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데이터팀 인터뷰 | 실험하고, 실험하고, 실험하는 문화
2020. 09. 03안녕하세요, No.1 모바일 뷰티 플랫폼 화해입니다. 화해 데이터팀 오세창님과 김용진님의 인터뷰가 원티드 블로그에 소개되었어요. 데이터팀의 일하는 방식과 문화를 원티드 ‘Developer Series’ 인터뷰에서 확인해보세요. 화해 블로그에서도 인터뷰 전문을 게재합니다.
Interviewee
용진 데이터 엔지니어 김용진입니다. 화해가 첫 회사로 2012년 입사하여 9년 정도 되었네요! 처음 4년 동안은 안드로이드, iOS, 서버 개발을 하다가 2016년부터 데이터 분석 및 엔지니어 역할을 시작했고 현재는 주도적으로 담당하고 있습니다. 하나하나 학습 하면서 데이터 플랫폼을 만들어오다 보니 레거시가 생겼는데, 최근에는 이를 해결하는 데에 집중하고 있어요. 그중에서도 배치 작업들이 쌓이면서 점차 의존성이 복잡해지고 비효율적인 부분이 발생하고 있어, 배치 작업 효율화를 진행하고 있습니다.
세창 데이터팀 팀장 오세창이라고 합니다. 2016년 화해에 조인했고 최근까지 데이터사이언티스트로 일해오다가 팀장으로 역할이 변경되었어요. 팀장으로서 어떻게 하면 팀원들이 최고의 성과를 낼 수 있고 그 성과들이 전사 목표나 협업팀 목표와 잘 align될 수 있는 데에 가장 관심이 많고, 전사적으로는 어떻게 좋고 빠른 실험을 만들 수 있을지에 관심이 많습니다.
Contents
실험하고, 실험하고, 실험하는 문화
“실패를 통해 학습하고 다시 도전하는 것을 너무나 당연하게 실천하고 있습니다”
모두가 데이터 기반의 의사결정이 가능하도록!
실험하고, 실험하고, 실험하는 문화
✘ 팀장과 팀원의 정석 같은 아주 좋은 자기소개였어요.
세창 😉
✘ 화해 데이터팀 문화부터 소개해주시죠.
용진 화해 서비스는 고객이 데이터를 기반으로 더 편하고 스마트하게 화장품을 소비하는 것을 돕고 있습니다. 화해 데이터팀은 고객에게 좋은 서비스를 제공하기 위해 실험하는 문화를 중요하게 생각하고 있어요. 실험은 작고 빠르게 검증할 수 있는 가설을 수립하고, 실행하고, 학습하는 과정을 의미해요. 실험을 통해 빠르게 학습하면서 우리의 솔루션을 개선해 나가는 것이 고객의 문제를 잘 해결하고 우리가 빠르게 성장하기 위한 가장 좋은 방법이라고 믿고 있습니다.
✘ 데이터팀의 실험이라니 잘 어울려요. 일하는 방식은 어떤가요?
세창 실험을 잘 수행하기 위해 OKR, 전사 실험보드, 스탠드업, Flyday, 회고, 밋업을 활용하고 있습니다. 먼저, 데이터팀을 포함하여 화해의 모든 팀이 분기마다 OKR을 수립합니다. 해당 분기 동안 어떤 목표에 도전하고 성취할 것인가를 결정하는 중요한 시간이에요. OKR이 수립되고 나면 이를 달성하기 위해 작고 빠르게 검증할 수 있는 가설들을 수립해보고 우선순위가 높은 것을 선정하여 실행해나갑니다. “가설 수립 – 실행 – 학습”의 과정이 담긴 각 팀의 실험은 데이터팀에서 운영하는 전사 실험보드에 등록되어 진행됩니다. 이 실험보드를 통해 어떤 팀에서 어떤 실험들이 완료되었고 그 실험에서 학습한 내용은 무엇인지, 또 진행되고 있는 실험과 계획되어 있는 실험은 무엇인지 누구든지 한눈에 볼 수 있어요.
용진 이렇게 진행되는 실험을 포함하여 데이터팀에서 진행하는 모든 일은 팀 칸반에 등록하여 진행하고 있습니다. 매일 약 15분간 진행되는 스탠드업은 팀 전원이 모여 각자 진행하고 있는 일들과 진행하며 겪는 어려움을 공유해요. 어려운 부분에 대해서는 스탠드업이나 혹은 끝난 후에 어떻게 하면 극복할 수 있을지 팀원들과 적극적으로 논의하고 함께 대응해나갑니다.
세창 매주 금요일은 Flyday와 회고의 시간을 가져요. 이 시간을 통해 데이터팀은 각자 이번 주에 학습한 내용과 실행의 결과를 공유하면서 함께 학습하고 서로의 성취를 축하하는 시간을 가집니다. 또한, 각자 KPT 방식의 회고를 통해 이번 주 업무에서 좋았던 점, 아쉬웠던 점, 새롭게 시도해볼 점을 공유하며 우리의 성장을 위해 스스로 노력할 점과 팀에서 함께 노력해야 할 점을 찾고 실행해나가고 있어요. 이 외에도 매주 월요일에는 1시간씩 밋업을 운영하는데요. 자유로운 분위기에서 서로 일하면서 느끼는 점, 내가 진행하고 있는 업무, 우리가 일하는 방식 등에 대해 이야기를 나누면서 더 훌륭한 팀이 되기 위해 고민하고 계획하는 시간을 가지는 것이죠.
✘ 화해에서 데이터팀의 역할이란?
세창 계속 말하고 있지만, 화해는 서비스의 근간이자 성장의 도구였던 데이터를 매우 중요시하게 생각해요. 지금까지 모든 의사결정과 서비스 개발의 중심에는 데이터가 있었는데, 그만큼 데이터팀의 역할도 매우 중요하다고 할 수 있어요. 데이터 기반 의사결정을 중요하게 여기는만큼 데이터팀에서는 다양하고 많은 데이터를 확보하기 위해 집착적인 노력들을 하고 있어요. 900만에 이르는 사용자 정보(연령, 피부타입, 피부고민), 17만개의 제품 성분 정보, 평균 200자에 달하는 500만개의 양질의 리뷰 데이터와 앱 내 대부분의 노출/클릭 로그들을 수집하고 있으며, 모든 영역에서의 실험 결과들도 데이터베이스화 시키고 있어요. 데이터 수집부터 분석, 측정, 그리고 그 이후 액션까지도 모두 데이터로 남겨 전사 구성원들이 실험과 데이터로 말하는 문화를 만드는 기반 역할을 주도적으로 담당하고 있어요.
용진 데이터 엔지니어는 화해팀의 모든 구성원이 쉽고, 빠르고, 편하게 데이터를 통해 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 만들고, 데이터 사이언티스트는 협업팀이 적시에 실험과 의사결정이 이루어질 수 있도록 실험 설계, 지표 등락에 대한 원인 분석을 담당하고 있어요.
세창 그리고 두 직무 모두 고객/서비스 문제를 해결하기 위한 ML/AI 알고리즘 개발을 위해 협업도 하고 있습니다. 이처럼 데이터 수집 단계부터 분석, 모델까지 데이터를 활용한 모든 범위에서 업무를 하고 있습니다.
✘ 데이터팀이 요즘 가장 집중하고 있는 일은.
용진 화해만의 실험 문화를 함께 만들어나가는 데 집중하고 있어요. 문화라고 하면 화해팀 구성원들의 업무에서 ‘실험’이라는 것이 필수적이면서 당연한 행위로 자리 잡아야 하고, 실험을 하겠다는 것에 심리적 허들이 없도록 환경을 잘 갖추어야 합니다. 데이터팀에서도 주도적으로 실험을 진행할 수 있어야 하고요. 팀 자체적으로 실험 보드라는 걸 개설하여 데이터 사이언티스트, 엔지니어가 비즈니스팀, Cross Functional 팀에서 진행되는 데이터 기반 실험들을 모니터링하고 있어요. 빠른 실험이 이루어질 수 있도록 어떤 것이 필요한지 파악하고 적시에 도움을 드리려고 합니다. 이렇게 실험에만 집중하다 보니까 실험 관점에서 필요한 과제들이 생겨나더라고요. 데이터 사이언티스트는 자체적으로 고객/비즈니스 문제를 해결하는 실험을 진행하기도 하고, 협업팀의 실험이 잘 이루어질 수 있도록 컨설팅을 하기도 해요. 데이터 엔지니어는 지속 가능한 구조를 만들기위해 서버리스 아키텍쳐를 기반으로 데이터 플랫폼 전반을 설계 중이고요. 아직은 만들어가고 있는 단계이지만, 조만간 잘 갖춰진 환경 위에서 화해팀 모두가 적극적으로 실험할 수 있을 겁니다.
세창 화해의 성장을 만들어내기 위해 다른 회사와는 달리 데이터팀이 굉장히 주도적으로 환경과 문화를 만들어나가고 있어요. 화해가 한 단계 더 성장한 후에, 그 배경에는 데이터팀이 있었다고 자신 있게 말할 수 있을 것 같아요.
“실패를 통해 학습하고 다시 도전하는 것을 너무나 당연하게 실천하고 있습니다”
✘ 화해팀의 이런 점이 데이터 직무 종사자로서 좋다! 자랑하십시오!
용진 한 번의 성공을 위해 많은 실패를 통한 학습이 필요하다는 점을 모두가 알고 있기 때문에 실패하는 것을 두려워하지 않을 수 있고, 실패를 통해 학습하고 다시 도전하는 것을 너무나 당연하게 실천하고 있습니다. 그리고 제가 가장 우려하는 회사의 모습은 개인의 의견이 반영될 기회가 없거나, 잘 이해되지 않는 일을 이해되지 않은 상태로 진행해야만 하는 상황이에요. 그런 회사에서는 역량을 발휘할 기회도, 성장할 기회도 없다고 느끼기 때문이죠.
✘ 개발자분들과 이야기해보면 정말 많이 듣는 이야기예요.
용진 그런 점에서 제가 화해팀에 가장 만족하는 점은 자율을 정말 중요하게 생각하고, 자율이 지켜질 수 있도록 회사와 팀 모두 정말 많은 노력을 한다는 점이에요. 우선 본인이 맡은 일에 대해서는 모든 권한과 책임을 지고 있어요. 스스로 문제를 발견하거나 충분히 문제를 이해할 수 있고, 문제에 적합한 방법을 탐색하고 계획하고 실행하는 것 모두가 각자의 역할입니다. 그래서 내 스스로를 성장시킬 기회가 정말 많다고 느껴요.
세창 업무를 진행하면서 어려운 점이나 우리가 일하는 방식에서 개선할 점들에 대해서도 매주 월요일에 진행되는 전사회의, 팀에서 진행되는 스탠드업, 회고, 밋업 등 이야기할 기회가 정말 많고, 꼭 그런 자리가 아니더라도 사내 메신저를 통해 언제든 이야기할 수 있습니다. 모두가 서로의 어려움에 귀를 기울이고 있고 함께 해결하려는 모습이 있기에 새로운 도전을 계획하고 실행하는 데에 있어 정말 든든하게 느껴집니다.
Q. 데이터팀과 어울리는 사람?
A. 서비스, 비즈니스 문제 해결에 관심 있는 사람. 문제 해결 역량이 뛰어난 사람. 공동의 목표 달성 과정을 소중하게 여기는 사람
모두가 데이터 기반의 의사결정이 가능하도록!
✘ 요즘에 가장 흥미로운 부분은.
용진 최근엔 데이터 엔지니어로서 머신러닝 플랫폼을 구축하는 일에 관심이 많습니다. 데이터 분석가나 사이언티스트가 머신러닝 모델을 개발하고 배포하는 과정을 훨씬 효율적으로 만드는 것이죠. AWS나 GCP에서 제공하고 있는 클라우드 서비스, 쿠버네티스 활용 사례, 모델 피쳐 관리, Auto ML 등에 대해 살펴보면서 어떻게 만들어 나갈지 그림을 그려보고 있어요.
✘ 앞으로는?
용진 의사결정자나 데이터분석가가 지금보다 훨씬 쉽게 데이터에서 인사이트를 발견할 수 있게 만들고 싶어요. 데이터에 대한 접근성이 계속 높아지고 있지만, 아직 의사결정자나 데이터 분석가에게 어렵게 생각될 수 있다고 생각되는 부분이 있는데요. 관심 있는 비즈니스 주제에 맞게 데이터를 가공하는 일과 데이터 탐색 과정에 머신러닝을 적용하는 일이라고 생각해요. 이런 부분을 지금보다 더 자동화하거나 지능화한다면 데이터 기반 의사결정의 속도와 품질이 훨씬 높아질 수 있겠다고 생각합니다.
✘ 모두가 데이터를 폭넓게 활용할 수 있겠군요.
용진 자동화에 있어 비즈니스 주제가 너무 다양하다고 느껴질 수도 있는데 도메인 단위 안에서는 어느 정도 유형화되어 있다고 느껴져요. 이 문제를 해결하고 있는 분석 툴도 있지만, 아직은 풀어야 할 숙제가 좀 더 많은 일로 보여서 한번 도전해보고 싶습니다 ㅎㅎ
