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Makina Crew Story

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마키나락스에 합류하게 된 계기는 무엇인가요?
마키나락스는 제가 전문연구요원으로 일하고 있는 두 번째 회사인데요. 이전 회사에서 일할 때 마키나락스에서 낸 논문을 보고 회사를 알게 됐어요. 현재 함께 일하고 있는 심상우 박사님, 임용섭 박사님, 병찬 님, 종섭 님이 ICLR에 출판한 논문(테크 블로그에서 자세히 보기)이었죠.

마키나락스 미디엄에서 인터뷰 전문 보기

"개발문화는 시스템으로 존재해야 의미가 있죠." - MLOps제품화팀 Engine파트 김재연 님
저는 학부에서 물리학, 대학원에서 수치해석학을 전공했습니다. 수치해석학은 간단히 말해 손과 연필만으로 풀기 어려운 수학 문제의 정답을 컴퓨터를 이용해 근사치를 구하는 방법을 연구하는 학문인데요. 순수학문을 연구하고 싶어서 석박사 통합과정으로 대학원에 진학했고. 세부 전공도 순수해석학 분야를 선택했었습니다. 그런데 막상 연구를 하다 보니 실생활에 가까운 분야, 예를 들면 데이터분석이나 인공지능에 관심이 생기더라고요.
https://medium.com/makinarocks/%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EB%AC%B8%ED%99%94%EB%8A%94-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EC%A1%B4%EC%9E%AC%ED%95%B4%EC%95%BC-%EC%9D%98%EB%AF%B8%EA%B0%80-%EC%9E%88%EC%A3%A0-mlops%EC%A0%9C%ED%92%88%ED%99%94%ED%8C%80-engine%ED%8C%8C%ED%8A%B8-%EA%B9%80%EC%9E%AC%EC%97%B0-%EB%8B%98-9f2979f83a1f
MLOps제품화팀 | Dev. Runway | 김재연 님
Machine learning
MLOps

정수 님의 자세한 스토리가 궁금하다면?

MLOps서비스팀 | 박정수 님
ML Service
오랜 경력을 갖고 계신 만큼 스타트업에 조인하기까지 많은 고민이 있으셨을 것 같아요. 마키나락스에는 어떤 계기로 합류하게 되셨나요?
저 같은 경우는 시작 단계의 기술벤처에서 일한 경험도 있어서 스타트업으로 이직하는 것에 큰 거부감은 없었습니다. 오히려 B2B 분야에서 일한 경험이 있었기 때문에 제조/산업 분야의 B2B AI를 개발하는 마키나락스에 적응하는 것도 수월하리라 생각했습니다.
이직을 결심한 가장 큰 이유는 데이터 및 AI 분야의 성장 가능성이었어요. 산업의 흐름을 봤을 때 기존에 몸담았던 통신 분야는 성숙기에 접어든 시점으로 내부적인 구조 재편이 완료되며 안정기에 접어들었다고 판단했습니다. 통신의 표준화가 이뤄지며 제조업이 강한 중국 등의 나라가 유리한 입장에 놓였고, 새로운 아이디어를 발산하고 실현시킬 기회가 적어진만큼 일할 기회도 적어질 것이라 생각했습니다. 향후 산업 측면에서도, 커리어 측면에서도 데이터 및 AI 분야가 매력적이라고 판단해 합류하게 되었습니다.
ML응용파트에 어떤 분들이 오시면 함께 시너지를 낼 수 있을까요?
다양한 산업의 ‘현장’에서 발생하는 문제를 해결하는 일에 관심이 많은 구성원들과 함께 일하면 좋겠습니다. 현장의 문제를 파악하기 위해서는 때로는 수학, 자연과학, 인문학 등의 기초 학문과 ▲에너지 ▲반도체 ▲자동차 등 다양한 도메인에 대한 이해가 필요한데요. 그래서 머신러닝에 대한 기본적인 지식과 함께 다양한 분야에 대한 호기심이 열려 있는 분들이 저희 팀과 시너지를 낼 수 있을 것 같습니다. 또한, 프로젝트 진행에는 메인 문제 해결을 위한 노력 외에도 부수적인 일들이 수반되는데요. 예를 들어 ▲데이터의 수집과 처리, ▲ 고객 맞춤형 산출물 제공 시스템 개발 등의 일이 필요할 수 있습니다. 이를 위해서는 소프트웨어 기술과 함께 새로운 기술도 익혀야 합니다. 빠르게 변하는 IT 환경에서 새로운 것들을 능동적이고 빠르게 학습힐 수 있는 자질이 무엇보다도 필요한 스킬셋이 아닐까 싶습니다.

마키나락스 미디엄에서 인터뷰 전문 보기

ML솔루션팀 | ML Application 파트 | 김병완 님
ML Solution
ML Application

Q. COP팀은 무슨 일을 하나요?

Q. 마키나락스에서 커리어적으로 성장했다고 느끼는 포인트가 있다면요?

사실 대학원 졸업 후에 무조건 박사 과정을 가야겠다고 생각했거든요. 석사 연구를 마치고 직장에서 일을 하다 보니, 이제 커리어를 이어가고 싶은 마음과 연구를 하고 싶은 마음이 반반이 된 것 같아요. 연구할 때는 아무리 작은 것이더라도 학술적인 의의가 있다면 ‘Why?’라는 질문을 던지며 파고들어 그에 대한 답을 알아내는데요. 반면에 회사는 이익 창출을 목적으로 하다 보니, 어떤 문제에 대해 ‘Why?’라는 질문보다 실질적으로 어떻게 적용할 것인지에 집중을 하는 것 같아요. 이 두 가지를 모두 경험해봤다는 점이 하나의 성장 포인트인 것 같습니다.
또 제가 대학원에서 연구할 때는 기능 구현을 목표로 코드를 작성해 원하는 결과만 나오면 되기 때문에 코딩에 대한 이해도가 굉장히 낮았었어요. 실무에서 일하면서는 실제 필드에 적용하기 위해 계속해서 설계를 하고, 개선을 하고, 리팩토링을 꾸준히 주기적으로 하거든요. 개인적으로 코딩을 많이 하며 현업에서 일하고 있는 전문가분들의 노하우들을 경험해 볼 수 있는 것도 성장 포인트라고 느껴요.

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ML솔루션팀 | COP 파트 | 명우식 님
Reinforcement Learning
Combinatorial Optimization