마키나락스는 창업 초기부터 제조 현장의 문제를 AI로 해결해 왔습니다. 지금은 에너지, 유통, 공공, 국방 등으로 영역을 넓혔고, AI 플랫폼 런웨이 출시와 산업 특화 LLM과 같은 새로운 AI를 시장에 선보이며 산업을 지능화하고 있습니다. 그리고 여기 끊임없이 도전하며 산업 AI의 새로운 영역을 넓히는 동시에 혁신하는 사람들이 있습니다. 마키나락스의 AI Project part4팀입니다.

끊임없이 새로운 도전을 이어가고 있는 part4는 무슨 일을 하는 팀인가요?

part4 팀리더 병선님

산업 AI 분야에서 레퍼런스가 거의 없는 성격의 문제들을 주로 해결하고 있습니다. 대표적으로 산업 현장 데이터를 바탕으로 산업 특화 LLM(Large Language Models)을 구축해 자연어를 기반으로 실제 공정과 장비를 제어하고 스스로 행동할 수 있는 AI를 개발합니다. 또 다양한 예측 문제를 데이터 관점에서 접근하여 해결하고 있습니다. 조성비에 따른 물성, 최적 가격, 최적 생산량 등 산업현장에서 필요로 하는 값들을 예측하는 AI를 만듭니다. 화학 분야에서도 제품의 물성을 예측하는 AI 모델을 개발했고요. 프로젝트를 수행하기 위해 필요한 다양한 MLOps 기능들은 Runway를 활용하고 있습니다. Runway를 이용해 데이터에 따른 재학습, 모델 및 데이터의 형상 관리, 실험 관리, 예측 결과의 지속적인 추론 서비스 제공 등을 수행하고 있습니다. 이를 통해 제품 개발 고도화에도 참여하고 있습니다.

어떤 분들이 함께 협업하고 있는지 궁금해요.

다양한 연차와 역량을 가진 7명의 AI 엔지니어가 함께 일하고 있습니다. 새로운 시도와 도전을 좋아하는 사람들이 모였어요. 다들 호기심도 많고요. 새롭게 시작하는 일에 주저함이 없습니다. 그래서 part4는 데이터 구축부터 배포까지 경험할 수 있는 풀스택 엔지니어를 지향하고 있습니다. 여러 가지 관심이 많아서 처음부터 끝까지 다 해봐야 직성이 풀리는 성향이 반영된 것 같아요. 어떤 AI 엔지니어들이 모였는지 서로 생각하는 팀원들의 역할과 장점을 정리해 봤어요.

part4 구성원 영재님, 종하님, 석기님

구성원들의 리소스를 고려해 R&R을 배분하고 코드 레벨까지 섬세한 피드백을 해주시는 리더 병선님, 명확한 커뮤니케이션과 깔끔하고 가독성 높은 코드를 구현하시는 영재님, 새로운 것에 대한 관심만큼 강한 책임감을 바탕으로 큰 흐름 속에서 방향을 잡아주시는 드민이 아빠 종하님, 인프라 환경과 소프트웨어와 관련한 풍부한 지식으로 업무 효율성을 올려주는 석기님.

🔗AI 회사에서 LLM을 업무에 활용하는 방법(feat.드민이)

part4 구성원 유진님, 환수님, 대현님

유연한 문제 대응력과 빠른 흡수력을 보여주시는 마키나락스 커피 소모임 막희네다방 주인장 유진님, 좋은 아이디어를 내고 방법을 구체화해 빠르게 실현하시는 환수님, 가장 최근 합류해 원활한 커뮤니케이션을 바탕으로 새로운 에너지를 불어넣어 주신 대현님 이렇게 7명으로 구성된 팀입니다. 그리고 함께 새로운 도전을 이어 나갈 LLM 분야의 전문가를 기다리고 있어요.

🔗 [채용 공고] 마키나락스 LLM 머신러닝 엔지니어

팀 문화로 넘어가 볼게요, 코드 리뷰에 철학이 있다고 들었어요.

코드를 통해 생각을 교환합니다. 코드 리뷰는 AI 엔지니어 업무의 기본이라고 생각해요. 코드 리뷰를 통해 누구나 쉽게 읽고 이해할 수 있는 코드를 만들려고 노력하고 있습니다. 그래서 코드 리뷰는 조금 좀 더 깐깐하게 하려고 하는 편이고요. 생각의 교환은 글이나 토론으로 할 수 있지만 코드로도 가능하다고 생각해요. 그래서 part4는 가급적이면 서로의 코드를 보고 서로의 생각을 이해하고 교류하고 있어요. “이 코드는 이렇게 바꾸면 더 효율적일 것 같아요”라며 제안을 해주기도 하고, “이 코드는 왜 이렇게 짜셨나요?”와 같이 단순한 궁금증을 물어보기도 해요.(시비 아님) 그러다 보니 자연스럽게 대화도 많이 하게 되는 것 같아요. 정기적인 티타임뿐만 아니라 슬랙으로도 대화를 많이 하고, 특별한 주제가 없더라도 오고가며 대화를 많이 하려고 해요.

코드 말고 자연어(?)로는 어떤 방식으로 커뮤니케이션하세요?

자연어로 소통하고 있는 part4 구성원들.

저희팀만이 아니라 마키나락스 전반의 커뮤니케이션 방식이라고 생각하는데요. 마키나락스 구성원 누구나 자신의 의견을 자유롭게 표현합니다. 본인의 의견을 이야기하는 데 있어서 누군가가 방해한다거나 막는 경우를 못 본 것 같아요. 어떠한 이야기라도 들을 자세가 되어있고 상대방에 대한 존중을 바탕으로 커뮤니케이션합니다. 불가능해 보이는 프로젝트도 어떻게든 답을 찾아가는 과정이 인상 깊었습니다. 처음에 생각한 결과는 아니더라도 많은 고민과 노력을 통해 의미 있고 유효한 답을 찾는 과정을 보고 배울 점이 많다고 생각했어요. 함께 토론하는 문화가 있어서 다양한 생각들이 나오는 것 같습니다. 개인이 풀기 어려운 문제를 집단 지성으로 해결하는 집단 지성의 힘을 발휘하는 경우를 많이 본 것 같습니다.

마키나락스 AI 엔지니어로 일한다는 것, 어떤 장점과 보람이 있을까요?

실제 산업 현장에서 쓰이는 AI를 만들고 다른 AI 엔지니어들이 해보지 못하는 경험을 할 수 있어요. 저희는 산업 현장이 필요로 하는 것들에 집중해서 풀어야 하는 문제들을 해결한다고 생각해요. 그래서 실제 산업 현장에 맞춰서 문제를 셋팅하고 풀어냅니다. 그 경험들이 쌓여서 다른 문제를 해결하는 데 도움이 되고 노하우가 쌓여가는 거죠. 특히 카테고리를 넓힌다는 관점에서 보면, 저희가 만든 레퍼런스가 다른 프로젝트로 확장될 때 가장 큰 보람을 느낍니다.

장점이 명확한 만큼 수반되는 힘든점도 있을 것 같아요.

레퍼런스가 부족해요. 거의 없다고 볼 수 있습니다. 그렇기에 내부에서 고민을 치열하게 해야 하고 그 답을 찾는 과정이 고통스러울 때도 있어요. 하지만 결국 해냈을 때 얻는 가치가 더 큰 것 같습니다. 저희 팀원들이 그런 고단한 과정들을 즐기는 사람들이기도 하고요. 또 마키나락스는 휴가가 무제한입니다. 재택도 자유로워서 몰입할 때는 몰입하고, 쉴 때는 쉼에 집중할 수 있어요.

🔗 휴가가 무제한? 마키나락스 근무환경&복리후생 

앞으로 팀에 합류할 AI 엔지니어는 어떤 분이길 바라세요?

함께 즐겁게 일할 수 있는 분이면 좋겠어요. 단순히 연구실에서 AI 성능을 높이기 위해서 일하는 게 아니라, 실제 산업 현장에서 쓰일 AI를 만들면서 느끼는 보람과 가치를 함께 하고 싶은 분이라면 누구나 환영합니다. 또 머신러닝 분야는 변화가 빠른 분야로 항상 새로운 상황에 맞닥뜨리는 것 같습니다. 이를 두려워하지 않고 적극적으로 맞서서 함께 발전하는 분을 기다리고 있습니다.

🔗 [채용 공고] 마키나락스 LLM 머신러닝 엔지니어

part4의 계획과 목표를 묻고 인터뷰 마무리할게요.

이제는 MLOps를 넘어서 LLMOps가 필요한 시기가 되었다고 생각합니다. LLMOps에 필요한 기능들을 시험하고 나아가야 할 방향을 제시할 계획입니다. 또 수행한 작업에 대한 노하우가 팀과 회사의 자산이 될 수 있도록 체계화하는 작업도 계속해서 진행할 예정이에요. 산업 현장마다 전부 다른 데이터와 문제들을 해결해야 하지만 그 안에서 자산화할 수 있는 부분들이 있거든요. 대표적인 예로 여러 작업을 수행하면서 실험 관리를 체계화했는데요. 자세한 내용은 🔗체계적인 실험 관리 #1. AI 모델의 성능을 높이는 첫걸음 포스팅에서 확인할 수 있습니다.

지금까지 Part4 인터뷰였습니다. 콜럼버스가 오로지 바람과 파도에 의지해 신대륙을 발견한 것처럼 part4도 아무도 가보지 않은 길을 항해하고 있습니다. 그간 쌓인 노하우와 함께 할 동료가 있기 때문에 거침없으면서도 유연한 혁신을 이어 나가고 있어요. part4와 한 배를 타고 함께 항해를 이어갈 팀원을 모집하고 있습니다. 산업을 제대로 이해하고 실제로 쓰이는 AI를 만들고 싶다면, 지금 바로 🔗채용 공고를 확인해 보세요. 함께 새로운 길을 개척해 봐요!