안녕하세요, 세이지니입니다!
세이지는 2022년이 되어 참 많은 일들이 있었어요.
특히 1월과 비교해 보았을 때 약 2배의 인원이 증가하였는데요. 오늘은 그중에서도 개발자 세로지니 세 분을 모셔보았습니다.
세 분은 많은 회사 중에서 왜 세이지를 선택하게 되었을까요? 세 분의 이야기 지금 바로 전해드리겠습니다!
안녕하세요, 세로지니 여러분! 간단하게 자기소개 부탁드립니다.
창우: 안녕하세요, 사업 팀에서 영상 처리 알고리즘 및 SW 개발을 담당하고 있는 Software Engineer 전창우라고 합니다.
사업 팀은 세이지의 제품과 고객 모두가 Win-Win 할 수 있도록 중간에서 제품 개선, Sales 등 여러 방면으로 고민하는데요.
저는 팀원 분들이 공유해 주시는 영상 처리 관련 VOC를 가장 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 고안하고, 개발된 알고리즘을 세이지 제품에 탑재함으로써 고객의 니즈를 충족시키는 업무를 하고 있습니다.
동현 : 안녕하세요, 제품화 팀에서 Frontend Developer로 근무하고 있는 김동현입니다. 저는 세이지에서 제공하는 딥러닝 기반 솔루션 제품들을 사용하기 위한 화면 개발을 담당하고 있습니다.
동규: 안녕하세요, 백엔드 팀의 Machine Learning Engineer 이동규라고 합니다. 저는 백엔드 팀 내에서도 딥러닝 모델을 추론하고 학습 엔진을 구현하며 성능을 개선하는 엔진 파트에 소속되어 있어요. 한마디로 딥러닝 핵심 기능의 구현체로서 연구팀에서 개발한 기능이 제품에 잘 적용될 수 있도록 다리 역할을 한다고 생각하시면 됩니다.
세이지에 온보딩 한 지 한 달 반 정도 된 요즘 하고 있는 업무는 딥러닝 추론 엔진을 C/C++ 라이브러리로 만드는 일인데요. 지금까지 제조업 현장에서 주로 쓰였던 C/C++ 언어로 개발을 했다면, 이제는 파이썬 소스코드를 재사용하는 방향으로 디자인하고 있습니다. 세이지의 제품은 검사 장비와 밀접하게 연동되고, 성능도 중요하기 때문에 관련된 성능 이슈 등을 연구하여 엔진을 개발하고 있습니다.
여러분은 세이지에 온보딩 하기 전 어떠한 커리어를 가지고 있었나요?
동현 : 저는 나노융합공학을 전공했지만, 머신러닝 교육을 이수하고 IT에 대한 관심을 가지게 되면서 웹 개발을 시작하게 되었습니다. 첫 커리어를 머신러닝 학습을 위한 말뭉치 데이터를 만드는 회사에서 시작하여, 데이터 수집 및 관리를 위한 페이지를 만드는 프로젝트를 진행하며 경력을 쌓아 나갔습니다.
창우 : 학사 때는 Display 산업 기술을, 석사 과정은 LCD 기반의 Application Display 분야에 대해 연구했습니다. 졸업 후에는 Display Panel 제조 과정에서 발생한 불량을 Machine Vision으로 자동화 검사하는 설비 영상처리 알고리즘 개발자로 취업하여 커리어를 쌓았습니다.
동규 :저는 대학원 박사 과정에서 데이터베이스 시스템을 전공했고 현재 학위는 중단한 상태입니다. 연구 분야는 In-memory DBMS와 System for Machine Learning으로, 요즘 말로는 빅데이터 시스템이라고 할 수 있을 텐데요. 대학원 연구실에서 현장감이라는 니즈가 충족되지 않았기에 회사로 뛰쳐나오게 됐어요. 머신 러닝이든 데이터베이스 시스템이든 워크 로드가 명확하고 구체적이어야 솔루션의 당위성이 생기기 때문이에요.
그럼 여러분은 왜 ‘세이지’에 온보딩 하게 되었나요?
동규 : 저는 세이지가 ‘고객과 함께 기술을 고민하고 있는 회사’라는 점에서 온보딩을 결정하게 되었습니다.
앞서 말씀드린 것처럼 저는 연구를 벗어나 실전 경험을 쌓기 위해 회사로 나오게 되었는데요. 제가 관심 있는 빅데이터 플랫폼 분야는 해마다 정말 많은 툴들이 서로 자기주장을 하고 있는 상황인데 반해, 활용 시나리오를 자체적으로 갖고 있는 곳들은 많지 않아요. 그래서 저는 명확한 애플리케이션이 있는, 즉 자기 도메인에서 머신러닝 기술을 활용하고 있는 회사를 찾아보게 되었습니다.
구직 과정에서 여러 회사들과 얘기를 하게 되었는데, 세이지는 컴퓨터 비전 분야에서도 구체적으로 제조업 검사 분야에서 기술과 SW 제품 개발 경험을 가지고 있었어요. 제가 갈망했던 ‘현장감’이라는 니즈에 딱 맞는 회사라고 생각을 했죠. 제 연구 주제와 관련 있는 제품을 개발하고 있기도 했고요.
또, 회사와 직원의 관계에 대해서 구체적으로 고민을 하고 있고 바람직한 방향으로 움직이고 있다고 생각했어요. 회사라는 조직으로서의 여유도 느껴졌고, 개인의 성장과 더불어 회사의 시스템을 단단히 하는 데에도 충분히 고민하고 있다고 느꼈습니다.
창우: 영상 처리 알고리즘 개발자로 더욱 성장하기 위해서는 AI 활용 경험의 비중을 높여야 한다는 생각을 가지고 있던 와중에 세이지를 알게 되었습니다.
세이지는 저에게 있어 출퇴근에 소요되는 시간과 비용이 적지 않은 회사였기에, 섣부른 판단이 되지 않기 위해 회사와 Open Position에 대해 정말 면밀히 조사했어요. 스타트업임에도 재무 상태가 건실하고, 직원이 업무에 집중할 수 있는 환경에 대한 중요성을 높이 평가하는 분위기 또한 마음에 들었기에 천재일우라는 생각으로 치밀하게 준비하고 지원했습니다.
인터뷰를 하면서 R&R에 대해 충분한 대화를 나누었고, 이를 통해 서로 간의 이해관계가 일치함을 확인하여 온보딩을 결정하게 되었습니다.
동현 : 저는 머신러닝 기술을 가진 회사를 찾아보면서 MLOps에 대해 관심을 가지게 되었는데, 그중 좋은 기술력을 가지고 있는 세이지가 매력적으로 끌리게 되어 지원하게 되었습니다. 전형 절차를 진행하면서 세이지에 대해 알아보니 좋은 조직 문화를 가지고 있는 것이 느껴졌고, 같이 일하고 싶다는 생각이 들어 최종적으로 온보딩 하게 되었습니다.
세 분 모두 다른 팀에 소속되어 있는데, 본인 팀 자랑해 주세요!
동규 : 저희는 여러 가지 밸런스가 잘 맞는 팀이라고 생각합니다! 다양한 경험을 가진 사람들이 모인 백엔드 팀원 분들은 일도 잘하고 소통도 잘 되고요! 일적으로도 앞뒤가 든든한 느낌이 들고 인간적으로도 둥글둥글하셔서 서로 부담 없이 편하게 대할 수 있는 것 같아요. 저만 눈치가 없는 걸까요?(웃음)
담 없는 자리로 최대한 활용하고 있는 회식 문화도 좀 특이한 것 같아요. 주변에 얘기를 들어보면 회식으로 겪는 고충이 많고, 차원이 다르더라고요. 저희는 괜찮은 식당에서 각자 취향에 맞게 식사하고 헤어지는데… 이것도 저만 좋나요?(웃음)
동현 : 저희 제품화 팀은 화목함이 장점인 팀이라고 생각합니다. 먼저 항상 팀을 재밌게 이끌어 주시고 웃음이 많은 팀 리드 진규님이 있어 회의가 항상 즐겁습니다. 개발 리드인 석환님은 어떤 질문도 친절하게 답해주시는 아낌없이 주는 나무라고 봐도 과언이 아닙니다. 종진님은 머릿결 만큼이나 부드러운 말투를 가진 섬세함을 가지신 개발자이고, 하영님은 묵묵히 할 일을 다하시면서 운동을 빼놓지 않는 체육인입니다. 그리고 해결사가 되고 싶지만 본인이 해결 과제인 저를 포함하여 팀 리드 1명, 프론트엔드 개발자 4명으로 구성되어 있습니다.
창우 : 유명한 광고 카피 중에 ‘Business-Team gives you wings!’라는 말이 있어요. 레드불의 슬로건이기도 한데요, 사업 팀은 이미 유수의 기업에서 인정한 AI 연구 개발력과 제품 신뢰성을 가진 세이지에 날개를 달아주는 레드불과 같은 팀이라고 볼 수 있습니다.
해당 표현은 세이지의 제품이 지금보다 더 날개 돋친 듯 팔려나갔으면 하는 마음도 담겨 있지만, 사업 팀은 실제로 해당 목표를 구현하기 위해 구성된 팀이기에 더욱 가치가 있습니다. 또한 같은 목적을 달성하기 위해 모인 다양한 직무의 팀원들이 각각의 포지션에서 충분한 전문성을 갖춘 분들이라는 점을 자랑하고 싶습니다.
세로지니는 왜 세이지의 개발자가 됐을까? (1편)에서는 세 분에 대한 소개, 온보딩 하게 된 계기, 팀 자랑을 전달드렸는데요! 못다한 이야기는 다음 편에서 계속되니 많은 관심 부탁드리겠습니다.
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