잡코리아 신입공채

머신러닝엔지니어

2021 상반기 신입 롯데IT테크(주)

롯데정보통신에 지원한 동기와, 입사 후 회사에서 이루고자 하는 포부를 기술해 주세요.

"Vision AI의 전문가를 향하여"

롯데정보통신은 4차 산업혁명시대에 맞춰 AI를 연구하고 다양한 도메인에 이를 적용하여 고객만족과 회사발전에 힘쓰고 있습니다. 뛰어난 자체 기술력을 토대로 DT의 선도 기업으로 나아가는 롯데정보통신의 무한한 성장 가능성을 보고 지원했습니다.

딥러닝과 컴퓨터비전을 이용한 Vision AI기술은 제품에 다양한 서비스를 제공할 수 있는 응용력이 뛰어난 분야입니다. 학부 시절 인간 시각의 인식률을 초월한 ResNet의 등장소식을 접하면서 Vision AI에 관심을 가졌습니다. 현재보다 더 고도화된 미래 IT 시대가 도래했을 때 이러한 기술을 단순히 이용하는 사람이 아니라 주체적인 구현을 통하여 혁신적인 사회 가치를 이끄는 사람이 되고 싶습니다.

학업동안 주로 Object detection/recognition/tracking 등 컴퓨터비전 알고리즘을 활용한 산학 연구와 공모전 프로젝트를 통해 실력을 쌓았습니다. 산학 연구가 없던 기간에도 쉬지 않고 꾸준한 자기개발을 위해 교수님의 소개를 받은 회사에서 프리랜서 개발자로 활동하며 실무지식을 배웠습니다. 다양한 경험 덕분에 프로젝트 협업의 자세와 영상처리 이슈를 논리적으로 접근하고 기반기술을 통해 플랫폼을 구현하는 능력을 길렀습니다.

쌓아온 역량을 바탕으로 항상 최신 Vision AI 기술에 주목하여 급변하는 환경에 대처하고 개선이 필요한 이슈를 찾아 성능 향상과 최적화에 이바지하고 싶습니다. 개발 흐름의 주체가 되어 Vision AI의 솔루션 설계와 구현을 선도하는 전문가로 거듭나겠습니다.
지원한 직무에 가장 필요하다고 생각하는 역량과, 그와 관련된 프로젝트 혹은 직무 경험을 기술해 주세요.

"AI모델링 역량"

높은 성능의 AI모델을 만드는 역량이 Vision AI 직무에서 가장 중요하다고 생각합니다. 실시간 랭킹보드에서 모델 순위를 경쟁하는 대회에 참가하며 AI 모델링 능력을 키웠습니다.

대회에서 3위 이내 수상을 목표로 세우고 Image classification 부문에 도전했습니다. 예선에서는 모델 설계 및 구현의 방향성을 잘못 잡는 실수로 인해 하위권 성적으로 본선에 겨우 진출하는 수준이었습니다. 하지만 포기하지 않고 지난 실수를 기회로 삼아 도전을 이어나갔습니다.

본선에서는 철저한 분석으로 주어진 데이터셋이 Imperfect하다는 이슈를 발견하고 이를 해결하는 방향으로 설계를 진행했습니다. 모델 학습에 Oversampling을 적용하여 데이터 불균형은 완화하고 Label smoothing loss를 적용하여 노이즈 데이터 일반화 현상을 억제했습니다. 이후 Self-Training을 활용하여 노이즈 데이터를 Pseudo labeling 하는 방식으로 완전히 정제된 데이터셋을 구축했습니다. 추가적인 성능향상 전략으로 데이터셋에 적합한 Augmentation 방식을 찾아 적용하고 다양한 하이퍼파라미터 튜닝을 거친 Ensemble 모델을 만들었습니다.

최초 베이스라인 F1-score를 0.46에서 0.87까지 개선시킨 모델을 만들며 대회에서 2위를 차지했습니다. AI 모델링 성능향상에 대한 여러 기술적 역량을 습득했고 개발에 대한 자신감을 얻었습니다. 직무를 수행할 때도 영상인식 개발 이슈를 빠르게 찾아내 해결하며 최적의 성능을 내는 솔루션 구현에 성과를 낼 자신이 있습니다.
지원한 직무를 수행하는 데 있어 본인의 약점과, 이를 보완하기 위해 어떤 노력을 하였는지 기술해 주세요.

"적극적인 사회성을 위한 노력"

내성적인 성격으로 인해 사회성이 부족하다는 것을 약점으로 가지고 있었습니다. 부족한 사회성은 함께 협업하고 정보를 공유를 통해 성장하는 개발자로서 가장 좋지 못한 자세라고 생각했기 때문에 변화의 필요성을 느꼈습니다. 총 세 가지의 활동을 진행하며 적극적인 사회성을 가진 사람이 되기 위해 노력했습니다.

첫 번째로 최대한 많은 실습조교 활동에 참여하며 코드에 대한 질의응답과 트러블슈팅을 진행했습니다. 많은 사람과 대화하며 인맥을 늘릴수 있었고 청자에게 효율적으로 지식을 전달하는 대화능력을 키웠습니다.

두 번째로 여러 공모전에 참여하며 팀원들과 협업하는 능력을 키웠습니다. 다른 업무파트에서 문제가 생기더라도 함께 소통하며 원인을 찾고 서로 도와가며 유기적으로 협력했습니다. 팀워크를 바탕으로 프로젝트를 성공시키며 협업에 대한 자신감을 얻을 수 있었습니다.

마지막으로 개발이 끝나면 항상 구현 내용을 토대로 논문을 작성하고 학술대회에서 발표했습니다. 발표내용에 대해 청중들과 의견을 주고받는 것으로 구현에 대한 다른 접근법이나 성능향상 방법을 고민해 보는 좋은 시간이 됐습니다. 여러 사람과 공유한 지식을 바탕으로 최신연구 동향을 파악하며 한 층 더 성장할 수 있었습니다.

세 가지 활동을 꾸준히 실천한 결과 어느새 적극적으로 사람들과 소통하며 개발자로서 성장하고 있다고 느꼈습니다. 앞으로도 신기술에 적극적으로 대응하며 팀과 함께 성장하는 AI 개발자가 될 수 있도록 적극적인 사회성을 유지해나갈 것입니다.
본인의 가장 힘들었던 경험과, 이를 극복하기 위해 어떤 노력을 하였는지 기술해 주세요.

"어려움을 이겨내는 도전정신"

학부 4학년 때 국내 최대의 전국규모 ICT 공모전 수상을 목표로 팀 프로젝트를 진행했습니다. 약 430개 팀이 참여하고 16개 팀만이 본상을 받는 공모전이므로 어려운 목표였지만 무엇이든 해내겠다는 의지로 도전했습니다.

공모전 출품에 앞서 교내 캡스톤디자인 프로젝트로 먼저 중간평가를 받았습니다. 기대와 달리 프로젝트는 뚜렷한 성과를 내지 못하고 교내에서 꼴등이라는 최악의 점수를 받았습니다. 준비해온 프로젝트가 실패했다는 생각에 좌절했고 공모전 연계는커녕 졸업조건도 채울 수 없게 될까 봐 상황이 심각했습니다. 특히나 팀장으로서 프로젝트를 적절하게 이끌지 못했다는 책임감이 들어 더 괴로웠습니다.

하지만 어차피 꼴등을 해본 시점에서 더는 실패를 두려워할 이유가 없다는 생각이 들었고 이번 실패를 전화위복의 기회로 삼아 프로젝트를 다시 시작하기로 했습니다. 모든 것을 걸고 하겠다는 일념으로 수면시간을 줄여가며 개발에 매진했습니다. 프로젝트 방향을 일부 변경하고 구현에 필요한 기술들을 수집하며 단계적으로 구현해나갔습니다. 더 전문적인 의견이 필요할 경우 여러 교수님과 실무자분들을 조언을 들으며 개선점을 찾았습니다.

노력은 배신하지 않는다는 말처럼 공모전에서 430팀 중 7위를 차지하며 목표로 삼았던 본상을 받았고 구현내용을 바탕으로 작성한 논문으로 학술대회에서 은상을 받았습니다. 실패로 인해 힘들더라도 포기하지 않고 끈질기게 도전하면 목표를 성취할 수 있다는 것을 알게 됐으며 어려움을 극복하는 자신감까지 얻게 해준 최고의 경험이었습니다.
본인이 보유한 직무 관련 Skill의 활용 정도를 기재한 후, 현재 관심있는 기술 분야는 무엇이며 그 이유에 대해 기술해 주세요. ※Skill기재 양식 : 1(기초) ~ 5(마스터) (ex. Java : 5, Linux : 1)

"보유스킬 및 활용 정도"

Python ? 5, Java ? 4, Android- 3, Tensorflow ? 5, Pytorch ?4, Caffe-3, Linux ? 4

"최적의 성능과 처리속도를 위한 경량화"

현재 가장 관심 있는 기술 분야는 경량화입니다. 석사과정 때 진행했던 임베디드 소트프웨어 기반 프로젝트에서는 제한된 연산능력이나 메모리 및 전력이 항상 문제가 됐습니다. 이를 해결하기 위해 경량 딥러닝 알고리즘과 알고리즘 경량화를 비교연구하고 적절한 성능을 갖는 기술을 사용하여 적은 메모리로도 높은 성능과 빠른 추론을 해내는 시스템을 도모했습니다.

석사 졸업 기간이 가까워졌을 시기에 경량화 기술들을 접했기 때문에 더 많은 연구를 진행하지 못해 아쉬움이 남아있습니다. 또한, 높은 경량화 단계를 추구할수록 성능이 저하되는 Trade-off에 대해 최적화 방안을 연구하고 싶습니다.

IoT나 모바일 기기의 활용이 늘어나는 앞으로의 경향을 고려했을 때 딥러닝 기술을 활용한 서비스 제공이 소형 디바이스에서도 점차 확대될 것으로 예상합니다. 따라서 한정된 자원을 갖는 환경에서도 딥러닝 서비스를 제공하기 위해 경량화는 필수적으로 동반되어야 하는 기술이라고 생각합니다.

회사에 입사하게 된다면 서비스 제공을 위한 딥러닝 솔루션 개발뿐만 아니라 다양한 환경에서 최적화된 서비스를 제공할 수 있도록 경량화를 동반한 연구개발에 힘쓰고 싶습니다.