지금 Superb AI의 여정에 합류하세요

‍어린 시절, 어느새 커버린 키를 실감하던 때가 있었나요? 새로 산 옷이 금세 작아질 때, 큰 줄만 알았던 우리 집이 새삼 작아 보일 때 커버린 키를 체감했었죠. Superb AI도 3년 만에 시리즈 A에 올라서더니, 벌써 다섯 번째 오피스로 확장하며 가파른 성장세를 실감하고 있습니다.

Superb AI는 새 오피스의 문을 활짝 열고, 다시금 새로운 출발선에 올라섰습니다. 각 팀에서는 더 넓은 물로 함께 나아갈 새 동료를 기다리며 활발한 영입을 진행 중인데요. 오늘은 R&D팀과 콘텐츠 팀의 채용 소식을 전합니다. 우선 Server Engineer의 합류를 기다리고 있는 R&D팀 리드 차문수 님과 나눈 이야기를 전해드릴게요.

안녕하세요, Superb AI의 공동 창업자이자 Suite 개발을 리드하고 있는 차문수입니다. 자연어 처리(NLP) 분야를 공부하다가, 이후 SK의 T-Brain에서 컴퓨터 비전을 연구하면서 논문들을 써왔어요. Superb AI를 창업하고는 B2B SaaS(Software-as-a-Service) AI 제품인 Suite의 백엔드 개발에 집중하고 있습니다.

Suite는 머신러닝 데이터 작업을 자동화하기 위한 플랫폼인데요. R&D팀은 Suite가 고객들에게 더욱 확실한 가치를 주는 플랫폼이 되도록 제품을 고도화하자는 목표를 가진 팀입니다. 누구나 쉽게 방대한 양의 데이터를 다루고, 인공지능을 더 빠르고 편리하게 개발할 수 있도록 플랫폼의 사용성을 개선하는 데 초점을 맞추고 있죠. 그 중 백엔드 파트는 프론트, AI 팀, Tech Support 팀과 함께 고객분들이 아주 많은 양의 데이터를 관리하더라도 한결같이 튼튼하고 안정적인 서비스를 제공할 수 있도록 총력을 기울이고 있습니다.‍

철저하게 고객 중심으로, 고객과 함께 만들어가는 팀이에요. 고객이 원하는 것은 무엇인지, 고객의 진짜 문제는 무엇일지 세일즈팀부터 백엔드, 프로덕트 리드, 프론트 엔지니어, 디자이너 다 모여서 같이 의견을 나눠요. 그 의견들을 수렴하면서 개발을 진행하고요. 역할에 상관없이 자신의 의견을 피력하고, 토론할 수 있는 환경이 잘 갖춰져 있어요. 이렇게 모인 의견들이 실제 개발까지 이어갈 수 있도록 개발 사이클을 진행하고 있습니다. 전체 과정에 애자일한 문화를 잘 유지하고 있고요.

이렇게 개발된 것이 클라우드 연동 기능인데요. 기존 아마존 S3 스토리지 버킷에 있는 데이터를 Suite로 바로 연동하고 싶다는 고객분들의 요청이 반복적으로 들어왔거든요. 매뉴얼 리뷰 기능도 마찬가지입니다. 처음에는 고객분들이 이슈 스레드로 피드백을 주고받으며 라벨링 작업을 하시리라고 생각했지만, 다양한 산업군의 고객분들의 목소리에 귀 기울이면서 별도의 라벨링 검수 기능이 필요하다는 걸 알게 되어 기능을 신설하기도 했습니다. 이렇게 고객분들의 문제가 무엇인지 집요하게, 다 같이 고민하면서 제품을 개선해나가고 있죠.‍

우선 R&D팀은 하나의 팀이 각 기능에 오너십을 가지고 기획부터 운영까지 같이 진행하고 있어요. 개발자 입장에서는 넓은 스펙트럼이 필요할 수 있는데요. 인프라부터, 기획, 서버 개발, 배포, 운영 전반에 대한 지식이 있는 분이면 좋지만, 앞으로 각 영역들을 배워나가고 싶은 분들도 언제든 환영합니다. 다른 역할의 분들이나, 다른 팀 분들과 협업하면서 일이 진행되니 커뮤니케이션 능력 같은 소프트 스킬도 중요하죠.

단순히 업무량만 많다는 식으로 들릴 수 있지만, 사실 팀에 노하우나 도메인 지식은 이미 충분해요. 야근이 당연시되는 문화도 전혀 아니고요. 2주마다 진행되는 스프린트에 달성 가능한 목표를 설정하고 거기에 맞춰 움직이기 때문에, 그 안에서 적절하게 스킬 셋을 넓힐 수 있습니다. 본인의 메인 영역은 튼튼히 하면서도 업무의 스펙트럼을 넓히고 싶은 분이나, 서브 전문 영역을 개발하고 싶은 분들께는 더욱 추천드립니다.

무엇보다 백엔드 개발자이지만 AI 도메인 지식과 함께 성장하고 싶은 분들에게 잘 맞을 거예요. 컴퓨터 비전은 AI가 지금 가장 잘 하는 분야이고, 적용 범위도 계속해서 넓어지고 있습니다. Superb AI에서는 ML/AI를 연구하던 사람들이 직접 제품을 만들고, 고객들도 머신러닝 엔지니어들이 많아요. 실전 AI 개발에 대한 감각과 도메인 지식을 쌓기에 좋은 환경이죠.‍

B2B SaaS AI 솔루션을, 그것도 가장 프런티어에서 개발해볼 수 있다는 점이 큰 매력이죠. Suite는 MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼을 지향하는데요. 궁극적으로는 AI 분야에서의 GitHub 같은 플랫폼을 만든다는 비전을 가지고 있어요. 개발자를 위한 도구를 만든다는 관점에서, Suite 같은 플랫폼을 만드는 일은 백엔드 엔지니어가 한 번쯤 해보고 싶어 하는 일이기도 해요. ‘내가 만든 것으로, 누군가가 무언가를 더 잘 만든다면?’ 매력적인 일이죠.

Superb AI의 더 큰 목표는 Democratize AI인데요. 사실 몇 년 전만 해도 불가능한 일처럼 들렸을 거예요. 당시 AI 개발 큰 회사들만이 할 수 있는, 그들만의 세상이었죠. 지금 Superb AI와 Suite는 회사나 팀 규모에 상관없이, AI를 도입하려는 분들이 훨씬 쉽고 빠르게 AI를 개발할 수 있도록 노력하고 있고요. 더욱이 Suite 같은 플랫폼은 결국엔 시장 자체에 영향을 주게 돼요. AI 개발이 어려웠던 작은 회사들이 큰 회사들과 경쟁할 수 있는 도구를 갖게 되니까요.

또 AI 트렌드의 최전선에 있다는 것 역시 큰 장점입니다. 사내에 AI 전문가들이 직접 Suite를 개발하고 있고, 고객 역시 엔지니어들입니다. 이런 경우는 정말 드물어요. 시장의 트렌드에 맞춰서 도구는 계속 변화하기 때문에, 최전선에서 정말 다양한 산업군과 고객군들, 사용자들의 니즈를 생생하게 파악할 수 있어요.‍

Suite를 글로벌 서비스로 확장한 것이요. 작년, 테라폼(Terraform)을 기반으로 전체 서비스를 멀티 리전으로 확장했습니다. 지금은 손쉽게 글로벌로 확장할 수 있는 구조가 마련되어있지만, 작년에만 해도 그렇지 않았거든요. 서울에서 Suite를 서비스하다가, 미국이나 유럽 고객들에게 서비스하기 시작하니 레이턴시 이슈가 생기기 시작했어요. 이 문제를 제대로 해결해야 Suite를 정식으로 오픈할 수 있다고 판단했습니다.

이때 Active-Active 멀티 리전 아키텍처를 구현해야 했는데요, 꽤 난이도가 높은 작업이었어요. 이미 프라이빗 베타를 서비스하고 있는 상황에서 글로벌로 리전을 확장해야 했기 때문에 더 까다로웠고요. 당시에는 제대로 된 레퍼런스도 많지 않았습니다. 직접 하나부터 열까지 다 찾아보고, 실험해가면서 하나의 사례를 직접 만들어나갔다는 데 의의가 있죠. 많이들 뿌듯해 했어요.

맞아요. 글로벌 SaaS AI 제품을 서비스하는 곳이 국내에 많지 않으니까요. Superb AI는 ML 옵스의 최전선에 있고, 그만큼 Superb AI에서만 경험할 수 있는 일들이 많아요.

지금 막 대규모 리팩토링을 진행 중인데요. 데이터셋의 크기에 상관없이 항상 안정적인 서비스를 제공하는 게 지금 이뤄가고 있는 일이에요. Suite가 빠르게 성장하는 만큼 사용자도 데이터도 많아지니 시스템 과부하나 신뢰성 측면에서 문제가 생기지 않도록 예방해야 합니다. 예를 들어 이미지 100만 장을 라벨링 한다면, 용량은 테라바이트(TB) 수준으로 올라가는데요. 이 데이터들을 용량에 상관없이 안정적으로 다룰 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하는 일은 어렵지만 정말 중요한 일이죠.

현재는 서버가 중앙 집중식으로 몰려있는 모놀리식(monolithic) 아키텍처에 가까운데요, 이제는 스케일업 하기에 용이한 구조로 만들어야 하는 단계예요. 그래서 지금은 마이크로서비스화를 진행하고 있어요. 이벤트 드리븐 아키텍처로 리팩토링하기 위해서 많은 고민과 시도를 하고 있고요. 엘라스틱서치부터 메시지 퍼스트, CQRS패턴, 이벤트 드리븐 패턴 등 여러 패턴을 도입하면서 시스템 아키텍처를 리팩토링하는 중입니다. 이 작업이 완성되고 나면 개발이 더 쉬운 환경이 될 거고요. 고객은 지금보다 더 빠르게 새로운 기능을 만나고, 대량의 데이터도 더 손 쉽게 관리할 수 있게 될 거예요.

개발 자체도 중요하지만 왜 개발하는지가 정말 중요하다고 생각해요. 내가 무엇을 만드는지 모르면서 개발을 하는 것과, 나의 개발로 AI 산업이나 개발 문화가 바뀌는 걸 느끼며 일하는 것은 분명 다르거든요. 앞으로 AI 개발은 더 쉽고 빨라질 텐데요, R&D팀은 그 발전을 앞당기는 데 기여하고 있다고 생각합니다.

몇 년 전만 해도 AI 분야의 관심은 모델이었는데요. 당시에는 ‘AI를 어떻게 개발하지?’가 질문이었지만 요즘은 ‘AI를 서비스에 어떻게 녹여내지?’가 핵심 질문이에요. 그 과정에서 가장 통점(pain point)이 되는 지점이 바로 데이터고, Superb AI는 바로 이 문제를 해결하는 중입니다.