스타트업 인턴 일기 [03화]

스타트업 인턴 일기 [02화]에서 이어집니다..
https://jhklee-coder.tistory.com/92

 

 지난 설날 연휴 한 주를 푹 쉬고 이제 4주차에 접어들었다. 월요일엔 AI 개발자분과 커피챗을, 수요일엔 처음으로 전사 미팅에 참여했다. 진로가 데이터 분석, AI와 연계되어 있다 보니, 개발자님께 많은 조언을 구할 수 있었다. 해당 진로를 결정하시게 된 계기부터, AI 개발자라면 갖춰야 할 소양이라던지, 프레임워크에 대한 사용 팁까지 여러가지를 여쭤봤다.

 

그리고 대망의 오프라인 미팅... 대표님께서 요청해주셨던 GraphRAG와 관련된 개념에 대해 사내 개발자 분들 앞에서 첫 발표를 하게 되었다. 그럼 이번 인턴 일기도 한번 시작해보겠다!!

 

1️⃣ AI 개발자 민우님과의 커피챗 

이번 한 주는 사내 AI Engineer 민우님과의 커피챗으로 시작했다. 민우님은 "의미있는 변화를 쫓고 소통하는 AI 개발자"라는 슬로건을 내걸고 활동하고 계신 풋풋한 N년차 AI 개발자다. (민우님과의 커피챗이 필요하다면?? 아래 프로필을 통해 편하게 연락해주세요!!)

- SKT DEVOCEAN OpenLab : "'AI 여행 계획 생성 및 관리 서비스 개발"
- kakao X groom 1박 2일 벚꽃톤 : "웹페이지 기획 및 'AI 기능' 개발"
- SKT FLY AI CHELLENGER 4기 : "Multi-agent 기반 양방향 실버 케어 플랫폼 기획 및 개발"
- DEVOCEAN YOUNG 2기: "AI 만다라트 계획표 생성 및 관리 앱 '꿈틀' 기획 및 개발, 우수활동자 선정"
- ...
(더 궁금하면 아래 프로필 클릭!)

 개인적으로 가장 인상 깊었던 건 쌓고 계신 AI 스택, 프로젝트보다도 솔루션을 제공하기 위한 구체적인 로드맵 구상 역량과 문제 상황과 해결을 위해 정말 엄청난 호기심, 탐구 능력을 갖고 계시다는 점이었다. 

이민우 - AI engineer 프로필

 전까지 커피챗을 많이 해본 건 아니었지만, 정말 친절하고 자세하게, 또 본인의 경험에 빗대어 인상 깊은 조언을 많이 해주신 덕에 기억에 남았다. 특히 AI 개발자로서 갖춰야 할 중요한 소양이라던지, 관심 있는 분야에 대해 호기심을 갖고 열심히 임하시는 모습에 열정을 엿볼 수 있었다. 그래서 장차 AI 개발자로서 미래를 꿈꾸고 있는 대학생들, 혹은 개발자가 아니더라도 IT 계열에 관심이 많은 사람들을 위해 참고할 수 있게 커피챗 간 대화 내용을 더듬어가며 한 번 정리해보았다.

 

다양한 AI 프로젝트를 하면서 가장 도움이 되었던 프레임워크? 혹은 요구되었던 기술 스택은 무엇이었다고 생각하시나요? ex) langchain 프레임워크, 파인튜닝, AI 모델링, 네트워크, 데이터 수집 등등

답변 : "음.. 단순히 기술의 이름, 혹은 프레임워크보다는 '어떤 현상에서 문제가 있는지 파악'하는 게 우선인 것 같습니다. 문제 상황이라 한다면, 서비스 측면에서 사용자가 필요로 하는 특정 기능이 될 수도 있지만, 우리 일상과 주변의 어떤 사회적인 현상도 문제가 될 수 있죠. 전 사람들이 그냥 지나칠 수 있는 것들도 한 번 더 보고, 호기심을 갖는 성격이라서요. 하나의 현상을 볼 때도 '왜?', '어떻게?'라는 질문을 계속해서 던집니. 결국 문제가 무엇인지 인지하고 어떤 것이 부족한지 알아야 이를 해결할 수도 있는 것이니까요. ^^...

 이외에도 모르는 것이 있으면 찾아볼 수 있는 검색 스킬, 시중에 나와있는 GPT 라던지, AI를 잘 활용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링(ex. 내용을 스스로 요약) 할 수 있는 능력이 필요합니다. 이는 비단 내가 갖고 있는 의문, 혹은 질문에 대한 답변을 기대할 수 있을 뿐만 아니라, 해당 AI, LLM 기술은 어떤 한계가 있는지 등(ex. hallucination 과 같은 문제)도 직간접적으로 알 수 있죠! 그리고 이렇게 스스로 문제 탐색, 해결의 경험을 하다보면 자연스럽게 AI 기술자에게 요구되는 파인튜닝, 모델링, 데이터 전처리와 같은 역량을 쌓을 수 있게 됩니다.

  그렇기 때문에 데이터 수집이라던지, 전처리와 같이 AI 관련 프로젝트의 기본을 계속해서 경험하고 문제를 해결할 수 있는 역량을 쌓아두는 것이 필요해요. 추가로, 영어는 그 존재감을 점점 더 체감하는 중입니다. 영어로 된 유튜브라던지, 해외 논문 등이 기본적으로 한국어보다 2~3달 정도 앞서 있기 때문에 영어를 하지 못하면 조금씩 뒤쳐질 수 있어요. 전 그래서 지금도 계속해서 꾸준히 영어를 공부 중이랍니다 ^^

 마지막으로 ai의 현 메타와 트렌드를 읽어내는 능력도 굉장히 중요합니다. 앞서도 말했지만 prompt engineering이 비단 AI 개발에서 요구되는 것만이 아니고, 실제 타 AI 서비스와의 대화에서도 잘 질문할 수 있는 영역을 말하기도 해요. 이 과정에서 내가 관심 있는 모델이 어떤 한계가 있고, 어떻게 이를 극복할 수 있는지도 고민할 수 있게 되죠. 문제 해결 능력과 기획 역량도 굉장히 많이 요구될 것입니다."

핵심 요약

✅ 문제 제기를 할 수 있는 호기심

✅ 모르는 것을 직접 찾을 수 있는 검색 스킬

✅ Prompt Engineering 역량 (커서, AI 요약 등)

✅ 해외 논문, 유튜브, 연구를 이해하고 활용할 수 있는 영어 역량

✅ 문제를 해결할 수 있는 기획 역량

 

 

프로젝트 이력을 보면 기획에도 기여하신 게 굉장히 많던데, 민우님만의 기획 과정, 혹은 플로우가 있다면 어떤 것인가요??

답변 : "제가 개인적으로 기획에도 굉장히 관심이 많습니다. 그렇다보니 거의 모든 프로젝트에서 기획에 참여했죠. 개인적으로 솔루션, 혹은 서비스를 만들기 위해서 팀원들과 대화 이전에 개인적으로 아이디어 노트 같은 곳에 필요한 기능들, 메모를 적으면서 저만의 아이디에이션(Ideation) 과정을 거칩니다. 이렇게 한 번 적어두면 팀원들과 대화를 할 때도 어떤 부분에 포커스를 맞출지, 브레인스토밍하면서 비교적 수월하고 구체적으로 솔루션을 구상할 수 있죠. 

특히 AI라는 서비스 특성 상 사용자에게 어떤 가치 (ex. 질문에 대한 답변, 추천 기능 등)를 제공해야 하기 때문에 기획에 관심이 많은 만큼 더 기여할 수 있었던 것 같아요. 

여러 프로젝트를 하면서 경험한 결과, 본질을 잃지 않는 게 제일 중요했던 것 같습니다. 우리 서비스, 혹은 솔루션의 핵심이 무엇인지 잊지 말아야 하죠. 보통 서비스 기획이라 하면 기능 명세서 작성, 운영 관리, 와이어 프레임 등을 생각하면서 여러 기능들을 나열하고 하나하나 완성해가는 쪽으로 생각을 많이 하죠. 물론 서비스의 세부적인 기획 과정도 굉장히 중요한 건 맞습니다. 하지만, 궁극적으로 우리가 사용자에게 제공하고자 하는 솔루션, 문제 상황에 대한 해결책이 무엇이지? 라는 걸 잊으면 중간에 길을 잃고 헤매기 쉽상입니다. 

결국 제 기획의 과정과 플로우는 우선순위를 통해 하나하나 해결해보는, 나아가 문제 상황에 대한 궁극적인 솔루션을 제시하는 형태가 되겠네요 ^^"

핵심 요약

✅ 아이디어 노트를 활용한 아이디에이션(ideation, 메모)

✅ 팀원들과의 적극적인 소통과 브레인스토밍

✅ 서비스 혹은 솔루션의 본질, 핵심을 놓치지 않는 것

✅ '핵심 아이디어 생각(호기심, 관찰력)' → '이거를 하면 뭐가 좋을까? 문제가 해결될까?' → '파이프라인에 대한 구상' → '본질만 취하고 나머지는 덜어내기' 

 

 

현업에서 인공지능 개발자, AI Engineer 라 하면, 모든 AI 분야에 대한 이해와 지식을 요구하는 편인가요?
- 세부 직무를 조금 분리한다고 하더라도, 다양하게 경험하는게 좋을까요?
- 혹은 관심 있는 분야를 조금이라도 더 깊게 파는 것이 좋은지 궁금합니다.

답변 : "음, 이 부분은 정답이 사실 없다고 생각이 드는데요. 개인적으로 하나를 정하는 건 필요합니다. 자신만의 주특기가 하나씩 있어야 하죠. 하지만 그렇다고 다른 분야를 아예 관심도 갖지 않고 쳐다보지 않아도 되는 건 아닙니다. 하나의 지식만 갖고서 AI 개발자로 성장하는 건 바람직하진 않아요. 
 LLM, NLP와 같은 인공지능의 특정 분야도 결국 CV라던지, 다른 도메인과의 연관성이 있기 마련입니다. 특히 LLM이 그런 측면이 강한 듯 한데요. 자연스럽게 이미지 처리와 같이 LLM 내에서도 비전 처리에 대한 프로세스가 추가되는 경우가 있습니다. 저도 LLM에 관심이 많지만 컴퓨터 비전에 관련된 프로젝트 경험도 몇 번 있는데요.

 jo._.on 님께서도 기회가 있다면 멀티모달 형태로 NLP와 CV 병행하는 측면으로 프로젝트를 진행해보시는 것도 좋을 듯합니다 ^^ 그래도 특정 분야의 전문가가 되고 싶다면 해당 분야에 대해 논문과 기술들을 더 깊이 파보고 공부하면서 자신만의 무기를 확보하시길 바랍니다!! " 

핵심 요약

✅ 나만의 주특기, 무기를 갖자!

✅ 특정 분야를 좋아한다고 해서 다른 도메인을 소홀히 공부해선 안된다.

✅ 멀티모달과 같은 형태로 내 관심 영역과 다른 도메인을 병행하려는 노력을 더해보자.

 

 

 

 이외에도 여러 질문을 드렸지만, 커리어에 관한 개인적인 질문도 있고 해서 제외했다 (^^;;) 이번 커피챗을 통해 크게는 호기심을 갖고 주변을 둘러보며, 일상의 문제를 해결하고자 하는 민우님의 탐구 정신과 삶의 태도에 감명을 받았고, 작게는 주변 몇 안되는 AI 개발자로서 스스로 어려운 길을 잘 닦고 묵묵하게 잘 걷고 계시고 있다는 느낌을 받았다.

 

"나도 민우님과 같이 꾸준히 성장하고 질문을 던지는 사람이 되고 싶다!!"

 

2️⃣ 전사 미팅 (Off-Line)

 대망의 전사미팅..!! 처음으로 회사 내 다른 개발자 분들과 대면으로 만나게 되었다. ("수강신청 이슈로 오후 늦게 참여했지만.. 너그럽게 사정을 이해해주셨다 ㅎㅎ") 다른 프로젝트를 병행하시는 분들이라 평소 온라인 미팅에서도 잘 보지 못했는데, 낯선 환경에도 잘 적응할 수 있게 친절하고 편하게 대해주셨다. ("감사합니다 ㅎㅎ")

 

 항상 비슷한 또래의 팀원들과 프로젝트를 진행하다가 연륜과 경험이 많으신 직장인 분들과 함께하다 보니 다소 긴장되고 몸이 뻣뻣해지는 기분을 느꼈는데, 모든 분들이 관심을 갖고 친절하게 대해주셔서 금방 적응할 수 있었다. 미팅 당일에 GraphRAG의 개념에 대해 설명드릴 수 있는 기회를 얻게 되면서, 이전 글 (스타트업 인턴 일기 2화 https://jhklee-coder.tistory.com/92)과 기타 논문들을 참고하면서 발표 준비를 했다.

스타트업 인턴 일기 [02화]

 

 약 이틀 동안 준비했다보니 내용이 중간중간 부실한 부분도 많고, 전달력이 부족했던 점이 개인적으로 아쉬움이 조금 남는다. ("다시 준비한다면 좀 더 내용을 알차고 누구라도 더 쉽고 재밌게 이해할 수 있도록 만반의 준비를 해야 할 듯하다;;") 발표는 최근 이슈가 되었던 deep-seek로 시작을 해보았다. 점심을 먹고 잠시 가졌던 커피타임에도 역시나 AI에 대한 이슈가 주요 화두였는데, 구체적인 전말이라던지 혹은 이슈 원인을 짧게나마 발표를 통해 전달드릴 수 있어서 개인적으론 만족스러웠다.

Intro 파트의 Deep-Seek 모델과 GPT-4 모델의 차이 언급

 

 

Deep-Seek의 연구 결과와 대치되고 있는 논란에 대한 언급

 

 이후엔 현재 LinkBrain이라는 프로젝트에서 다루고 있는 주요 개념인 RAG, 그 중에서도 GraphRAG의 개념적 측면에 대해 설명을 이어나갔다. RAG 가 등장하게 된 주요 배경, 실제 LLM 환경에 도입되었을 때 개선된 한계점, 그리고 GraphDB를 통한 기존 VectorDB의 한계, 이를 이해하기 위한 KG(Knowledge Graph)의 개념 등을 주요 내용 삼아 발표를 진행했다.

 

Vector DB의 한계 -> Graph DB를 추가 고려해야 하는 이유이자 당위성을 언급

 

GraphRAG를 활용하기 위한 필수 지식, KG(Knowledge Graph. 지식 그래프)

 

마지막 핵심 주제로는 Microsoft의 GraphRAG 연구를 통해 기존의 NaiveRAG와 어떤 차이를 갖고 있으며, 이를 LinkBrain에 도입하게 될 주요 아이템으로서 다른 개발자 분들께 해당 개념을 이해시켜 드리고자 발표를 이어나갔다.

기존의 NaiveRAG vs GraphRAG 의 주요 차이점을 정리한 표

 

 

결론적으로는 100% 만족할 정도의 발표는 아니었다. 다시 보니 다소 헷갈릴 수 있는 개념을 애매하게 설명하고 넘어갔다던지, 질문주셨을 때도 확답드리지 못했던 부분이 있어 개인적으로 아쉬움이 많이 남았다. 처음 진행해보는 발표임에도 경청해주시고, 무엇보다 핵심 내용과 관련해 날카로운 질문을 해주신 덕분에 스스로 더 보완할 점과 강화할 수 있는 부분을 찾을 수 있었다. ("다음엔 더 철두철미하게, 알차게 준비해가야지...!")

 

 

 

(인턴 일기 4화에서 계속됩니다...)