러닝 엔지니어의 길을 선택하게 되셨는지 궁금합니다.

학부생 시절 조별 과제로 시간표 추천 서비스를 구현하며 추천 시스템에 발을 들였는데요. 추천 시스템이 흥미롭기도 하고, 여러 사람에게 유익하며 전망이 좋다고 판단하여 졸업 논문도 추천 시스템을 키워드로 작성하였습니다. 졸업 후에도 대학원에서 추천 시스템을 전공으로 석사 과정을 밟았어요. 머신러닝이 추천 시스템의 매우 효과적인 도구라고 생각했기 때문에 자연스럽게 머신러닝을 공부하게 되었습니다.

추천 시스템, 머신러닝, 컴퓨터공학에 두루 지식을 보유한 저에게 버즈빌의 광고 추천팀 머신러닝 엔지니어는 가장 적합한 직무라고 생각하여 이 길을 선택하게 되었어요.😀

현재 진행 중인 연구 및 프로젝트가 있다면 설명을 부탁드립니다.

버즈빌이 많은 광고주의 선택을 받게 됨에 따라 버즈빌이 소화해야 하는 광고 물량이 빠르게 증가하고 있는데요. 자원이 한정된 상황에서 광고 성과를 유지하며 최대한 많은 광고 물량을 소화하기 위한 제품을 개발하고 있습니다. 더 많은 광고 물량을 소화한다는 것은 곧 버즈빌의 매출이 높아지는 효과이기 때문에 상당히 의미 있는 프로젝트라고 생각해요. 그와 동시에 여러 종류의 광고 특성을 고려하는 추천 모델을 개발하고 안정적으로 운영해야 하는 도전적인 프로젝트라고 생각합니다. 프로젝트의 목표가 구체화된 현시점에서는 성능 평가를 위한 지표를 선정하고, 지표가 개선되는 방향으로 다양한 시도를 하고 있습니다.

머신러닝 엔지니어로서 업무를 하며 어려운 점은 무엇인가요?

머신러닝 모델을 개발할 때 가장 어려운 점은 실질적인 최대 성능을 알 수 없다는 점입니다. 😢 접근 가능한 데이터를 모두 활용하고 무한한 시간을 투입했을 때 달성할 수 있는 최대 성능이 얼마인지 알 수 없기 때문에 모델 개발에 시간을 더 투자하면 얼마나 성능을 개선할 수 있을지, 얼마나 시간을 더 투자하는 것이 적절한지 판단하기 까다롭다는 점이 어려운 것 같습니다. 입사 후 수행한 모든 프로젝트에서 이러한 어려움을 겪었던 것 같은데요, 아직도 명쾌한 해답을 찾지 못한 상태입니다.😅 다만 활용 가능한 리소스의 제한이 있기 때문에 경험과 느낌에 기반하여 대략적인 개발 기간을 정하는 방식으로 대응하고 있습니다.

반대로 업무를 하며 가장 보람을 느꼈던 순간은 언제였나요?

입사 후 처음 성과를 내고, 이를 인정받았던 순간이 가장 기억에 남는 것 같아요. 버즈빌은 리워드 광고 플랫폼으로서 광고에 리워드를 제공하는 방식이 광고 성과를 크게 향상시킨다는 것을 알고 있었지만, 반대로 리워드를 제공할 수 없는 상황에서는 광고 성과가 낮아지는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 리워드를 제공하지 않는 상황에서도 클릭률을 업계 평균의 두 배 이상으로 높이는 것을 그룹 차원의 목표로 설정했어요. 저는 이 목표를 달성하기 위해 클릭률을 실시간으로 예측하는 모델을 개발하여 서빙했고, 3개월 만에 성공적으로 목표를 달성할 수 있었습니다. 당시 성과에 대한 기여를 모두에게 인정받았던 순간이 가장 뿌듯했고, 아직도 생생하게 기억에 남아있어요!😊

앞으로 머신러닝 엔지니어로서 목표가 있다면요?

버즈빌의 광고 플랫폼을 운영함에 있어 대부분의 영역에 머신러닝을 적용하여 성과를 최대화함과 동시에 수작업을 최소화하고 싶은 목표가 있습니다. 이 상태가 되면 버즈빌이 진정한 AI 기업이라고 자신있게 말할 수 있을 것 같아요.😎

여담으로 버즈빌과 무관한 개인적인 목표도 있는데요, 저만을 위한 머신러닝 기반 투자 솔루션을 개발하여 안정적인 수익을 확보하는 것이 목표입니다.💰 추천 시스템의 시계열 예측 문제가 투자에 활용되기 적절하다고 생각하는데요, 추천 시스템을 오랜 기간 공부하고 경험하면 투자 솔루션 완성에 큰 도움이 될 것이라 생각하고 있습니다.

버즈빌에서 머신러닝 엔지니어로 일하면서 어떤 점이 가장 만족스러우신가요?

요약하자면 도전적이고 의미 있는 프로젝트를 수행할 수 있다는 점과 자율성과 신뢰 기반의 업무 환경이 특히나 만족스러운 것 같아요.

도전적인 문제를 해결하는 과정에서 빠르게 성장할 수 있고, 모든 프로젝트가 실제 서비스에 적용되어 결과를 직접 확인할 수 있기 때문에 저의 업무가 실질적인 가치를 창출한다는 만족감을 얻을 수 있습니다. 데이터 팀의 수준이 높아 다양한 데이터에 편히 접근하고 가공하여 활용할 수 있다는 점도 긍정적입니다.😄

버즈빌은 자율과 소통이라는 핵심 가치를 보유하고 있는데요, 덕분에 아이디어를 자유롭게 제안하고 실행할 수 있는 환경이 보장되고, 회사와 팀의 신뢰를 기반으로 책임감 아래 주도적으로 문제를 해결하는 분위기도 만족스럽습니다.👍

최근 AI가 핫한 키워드다 보니, 머신러닝 개발자로 커리어를 생각하고 계신 분들이 많을 것 같아요. 머신러닝 엔지니어에게 필요한 역량은 무엇이 있을까요?

프로그래밍 능력, 수학 및 통계학 지식, 머신러닝 알고리즘 및 기술에 대한 이해 등의 자명한 역량은 누구나 알고 있을 것이라 생각합니다. 개인적으로 머신러닝 엔지니어에게 꼭 필요하다고 생각하는 역량은 열정과 꼼꼼함인데요, 머신러닝은 습득해야 하는 지식의 양이 상당할뿐더러 매우 빠르게 변화하는 학문이기 때문에 상당한 노력을 필요로 합니다. 또한 모델을 개발하는 과정은 무수한 시도를 필요로 하기 때문에, 투입하는 시간에 비례하여 성능이 높아지는 경향이 있어 열정적인 사람일수록 우수한 성능을 확보할 가능성이 높다고 생각해요.

머신러닝은 생각보다 버그가 잘 드러나지 않는 특징이 있는데요, 웬만한 실수에 대해 명시적인 에러가 발생하지 않기 때문에 숨은 버그가 자주 등장할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 전처리를 학습할 때에만 적용하고 추론할 때에는 생략하거나, 학습할 때 평가 데이터를 참조하는 등의 실수는 잘 드러나지 않는데요, 테스트 코드로 커버하기 어려운 실수가 대부분이기 때문에 꼼꼼하지 않으면 이러한 실수를 발견하기 어려워 결과적으로 모델의 성능과 신뢰도가 모두 하락하는 상황을 마주할 수 있습니다.😢

버즈빌에서 머신러닝 엔지니어를 채용 중이라고 들었어요. 어떤 분과 함께 하고 싶으신지, 미래의 팀원에게 한 말씀 부탁드립니다.

우선 환영합니다! 어떤 분과 함께하게 될지 상당히 기대가 되는데요, 앞서 언급한 것처럼 열정적이고 꼼꼼하신 분이면 좋겠습니다. 또한 머신러닝 엔지니어는 비즈니스 성과를 만들어야 하기 때문에, 광고 도메인에 관심이 있고 비즈니스 성과 만들기를 즐기시는 분이면 좋겠습니다. 함께 성과를 만들며 성장할 수 있기를 기대하고 저 또한 노력하겠습니다. 버즈빌 머신러닝 엔지니어 채용에 많은 관심 가져주세요 🥳

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