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NLU 중심의 연구를 하고있는 AI팀이 일하는 방법

원티드 서비스를 이용하다 보면 한 번쯤은 AI 기능은 누가, 어떻게 만드는지 궁금하지 않으셨나요?원티드의 핵심 서비스인 서류통과 예측, 매치업 인재 추천 등의 포지션 추천과 면접 자동화 도구 Interview Me(인터뷰미)라는 별도의 서비스를 개발하는 원티드 AI팀에 대해 알아볼게요.

원티드 AI팀은요?

원티드 AI팀은 주로 Natural Language Understanding(NLU) 중심의 연구를 진행합니다. 실제 합격 및 매칭 데이터를 기반으로 구직자의 이력서와 기업의 채용공고를 분석하여 적합한 포지션과 인재를 추천하고, 더 효과적인 구직 경험을 제공하기 위해 Transformer 기반 딥러닝 AI 엔진을 연구/개발하고 있습니다.연구를 위한 연구보다는, 실제 유저들에게 필요한 서비스를 먼저 생각하고 관련 데이터를 수집 및 연구를 진행합니다. 이렇게 만들어진 제품은 자연스럽게 사업 성과를 만들어내고 있어요.
원티드 AI팀에서 자체 서비스하는 InterviewMe(인터뷰미)라는 면접 자동화 앱은 AI팀의 음성인식(STT) 기술이 녹여져 있습니다. (안드로이드 버전iOS 버전) 실제 AI팀 사전 면접 과정에 활용하기도 하고, 테스팅 베드로 사용하면서 다양한 AI 실험들도 마음껏 하고 있어요.원티드랩 한국어 STT 엔진은 이곳에서도 테스트해볼 수 있습니다.

원티드 AI팀이 하는 일을 조금 더 세부적으로 들여다볼까요.

원티드의 AI팀은 AI Research ScientistMachine Learning EngineerMLOps Engineer로 구성되어있는데, 직무마다 어떤 일을 하고 있는지 한 사이클로 살펴보겠습니다.
AI Research Scientist는 주로 딥러닝 모델을 리서치하고 관련된 논문들을 연구합니다. 어떤 서비스를 만들지 방향이 정해지면, 필요한 데이터를 수집하고 적합한 모델을 찾아 목적에 맞게 수정하고 학습시킵니다. 모델링 이후 테스트 과정을 거쳐 유의미한 성과가 나오면 개발한 모델을 팀에 공유합니다.이때 모델은 input 값을 넣었을 때 output이 출력되는 형태로만 만들어지는데요, 이 이후에는 MLOps Engineer가 배턴을 이어받습니다.
AI Research Scientist가 개발한 모델은 실서비스에서 처리 속도가 떨어지거나 정상적으로 동작하지 않을 수 있기 때문에 약속된 템플릿으로 전달받아 MLOps Engineer가 리팩토링 작업을 진행합니다. 또한 부하 테스트를 통해서 대량의 데이터들을 처리하기 위해 필요한 GPU 자원을 선 확보하고, GPU 서버에 올릴 서빙 애플리케이션으로 바꿔줍니다.이 외에도 MLOps Engineer는 데이터 파이프라인 자동화부터 레이블링 도구 개발, 인프라 관리, 모니터링 등 머신러닝 모델이 실제 프로덕트로 만들어지는 모든 과정의 사이클을 관리하고 운영하는 일을 하고 있어요.
Machine Learning Engineer는 앞에서 개발된 모델을 서비스에 적용하는 역할을 합니다. 먼저 MLOps Engineer가 리팩토링한 모델을 살펴보고, 비즈니스 로직을 고려하여 어떤 부분에 적용할지 고민한 뒤 서비스 요구사항에 맞게 모델들을 배치합니다. 유저가 쉽게 사용할 수 있도록 기능을 개발하고 API 형태로 최적화하여 서버팀에 제공합니다.
원티드 AI팀은 기본적으로 ‘데이터’를 매우 중요하게 여깁니다.최신 모델보다 더 중요한 건 데이터에요.현업 데이터에 대한 이해가 없다면 유저가 만족할 수 있는 성능을 가진 모델을 개발할 수 없기 때문에 집요하게 데이터를 분석하고, 인사이트를 도출하는 것이 중요합니다. 이 작업이 선행되어야 적합한 모델을 리서치 하는 게 유의미하죠.
하지만 데이터보다 더 중요한 것은 바로 ‘유저’입니다.
유저에게 어떤 기능이 필요한지, 어떤 기능을 제공할지에 따라 필요한 데이터가 완전히 달라지기 때문에 가장 먼저 유저를 고려해야 합니다.‘쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다’는 이야기처럼 적합한 데이터를 통해 더 정확하고 효과적인 AI 서비스를 개발하고 있습니다.
현재 원티드 AI팀은 서류통과 예측 모델을 개선하는 작업에 집중하고 있습니다. 지속해서 쌓이고 있는 원티드 유저의 합격/불합격 데이터들을 통해 더 적합한 모델을 리서치하고, 유저에게 더 정확한 예측 결과를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 서류통과 예측 모델 개선은 원티드 AI팀이 끝까지 가져가야 하는 베이스 프로젝트에요.최근에는 서류통과 예측 이유에 대해 궁금증을 갖는 유저가 많아서 이와 관련된 작업도 함께 진행하고 있습니다.
이처럼 원티드 AI팀에서 연구한 모델은 원티드 유저에게 서비스되고, 꾸준히 피드백을 받습니다. 유저의 피드백은 모델을 개선할 기회가 될 뿐만 아니라 데이터에 대한 이해를 높일 수 있고, 더 나아가 AI팀의 성장 동력이 됩니다.
HR 분야는 업계 특성상 지원부터 최종 합격까지 데이터를 추적하기 때문에 길게는 몇 달 전의 데이터까지 지속해서 추적해야 하는 어려움이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 서비스 Business Model에 대한 이해를 바탕으로 데이터 파이프라인 자동화를 통해 HR Tech 분야를 리드하는 AI 서비스 트렌드세터의 역할을 하고 있습니다.예측, 추천, 코칭, 자동화 등 HR에 필요한 모든 영역을 이끄는 AI팀이 되기 위한 기술 과제들을 팀 내에서 설정하고, 함께 세운 비전을 공유하기 위해 ‘가자 미래로’라는 비정기 회의(a.k.a 끝장토론)도 진행합니다.
원티드 AI팀은 스스로 성장하고자 하는 욕구가 강한 사람들이 모여있어요.HR 분야에 필요한 AI 기술들을 모두 아우를 수 있어야 하므로 다양한 도메인을 받아들일 수 있는 오픈마인드를 갖고 계신 분이라면 원티드 AI팀에 합류하시기를 추천해 드립니다.텍스트, 음성, 영상, 이미지 등 다양한 도메인의 데이터를 다뤄보고 싶으신 분들, 성장의 욕구가 강하신 분들을 기다리고 있습니다.
HR Tech 분야의 AI 서비스를 선도하고 싶으신 분들은 언제든 원티드 AI팀의 문을 두드려주세요.
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