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머신러닝 기술은 업무 환경뿐 아니라 실생활에 큰 도움이 되는 기술이라고 생각합니다.

NLP 엔지니어 세훈님

컴퓨터 공학을 전공한 세훈님은, 영화 아이언맨에 나오는 인공지능 비서인 자비스(JARVIS)를 보고 AI 에 관심이 생겼다고 합니다. 로민이 제공하고 있는 인공지능 문서 이해 솔루션의 핵심! DU(Document Understanding)의 NLP개발을 담당하고 계신 세훈님을 만나볼까요?

컴퓨터 공학을 전공한 세훈님은, 영화 아이언맨에 나오는 인공지능 비서인 자비스(JARVIS)를 보고 AI 에 관심이 생겼다고 합니다. 로민이 제공하고 있는 인공지능 문서 이해 솔루션의 핵심! DU(Document Understanding)의 NLP개발을 담당하고 계신 세훈님을 만나볼까요?

간단한 자기소개를 부탁드려요!

안녕하세요. 저는 ML(머신러닝)팀의 NLP(자연어 처리) 엔지니어인 허세훈이라고 합니다. 저는 이미지에서 추출한 텍스트들을 가공하여 유의미한 정보로 만드는 것을 목표로 하는 Document Understanding 관련 업무를 수행하고 있습니다.

로민의 머신러닝 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

로민의 머신러닝 엔지니어는 모델 기반의 OCR 모델, Document Understanding 모델 등을 연구 및 구현, 배포하는 일을 하고 있습니다. 저희는 이미지에서 raw 텍스트를 추출하고 이를 유용한 정보로 가공하는 모든 과정을 다루고 있기 때문에 multi-modal을 다루며 컴퓨터 비전과 자연어 처리 엔지니어가 함께 일을 하고 있습니다.


로민의 머신러닝 엔지니어에게 필요한 역량은?

로민에서 머신러닝 엔지니어는 문제 해결 능력과 새로운 환경 및 기술들에 빠르게 적응하는 능력이 가장 중요하다고 생각합니다. 물론, 연구 역량과 코딩 실력도 중요하지만 현업에서 다양한 고객 및 제품의 요구 사항을 맞추기 위해서는 항상 새롭고 어려운 문제들에 부딪히게 됩니다. 따라서, 로민의 다양한 사업들에서 직면하는 새로운 문제들에 대해 도전하여 헤쳐 나갈 수 있는 능력이 가장 중요하다고 생각합니다.


팀의 일하는 방식 혹은 독특한 문화가 있다면?

로민에서는 팀 리더를 제외한 모든 구성원들이 동등한 지위에 있으며 스타트업이라는 이름에 맞게 구성원들이 수평적인 관계를 유지하고 있습니다. 이로 인해 팀의 구성원 개개인들이 항상 자신이 부여 받은 업무를 다른 사람에게 의지하지 않고 스스로 해결하고 있습니다. 또한, 직급이 없기 때문에 서로의 의견을 자유롭게 공유하고 있습니다.


업무를 독자적으로 해결해 간다는 것에 부담은 없나요?

머신러닝팀은 보통 매일 업무 관련 회의를 진행하는데, 이 때 팀원들에게 조언을 구하기도 하고 도움을 요청하기도 하면서 문제를 해결해 나가고 있습니다. 물론 과제에 따라 부담스러울 때도 있어요. 😅 하지만 저는 이런 과정을 통해 많은 성장을 해 왔다고 생각했기 때문에, 부담보다는 성취감이 오히려 컸던 것 같습니다. 또한, 저희 머신러닝팀은 매주 업무 관련 논문들을 스터디하고 발표하는 일을 하는데 (논문 스터디는 업무시간 내에 진행합니다😀), 이러한 프로세스가 독자적인 업무 해결 능력을 키워준다고 생각합니다. 실제로 저는 엔지니어로서의 역량 향상에 도움을 많이 받고 있습니다.


로민에 입사한 이유는 무엇이었는지 궁금해요.

세상에는 아직 전자화되지 못한 종이 문서들이 많으며 이들을 사람이 일일이 컴퓨터로 옮겨 오는 것은 엄청난 노동과 시간이 필요합니다. 하지만 컴퓨터와 머신러닝 모델들을 활용한다면 반복적인 노동을 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 이렇게 추출한 텍스트 데이터들을 유용한 정보나 지식으로 가공할 수도 있습니다. 머신러닝 기술은 업무 환경뿐 아니라 실생활에 큰 도움이 되는 기술이라고 생각합니다. 이러한 저의 생각이 로민의 비전과도 유사한 부분이 많다고 생각해, 로민에 입사하게 되었습니다.


구직자들에게 로민을 추천하신다면, 로민의 어떤 장점을 이야기 하시겠어요?

로민은 개발자가 일하기 좋은 환경들을 잘 만들어 줍니다. 예를 들어, 저희 ML팀은 전원 주 1회 출근, 나머지 재택근무를 하고 있습니다. 또한, 로민에는 실력 있는 머신러닝 연구자들이 많습니다. 특히, ML팀의 리더 임비님은 무려 3,500건에 달하는 피인용 논문을 보유하고 있기도 합니다. 이처럼 로민에 합류하신다면 실력있는 머신러닝 연구자들과 함께 일하며 배울 수 있다는 것이 최대 장점이라고 생각합니다.


로민에서의 앞으로의 계획, 포부를 알려주세요.

현재 로민에서 다루고 있는 머신러닝 모델들은 하나의 task 또는 데이터셋들에 맞추어 필요할 때마다 fine-tuning을 해나가는 방식으로 구현되어 있습니다. 하지만 이는 사업에서 요구하는 사항들이 변경되고 새로운 문서 또는 사업을 수주 받을 때마다 새로운 모델을 배포해야 한다는 점에서 한계가 있습니다.

따라서, 저는 이러한 문제를 해결하기 위해 범용 모델을 구축하여 여러 사업들을 하나의 모델로 처리할 수 있도록 만들고 싶습니다. 즉, 모델을 tuning하고 fitting하는 것에만 중점을 두는 것이 아니라, 인간이 그러하듯이 여러 task를 하나의 모델로 처리할 수 있도록 로민의 모델들을 개선하는 것이 목표이며 앞으로의 계획입니다. 💪


마지막으로 하고 싶은 말이 있다면?

실력 있는 머신러닝 연구자분들이 로민에 많이 합류하셔서, 로민의 비전을 함께 이루어 나갔으면 좋겠습니다!

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