OUR PEOPLE

추천개발자 Dan

추천개발팀은 FLO의 모든 개인화 추천 컨텐츠들을 제공하기 위해 서비스를 개발하는 팀이에요.
추천 컨텐츠가 더욱 확장되어 다양해지도록, 그리고 어떻게 사용자들이 더 만족할 형태로 만들어
제공할지를 고민합니다.

저는 추천개발팀의 리더를 맡고 있어요. 빅데이터 처리에 관심이 많아서 Hadoop 관련 업무를 시작했었고,
딥러닝 기술과 합쳐져 사용자들에게 서비스를 제공할 수 있는 추천 영역이 매력적이라 느껴져서
이 추천 개발 업무를 시작하게 되었습니다.

회사에 출근해서 10-7 근무하는 것보다 "주어진 목적을 달성했느냐"가 더 중요해요.
그렇기 때문에 출퇴근은 전혀 신경 쓰지 않으며, 구두 대화보다는 메신저나 코드 리뷰 시스템을 통해 업무 진행이 많이 이루어지는 편이에요.

저희 팀이 맡고 있는 개인화 추천 서비스 영역은 서비스를 구체화하는 단계에서 많은 기여를 해야 합니다.
예를 들어, FLO에 새로운 음악을 발견할 수 있게 도와주는 추천 영역 혹은 좋아하는 보컬 음색 기반 추천 등
서비스로 제공하기 위한 방법들을 저희 팀에서 직접 구체화해야 합니다. 사용자들의 취향이
모두 다르기때문에, 개인의 주관으로 판단하지 않고 데이터를 바탕으로 객관적인 판단과 근거를 가지고 개발을
해야합니다. 이러한 고민들의 결과가 고스란히 서비스에 반영되기에 Ownership이 많이 생기지만
추천서비스가 FLO의 핵심 기능이기도 해서 그 만큼 많은 부담이 생기는 영역인 것 같습니다.

개인화 추천 서비스에 사용되는 기술은 빅데이터 가공, 모델 학습, 빅데이터를 이용한 실시간 서빙 등 넓은
기술 영역을 포함하고 있습니다. 빅데이터 처리 분야와 딥러닝/머신러닝을 활용한 모델링하는 분야 모두
굉장히 매력적인 분야이지만, 이러한 기술들은 빠르게 발전하고 있어서 최신 기술의 변화에 민감해져야 하고
계속해서 습득해야 하는 점은 매력이기도 하면서 힘든 점이라고 생각합니다.

본인이 하고 있는 일의 목적을 명확히 하고 그 목적을 달성하기 위해 효율적으로 일하는 사람이었으면
좋겠어요. 예를 들자면 사용자들이 FLO의 추천 서비스를 어떻게 사용하는지 지표를 확인하여 무엇을
개선하는 게 좋을지 분석하고, 이를 어떻게 해결해 나갈지 가장 효과적인 방법이 무엇일지 고민하는
것들입니다. 이를 위해서는 업무에 수동적인 자세가 아닌, 능동적인 자세가 필수라고 생각합니다. 물론
하둡이나 클라우드 플랫폼 같은 기술적인 지식도 가지고 있으면 좋겠지만, 이와 같이 본인에게 주어진 일을
구체화하고 해결하는 방법을 잘 찾는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.