원티드랩 팀별/ 개별 목소리를 들어보세요 ! 
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 버전/ iOS 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 Scientist, Machine Learning Engineer, MLOps 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.
NLU 중심의 연구를 하고있는 AI팀이 일하는 방법