메이아이를 만드는 사람들의 이야기 : 인터뷰

A. 안녕하세요. 함께 일하고 싶은 사람을 꿈꾸는 디바이스 소프트웨어 엔지니어 고강련입니다. 저는 고객의 요구사항 파악부터 제품 전달까지의 일을 담당하는 Landing Silo에 속해있으며, 그중 영상 수집단에서 문제를 풀어나가고 있어요. 사내의 모든 개발자들이 모여있는 Engineering Chanpter에도 소속되어 소프트웨어 품질관리를 하고 있습니다.

A. 디바이스 소프트웨어 엔지니어는 크게 [영상 수집 소프트웨어 개발, 설치 프로세스 개선, 인프라 관리 및 모니터링 시스템 개발]의 일을 하고 있습니다.

A. 안녕하세요. 저는 메이아이 프론트엔드 개발자 안재민입니다. 저는 Product Silo 팀원인 동시에 Engineer chapter 에 속해있습니다. Product Silo는 수집한 데이터를 고객에게 직접 전달하고 고객이 인사이트를 얻을 수 있도록 하는 제품을 만드는 팀입니다. 엔지니어링 챕터는 컴퓨팅부터 클라우드, 웹까지 모두 포괄하는 넓은 범위의 엔지니어들이 모여있는 챕터입니다.

A. 먼저, 메이아이에서 특화된 개발은 데이터 시각화 인데요, 수집한 데이터를 차트나 표 형식으로 보일 수 있게 로직을 짜는 업무를 하고 있습니다. 이러한 업무는 사일로 일정에 따라 진행이 되고, 기획부터 개발까지 프로젝트 전반에 걸쳐 참여하고 있습니다. 구체적으로 PDS 내에서 고객 관점에서 무엇을 원하고 어떤 것을 제공해야 할지 기획 아이디에이션을 하고, 찬규님(Product Silo Lead), 민영님(Product Designer)이 이러한 기획을 고도화시켜 디자인이 나오면, 호영님(Backend Developer)과 인터페이스를 정의하고 정의한 인터페이스를 토대로 UI를 구현하고 있습니다.

A. 고객과의 첫 만남부터 마지막 이별까지 모두 담당하고 있는 Landing Silo 의 Solution Project Manager(이하 SPM) 문현석 입니다. Landing Silo 는 저희 서비스인 ‘mAsh’의 도입을 확정한 고객들에게 제품을 전달하는 과정을 다루고, SPM인 저는 고객이 mAsh 를 더 빠르고 더 정확하게 경험할 수 있도록 노력하고 있어요. 메이아이의 빠른 성장 엔진에 윤활유 역할을 하고 있다고 표현할 수 있습니다.

A. Landing Silo와 SPM은 고객에게 서비스를 제공하는 직접적인 과정을 전담하는 task와 이 프로세스의 효율화를 위해 지속적으로 개선하는 task를 담당하고 있어요.

앞서 말했던 고객에게 서비스를 제공하는 task를 상세하게 말씀 드리고 싶은데요. 세일즈 팀에서 고객과의 계약을 진행하기 위해, 먼저 ‘공간의 특성과 분석 니즈는 어떤지, CCTV 인프라는 어떻게 구성되어 있는지’ 등과 같은 부분에 대해 세일즈 팀과 미팅을 통해 동기화합니다.

A. 안녕하세요, 고객 경험이 항상 최우선인 Product Silo의 Backend Developer 천호영입니다. 제품 뒤에서 이루어지는 로직에 끌려 Backend 를 담당하게 되었고요. 뭐랄까, 겉으로 드러나지는 않지만, 제품의 가장 핵심적인 파트를 담당하고있다-라는 자부심을 듬뿍 느끼고 있는 중입니다.

Backend 업무로는 크게 4가지를 담당하고 있어요. 저희 mAsh 제품의 API 개발, 데이터 모델링, SQL 튜닝, 그리고 월/주간 리포트 발송 작업에 집중하고 있습니다.

A. 메이아이의 Product Silo 라면 고객 경험을 최우선으로 두게 되는 것 같아요. 항상 고객의 피드백에 귀 기울이고, 기준을 고객에게 두다보니 개발이라는 영역도 고객의 편의를 중심으로 사고하게 되는 것 같아요. 예를 들면, ‘로딩 시간 단축’ 과 같은 문제들도 결국 고객 경험의 개선을 위해 진행하는 작업이잖아요. 결국 기술적으로도 목표는 고객 경험의 향상이 되더라고요.

A. 안녕하세요. AI chapter에서 A.I.Researcher로 일하고 있는 박지승 이라고 합니다. 저는 산업공학과에서 데이터 분석 및 관리 수업을 들었고 자연스럽게 머신러닝/ 딥러닝 분야에 관심 생겨 인공지능 리서처로 일을 시작하게 되었습니다. 주로 회사가 직면하는 문제를 좀 더 인공지능/ 딥러닝으로 해결할 수 있도록 하는 연구 업무를 하고 있습니다.

A. 매쉬에서 해결하고자 하는 문제를 파악하고 정의합니다. 문제를 정의한 후, 현재 인공지능에서 관련된 task/domain이 있는지 조사하고, 관련 논문을 읽고 모델 선택 및 구현을 합니다. 즉 제품 환경에 맞게 모델을 변형, 튜닝시키는 작업을 하고 있습니다.