SKT 주니어 연구원은 대체 무슨 연구를 할까? – 입사 히스토리와 합격 노하우

2020. 08. 24

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SKT 주니어 연구원? 대체 무슨 연구를 할까요? SKT Tech R&D 부서에서 일을 하고 있는 5명의 주니어 연구원을 만났습니다. SKT의 다양한 분야에서 연구에 매진하고 있는 그들을 만나 업무 일상, 입사 히스토리, 개발자로서 역량 개발법 등에 대해 이야기를 나눴습니다.

SKT 주니어 연구원은 어떤 일을 하나요?

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SKT Insight: 안녕하세요? 먼저 간단하게 자기소개 부탁드립니다.
박재선님 저는 Vision Al Labs의 리서치 엔지니어(Research Engineer) 박재선입니다. 2018년에 입사했으니, 벌써 만 2년이 되어가네요. 시간 참 빠릅니다.
권득신님 저는 AI Language Tech Labs에서 머신 러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer)로 일하고 있는 권득신입니다. 세상을 이롭게 하는 다양한 AI 서비스를 만드는 것이 꿈이고요. 모델 기반 문제 해결에 큰 흥미를 가지고 있습니다.
유정민님 저는 Core Network 개발팀에서 근무하고 있는 유정민입니다. 반갑습니다.
이주영님 저는 심플하게 해도 되죠? (웃음) 머신 러닝 엔지니어(Machine Learning Engineer) 이주영입니다.
홍준의님 (웃음) 저는 Applied Data Intelligence Labs에서 근무하고 있는 홍준의입니다. 제가 벌써 4년차가 되었네요. 하하.

SKT Insight: 한 분씩 현재 맡고 있는 업무에 대해서 자세히 여쭤볼게요. 어떤 일을 하고 계신지 재선님부터 말씀 부탁드려요.
박재선님 Vision AI Labs에서는 인공지능을 이용해 다양한 컴퓨터 비전(Computer Vision) 문제를 연구하고 있습니다. 저는 그 중에서 전이 학습(Transfer Learning)을 연구하고 있어요. 리서치 엔지니어(Research Engineer)로서 선행 연구를 재현하거나, 연구에 필요한 툴을 개발하는 업무를 담당하죠.

권득신님 AI Language Tech Labs는 언어 기술에 대한 선행 연구부터 해당 기술들이 접목된 여러 AI 서비스를 만들고 있습니다. 현재 저는 챗봇 서비스를 개발하고 있고요. 문자로 입력되는 고객의 발화를 이해하고, 그중 의미 있는 정보들을 추출해 최종적으로 고객이 원하는 정보를 제공하기까지의 대화 관리(Dialog Manager) 엔진을 개발하는 일을 하고 있습니다. 구체적인 비지니스 로직과 API 설계까지 다양한 팀 업무에 참여하면서 팀원들과 즐겁게 협업하고 있어요.

유정민님 저희 팀은 5G 코어 네트워크 인프라(5G Core Network Infra) 관련 기술을 개발하는 부서이고, 그 중에서 저는 네트워크 인프라의 가상자원들을 관리하는 시스템 개발을 담당하고 있습니다.

이주영님 저는 사실 데이터 사이언티스트(Data Scientist)로 입사했거든요. 입사 당시에는 주로 고객 데이터 분석과 함께 ML 모델 기반의 타깃 마케팅에 대해 연구했고요. 지금은 엔지니어링(Engineering)에 관심을 갖고 사내 ML 모델 서비스 프레임 워크와 마케팅 서비스 개발을 담당하고 있습니다.

홍준의님 저도 주영님처럼 데이터 사이언티스트(Data Scientist)로 입사했어요. 지금도 데이터분석을 통해 사업 부서를 지원하는 업무부터 다양한 딥러닝, 머신러닝 기반의 모델링과 운영 업무까지 담당하고 있습니다.

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SKT Insight: 다들 굉장히 다양한 업무를 담당하시는 것 같아요. 그런데 사실 SK텔레콤은 통신 회사라는 인식이 강하잖아요. 이렇게 많은 기술을 연구하는지 모르는 분도 많을 것 같아요. 각각의 기술에 대해 조금 더 자세히 설명해 주시겠어요?
권득신님 SK텔레콤은 통신 서비스뿐만 아니라, 여러 플랫폼과 콘텐츠에 적용할 수 있는 다양한 서비스들을 개발하고 있습니다. 특히, AI기술 접목을 위해 많은 노력을 하고 있어요. 그 중에서도 자연어 처리 기술(NLP)은 컴퓨터가 글자와 문맥을 이해하고, 심지어 사람처럼 자연스럽게 문장을 만들 수 있게 하는 기술인데요. 저희 랩은 버트(BERT)와 같은 좋은 성능의 알고리즘을 실험하고 응용하여 사용자의 말을 더 잘 알아듣는 AI 서비스를 만들려고 노력하고 있습니다. 좋은 모델 구축을 위해 대량의 코퍼스 데이터를 활용하기도 하지만, SK텔레콤만이 갖고 있는 방대한 데이터와 내부 언어학자 분들이 분석한 텍스트와 다양한 자료를 통해 모델링하고 서비스에 적용하고 있습니다.

유정민님 조금 전에 말씀드린 네트워크 가상화는 5G 기술, 특히, 네트워크 슬라이싱에 있어서 필수적인 기술입니다. 쉽게 말해 기존에 특정 장비에서 동작하는 네트워크 기능을 SW로 구조화하여 범용 장비에서 동작하도록 지원하는 기술인데요. 이렇게 가상화된 기능들은 VM 기반VNF(Virtualized Network Function)나 컨테이너(Container) 기반 CNF(Cloud Native Function) 형태로 도입이 되어 서비스를 구성합니다. 제가 담당하는 시스템은 이 Function들의 Lifecycle을 관리하여 안정적인 서비스를 지원하는 역할인 거죠.

주니어 연구원 5인 추천! 역량 개발 이렇게 하면 된다!

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SKT Insight: 그렇다면 그러한 업무를 수행하기 위해 가장 필요한 역량은 무엇인가요?
박재선님 직무별로 차이가 있겠지만, 최근 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 많은 연구들이 머신러닝을 활용하고 있어요. 머신러닝에 대한 이해와 경험이 있다면 좋을 것 같습니다. 또, 최신 연구를 빠르게 습득해야 하고, 구현을 위한 프로그래밍 능력도 중요합니다. 선행 연구를 재현하거나, 자신의 생각을 구현할 때 정확하고 효율적으로 만들 수 있어야 합니다.

유정민님 통신과 컴퓨터 공학에 대한 이해가 있으면 비교적 빠른 적응이 가능할 것 같습니다. 직접 코딩을 하지 않더라도, 국제표준 기반으로 시스템에 대한 설계부터 개발, 검증까지 전체 프로세스를 담당하게 되는데요. 개발사나 관련 부서와 협의할 일이 많기 때문에, 기술에 대한 이해도 및 커뮤니케이션이 매우 중요합니다.

홍준의님 저는 무엇보다도 즐기는 자세와 빠른 습득력이라고 생각합니다. 분야의 특성상 새로운 기술들이 계속해서 등장하고 있거든요. 업무를 수행하면서 동시에 기술 트렌드를 놓치지 않는 것이 상당한 스트레스로 다가올 수 있습니다. 그렇기 때문에 새로운 기술을 배우는 것을 즐기면서 동시에 빠르게 습득해서 자신의 것으로 만들어 업무에 적용할 수 있는 역량이 꼭 필요하다고 생각합니다.

SKT Insight: 그렇군요. SK텔레콤의 연구원들은 어떻게 일하는지 궁금합니다. 여러분의 하루 일과가 어떻게 되나요?
박재선님 SK텔레콤에서는 자율 출퇴근제 DWYT (Design Your Work & Time)를 시행하고 있는데요. 근무 시간을 유연하게 활용하고 있어 정해진 일과가 있지는 않습니다. 주로 출근하면 전날 구동한 실험을 확인하고 분석합니다. 필요할 경우 새로운 실험을 진행하고요. 실험에서 도출되는 인사이트가 있을 땐, 동료들과 공유하고 새로운 아이디어로 발전시킵니다.

권득신님 SK텔레콤은 출퇴근 시간 및 업무 시간을 자율적으로 정할 수 있어서, 유연하게 근무하고 있습니다. 현재는 챗봇 서비스 론칭을 앞두고, 모델이나 대화 엔진과 관련된 다양한 사전 테스트와 이슈들이 많아요. 출근 하자마자 이슈를 확인하고, 이를 팀원들과 간단하게 공유하는 것으로 하루를 시작합니다. 깃허브(Github)를 이용해서 팀원들과 협업해 개발 및 테스트를 진행하기도 하고, 업무와 관련된 논문이나 기술 문서 등을 읽기도 하며 자율적으로 업무를 수행합니다. 수평적이고, 소통이 자유로운 분위기여서 업무 중간중간 아이디어 회의나 기술 관련 정보들을 자유롭게 공유하며 더 나은 서비스를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

이주영님 코워킹(Co-working)이 일하는 방식의 기본입니다. 위키(Wiki) 및 깃허브(Github)를 이용해서 내용을 정리하고 (코드) 리뷰하는 방식으로 업무를 합니다. 필요한 내용은 이슈화 시키고 정리하죠. 컨퍼런스 콜(Conference Call)을 통해 업무 진행 상황에 대해 논의하는 비대면 방식으로 일하고 있습니다. 또한 일주일에 한 번씩 팀원들과 스터디 (주로 언어)를 진행하고, 분기별로는 워크숍을 통해 본인의 담당 업무, 관심 분야/기술/논문을 공유하기도 합니다.

SKT Insight: 새로운 기술을 배우고 익히는 것이 중요하겠어요. 그렇다면 트렌드는 어떻게 파악하나요?
권득신님 STensorflow.KR과 같이 활성화되어 있는 여러 AI 기술 관련 온라인 커뮤니티에 포스팅되는 글들을 자주 확인하는 편입니다. 포스팅 글을 보면 최근 논문부터 기술 적용 사례, 코드 등 최신 트렌드를 파악하거나 기술을 익히기에 좋은 자료들이 많아요. 해당 자료들을 따로 스크랩해 두었다가 시간이 날 때마다 수시로 읽어보며 최신 동향을 파악하고 있습니다. 더불어 미디움(Medium)이나 레딧(Reddit)과 같이 전 세계적으로 유명한 블로그/온라인 커뮤니티 사이트에 관심있는 AI 기술이나 토픽을 이메일로 구독해요. 관심있는 기술에 대한 좋은 팁이나 정보를 얻고 있습니다.

유정민님 아무래도 차세대 기술을 연구하는 직무다 보니, 기술에 대한 스터디나 업계 동향 파악이 매우 중요합니다. 회사에서 지원해주는 사내외 교육을 적극적으로 활용하는 편이고, 업계 세미나나 학회에 참석해 트렌드를 파악하기도 합니다. 국제표준(3GPP, ETSI 등)이나 관련 논문, 행정 부처 보고서(whitepaper) 동향에도 관심을 가지려고 노력하고 있습니다.

홍준의님 가급적이면 많은 논문들을 읽으려고 노력합니다. 인공신경망 학회(Neurips), 표현학습 국제학회(ICLR), 머신러닝 국제학회(ICML) 등 해마다 열리는 국제 컨퍼런스의 주요 논문이나, 페이스북 등 커뮤니티에서 화제가 되는 논문들을 주로 읽고요. 시간이 없을 때에는 블로그에 잘 정리된 글들을 읽기도 합니다. 그 밖에는 사내외 다양한 스터디를 통해서 부족한 부분을 채우고 있습니다.

SKT Insight: 배움의 열정이 굉장히 높으신 분들이네요. (웃음) 그렇다면 학부 혹은 석사 때는 어떤 공부를 했고 어떤 준비를 했나요?
유정민님 저는 학부 때 네트워크 분야에 흥미가 생겨서 석사 진학을 했어요. 연구실에서는 Future Network(Content Centric Network)와 데이터 분석 관련 연구를 수행했습니다. 취업을 위해 특별히 어떠한 스펙을 쌓았다 보다는, 그동안 해온 공부나 경험들이 쌓여서 자연스럽게 지금까지 오게 된 것 같습니다.

홍준의님 저는 학부 전공이 사회학이었는데요. 아무래도 전공이 현재 직무와 많은 연관성이 없다 보니, 개인적으로 교내외 스터디 등을 통해서 다양한 지식을 습득하려고 노력했습니다. 그러한 지식을 바탕으로 캐글(Kaggle) 같은 대회에서 좋은 결과를 얻기 위해 다양한 시도를 했었죠. 동시에 취미로 했던 야구나 네트워크 데이터 분석 활동이 큰 도움이 되었던 것 같아요.

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SKT Insight: 그런데 기술 연구를 할 수 있는 회사는 많은데, SK텔레콤에 지원한 이유가 있나요? SK텔레콤만의 장점은 무엇이라고 생각하나요?
박재선님 SK텔레콤에는 유명하고 수준 높은 연구원들이 많기로 정평이 있었어요. 또한 연구를 위한 대규모 인프라가 체계적으로 갖추어 있습니다.

권득신님 기술 연구를 위해서는 많은 장비와 리소스가 필요합니다. SK텔레콤은 기술 연구를 위해 이미 엄청난 규모의 리소스를 가지고 있고, 기술에 대한 지속적인 투자를 아끼지 않고 있습니다. 또한 SK텔레콤은 대한민국 1등 통신사로 많은 고객 데이터를 가지고 있을 뿐만 아니라, ICT 패밀리사의 다양한 플랫폼과 콘텐츠를 활용할 수도 있죠. 다양한 AI 서비스를 만들 수 있겠다는 확신을 갖고 SK텔레콤에 지원했습니다. 물론 구성원의 행복과 복지를 우선으로 여기고 자율성과 공동 성장을 적극 지원하는 기업 문화도 SK텔레콤이 최고죠! ^^

SKT Insight: 그렇다면 입사를 하고 나서 자부심을 느꼈던 순간은 언제였나요?
유정민님 제가 개발한 기술이 상용화되어 운용 부서에서 실제로 쓰일 때 가장 큰 자부심을 느꼈습니다. 당장은 아니더라도 시간이 지나서 사업 부서에서 제가 제안한 기술의 필요성을 인정받을 때도 있는데, 이럴 땐 그동안 의미 있는 일을 한 것 같아 뿌듯합니다. 또, 수행했던 프로젝트를 기고하고 해외 학회에 참석했던 것도 기억에 남습니다. SK텔레콤을 대표해 세계 각국에서 온 연구원들에게 프로젝트를 소개했을 때, 제가 한 걸음 더 성장한 느낌을 받았습니다.

권득신님 SK텔레콤은 해마다 대규모 AI 컨퍼런스를 개최합니다. 저는 벌써 두 번이나 참석을 했는데요. 갈 때마다 SK텔레콤이 AI 기술에 얼마나 큰 가치를 부여하는지, 그리고 얼마나 높은 수준의 기술들을 보유하고 있는지를 느끼고 확인할 수 있어요. 그 순간, 회사에 대한 자부심을 느꼈습니다.

SKT Insight: 저도 자부심이 느껴지네요. 여러분은 앞으로 어떻게 성장하고 싶으신가요? 여러분의 커리어 목표(Career Goal)가 궁금합니다.
홍준의님 현재 일하는 데이터 사이언스(Data Science) 분야에서 최고의 전문가가 되고 싶습니다. 다들 한 번은 상상해 보셨을 텐데요. 누군가가 저와 함께 일하기 위해서 이 회사를 선택한다면 정말 행복할 것 같아요. 페이커(Faker)와 함께 플레이하기 위해 수 많은 선수들이 T1을 선택하는 것처럼요.

이주영님 아직은 전문가의 영역이라고 여겨지는 ML을 누구나 쉽게 이용하고 생활의 일부가 될 수 있게 서비스를 기획/개발하는 리더가되고자 합니다. 데이터 사이언티스트(Data Scientist)로 일하며 느꼈던 분석가와 고객/마케터와의 간극을 좁혀가며 이를 연결할 수 있는 엔지니어가 되고 싶습니다.

SKT Insight: 마지막으로 SK텔레콤 입사를 꿈꾸는 예비 지원자분들께 힘이 되는 한마디 해주세요.
유정민님 입사 전에 어떤 공부 혹은 일을 했든 분명히 좋은 밑거름이 될 수 있다고 생각합니다. 그 과정 속에서 얻게 되는 지식과 경험이 쌓일테니까요. 작은 경험이라도 소중히 생각하고 그 안에서 자신만의 커리어를 만들어 나가면 좋은 결과가 있을 거라고 믿습니다.

홍준의님 전공이 뭐든, 최종 학력이 어떻든, 어떤 배경을 가졌든 중요하지 않다고 생각합니다. 오히려 이 업무를 얼마나 좋아하고, 그것을 위해서 어떤 노력을 얼마나 했는지가 더 중요하다고 생각합니다. 주저하지 말고 지원하세요. 그동안 노력한 만큼 좋은 결과가 있을 거예요.

업무에 대한 자세한 소개와 연구원으로서 역량을 키우려면 어떤 준비를 해야 할지 등 개발자를 꿈꾸는 분들께는 꿀팁이 가득했던 인터뷰였습니다. 유정민님 말씀처럼 예비 지원자분들께 힘이 되는 이야기였길 바랍니다.