LINE Careers

업무에 관한 이야기

Q 데이터를 인사이트 자료로 전환하시는 방법을 간략히 소개해 주세요!

제 업무는 크게 두 가지로, 첫 번째는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터를 다루는 것입니다. 다른 하나는 비즈니스 경향을 예측하기 위한 모델을 개발하는 것이구요. 먼저 데이터를 다루는 업무를 소개 드리자면, 사업 부서는 기획자에게 해결해야 하는 문제를 제시하고 기획자는 사업 부서와 함께 이슈와 기대하는 개선 수준에 대해 명확히 파악하는 과정을 거칩니다. 그 후에, 기획자는 해당 이슈를 개발팀에 전달해주시죠. 이 단계에서부터 저는 모든 원자료(raw data)를 통해 가장 효과적인 로직과 시각화 방법에 대해 고민하게 됩니다. 대부분 Tableau, Presto, Pyspark, Kepler, Oasis 등의 툴로 데이터를 분류하고 배열하여 시각적 보고서로 정리해, 사업 부서 구성원들이 쉽게 인사이트를 얻도록 도움을 드리고 있습니다. 모델링 개발 업무의 경우, 사용자 행동에서 발견되는 데이터들을 먼저 수집합니다. 패턴을 논리적으로 분류할 수 있는 로직이 확인되면, 데이터 엔지니어와 협력하여 그와 관련된 코드를 작성해요. 프로토타입 초안이 완성된 이후에는 그 모델이 초기에 계획했던 패턴을 잘 보여줄 수 있는지 평가하기 위해 여러가지 시나리오들을 테스트해봅니다. 이렇게 과거 데이터들을 통해 사용자 행동을 미리 예측하는데 도움이 될 수 있습니다.

Q 하루 일과에 대해서 소개해 주세요!

저는 보통 10시 쯤에 오피스에 도착하는데요, 먼저 회사에서 제공하는 조식과 차를 즐긴 후 BTS*(Bug Tracking System, 시각화를 통해 프로젝트 진행 상황을 확인할 수 있는 시스템)에 로그인해서 프로젝트 진행 상황을 체크하며 가장 급하고 중요한 업무부터 처리하기 시작해요. 아침에는 주간 정기 보고서를 업데이트하고, 그동안의 작업 진행 상황과 결과물을 Wiki(내부 협업 플랫폼) 페이지에 업로드합니다. 이 방식은 굉장히 좋은 업무 관리 습관이라고 생각합니다. 이 방법으로 모든 개발자들은 다른 멤버들이 경험한 내용들을 쉽게 공부할 수 있고, 각자의 업무 성과를 투명하게 공유할 수 있는 것 같습니다. 점심에는 주로 팀원들과 함께 편한 분위기에서 대화를 나누며 식사해요. 재충전 시간을 가진 후에는 조금 더 복잡한 문제에 집중합니다. 또, 일본에 있는 멤버들과도 긴밀하게 협력하면서, 기술 응용 프로그램이나 접속 정보에 대해 협의하곤 하죠. 화요일 오후 4시마다는 데이터 팀 주간회의가 있어요. 저희 팀 주간회의는 모든 참여자가 교대로 진행자 역할을 맡고 데이터와 관련한 업무를 담당하는 다른 팀 멤버들을 초대한다는 점이 독특합니다. 모든 참여자는 주간 업무의 결과를 공유하거나 이슈에 대해 토론하기 위해 적어도 하나 이상의 주제를 준비해야 합니다. 저는 회의 방식이 매우 역동적이고 생산적이라고 생각하는데요, 회의를 통해 늘 새로운 내용을 학습하거나 다른 멤버의 교훈으로부터 신선한 아이디어를 얻을 수 있어 좋아요. 해가 질 무렵에는 업무를 마무리합니다. 마지막으로 가장 중요한 것은 Wiki 업데이트에요! 저는 습관적으로 완료하지 못했거나 후속 조치가 필요한 업무에 대해서 메모해 둡니다. 그렇게 온전히 업무에 집중한 하루를 마무리하고나서, 취미 생활도 열심히 즐기고 있어요. 매주 월요일에는 기타 수업에 참여하고, 화요일 밤에는 친구들과 스케이트 보드를 타러 나갑니다.

도전, 그리고 실패의 경험

Q 마냥 행복한 경험만 있었을 것 같지는 않습니다. 실패한 경험도 알려주세요.

저는 스스로 동기부여 하는 사람이기 때문에, 스스로 높은 기준과 목표를 세우고 업무를 수행하는 경향이 있습니다. 사용자 경험을 최적화하기 위한 모델을 구축하기 위해 다른 제휴 업체를 지원하는 업무를 담당하게 된 적이 있는데요, 처음에는 원자료(raw data)를 논리적 배열에 맞게 가공하는데 많은 시간을 할애했습니다. 자료들이 모두 알맞게 분류된 이후에는 비즈니스 시나리오를 설정하는 많은 방법을 스스로 계획하고 설계하며, 마침내 프로토타입을 제작하고 협업 담당자에게 해당 프로토타입의 사용을 제시했습니다. 그런데, 해당 모델이 끝내는 채택되지 않았고 진심으로 제 업무가 협업 담당자에게 큰 도움이 될 수 있을 것이라고 생각했었기에, 더욱 안타까웠던 마음이 들었던 경험이었습니다.

역량에 관한 생각

Q 가장 잘 지키고 있는 LINE STYLE 항목이 있으신가요?

매일같이 지키고 있는 LINE STYLE 중 하나는 “근거는 언제나 데이터에서”라는 것인데요, 데이터 사이언티스트로서 데이터 활용이라는 본연적 임무를 잘 설명해주는 것 같습니다. 또 다른 하나는 “1%와 99%의 법칙 : 대안까지 제시해야 프로다”의 항목입니다. 이 항목은 제 업무 습관과 관련이 있는 것 같아요. 저는 이슈 뒷면에 있는 케이스들이 무엇인지에 대해서 고민하기보다는 활용 가능한 모든 해결책들을 빠르게 검토해보는 성향입니다. 빠르게 문제를 검토한 이후, 그 중에서 가장 실현 가능한 해결책을 잘 선정하는 것 같습니다.

LINE에서의 특별한 경험

Q LINER로서 가장 인상깊었던 것들에 대해서 소개해 주세요!

LINE이 자체적으로 소프트웨어 툴과 시스템을 개발해 두었다는 점들이 가장 인상깊었습니다. 예를 들어, 저는 OASIS 라는 소프트웨어 툴을 자주 활용하는데요, 이는 LINE 내부에서만 활용하기 위해 개발한 툴입니다. 데이터 사이언티스트로서, 이러한 개발자 친화적인 업무 환경이 마음에 들어요. 추가적으로, 데이터팀의 업무 분위기도 좋다고 생각하는데요, 업무에서 어떤 어려움을 마주하게 되면 언제든 팀 리드 혹은 멤버분들께 도움을 요청할 수 있습니다. 다른 멤버들과 함께 브레인스토밍하며 해결책을 찾아나가는 과정은 마치 제 아이디어를 재구성하고 새로운 입력을 투입하는 알고리즘 같다는 생각을 하게 되기도 해요. 또 다른 하나는, 회사에서 무료로 제공하는 기프트코드를 활용해서 친구들에게 LINE 스티커를 선물하는 경험에서 얻는 기쁨을 꼽을 수 있을 것 같아요. 친구들에게 스티커를 선물해주었을 때 기뻐하는 모습을 보면 작은 선물로도 친구를 기쁘게 하고, 관계를 더욱 돈독하게 만들 수 있다는 점이 뿌듯하게 느껴집니다.

Q LINE Taiwan을 대표하여 컨퍼런스에 참여한 적이 있으신가요?

가장 최근에 저는 데이터팀을 대표하여 LINE Taiwan 2020 타운홀에 참여했습니다. 많은 분들이 우리가 업무하는 방식이 어떻게 비즈니스의 성공을 돕고 있는지 궁금해했기 때문에, 관련 내용을 다른 멤버분들과 공유하는 자리를 가졌어요. 비록 이번 행사는 온라인 스트리밍 방식으로 진행되었지만, 많은 청중들 앞에서 제가 담당하는 프로젝트를 설명했던 경험은 잊을 수 없을 것 같습니다.

마무리하며

Q LINE에서 꼭 이루고 싶은 목표가 있으신가요?

“Where to stumble and where to stand up” – 이게 제 마음에 가장 먼저 떠오르는 명언인데요, 비즈니스 팀이 실제 서비스에 적용할 수 있는 모델의 처음부터 끝까지를 직접 개발하고 싶습니다. 제가 개발한 모델을 활용하여 다른 버들이 효과를 보는 과정을 확인해보는 것은 엄청나게 보람찬 일이기도 하고, 이러한 보람은 저 스스로도 도전을 즐길 수 있도록 많은 동기부여를 해주는 것 같습니다.