헬로, 페이월드! 저는 카카오페이 PR팀 인턴 엘레나 입니다.
이곳에서는 카카오페이 개발자들을 직접 만나보고, 페이의 개발 이야기를 들려드려요.
이번에 만나볼 크루는 카카오페이 데이터 사이언티스트 크루입니다!
분석가와 엔지니어? 카카오페이 데이터 사이언티스트는?
헬로, 피터 & 데이나!
오늘 만날 크루는 데이터 사이언티스트 피터와 데이나에요.
피터는 ML 엔지니어, 데이나는 데이터 분석가랍니다. 비개발자의 원활한 이해를 위해 데이터 사이언스 파트의 파트장 에이든도 함께 참석해주셨어요!
같은 데이터 사이언티스트인데 다른 일을 하고 있는 것 같은 두 크루. 왜일까요..?
피터와 데이나가 데이터 사이언티스트로서 갖고 있는 스킬셋은 동일하지만, 각각 담당하는 분야가 상이하기 때문이래요.
데이나는 내부 데이터로 인사이트를 발견하고, 3500만 사용자들의 데이터를 기반으로 분석 데이터를 만들어내는 일을 하고 있다고 합니다. 이에 필요한 통계 분석과 딥러닝과 머신러닝 모델을 개발하기도 하고요.
피터는 현재 이미지 데이터를 분류할 수 있는 얼굴인식 기술 및 모델 개발 분야에 집중하고 있답니다.
도대체 못하는 게 뭐죠..? 데이터 사이언티스트가 하는 일
데이터 사이언티스트는 통계 기반의 데이터 분석부터 예측 모델 개발까지 정말 다양한 업무를 담당하고 있다고 해요.
데이터 분석을 통해 개선사항을 찾기도하고 서비스에 필요한 데이터 분석 모델을 개발한다고 합니다. 데이터 분석 모델은 머신러닝(ML, Machine Learning)과 딥러닝(DL, Deep Learning) 기반 모델을 말한대요. 이렇게 개발된 모델은 서비스화되어 사용자에게 제공되고요.
데이터 분석 모델을 서비스에 반영하기 위해서는 모델의 영향을 받는 프로젝트 내 서버개발자, 기획자, 프로덕트매니저 등 다양한 담당자분들과 적용에 대한 협의도 진행된다고 해요. 실제 데이터를 사용하여 개발된 모델의 효용성에 대하여 설명하고, 어디에 적용될 수 있는지 등 긴밀한 커뮤니케이션이 이뤄진다고 합니다.
카카오페이의 딥러닝을 이용해 이상 거래를 검출하는 이상거래감지시스템 (FDS), 그리고 곧 선보일 고도화된 신용평가모형, 이 모두 데이터 사이언티스트 크루들이 있기에 가능한 것이라는 것이죠.
데이터 사이언티스트 크루 덕분에 카카오페이는 고객의 성향과 패턴을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공하고, 안전한 금융 생활을 위한 기반 데이터를 만들어나갈 수 있답니다.
Q. 데이터 사이언티스트는 분석에서 개발까지 정말 다양한 역량을 보유하고 계신 것 같아요.
어떤 업무를 담당한다고 딱 정의 내리기 어려울 만큼 넓은 분야로 일을 하고 계신 것 같은데요?
에이든 : 협업의 과정이 있으니, UI, 서버 등 원활한 협업을 위한 상태까지 개발을 하기도 합니다.
물론, 모든 데이터 사이언티스트에게 모든 분야의 역량을 필요로 하는 것은 아니지만,
기술에 따라 사용하는 역량은 언제든 변할 수 있는 것 같아요.
카카오페이 데이터 사이언티스트, 어떤 것이 다를까?
방대한 데이터를 다루는 테크핀 회사 카카오페이는 다른 곳과 어떻게 다를까요?
데이터 사이언티스트가 느끼는 카카오페이는 무엇이 다른지 궁금해졌어요.
데이나: 데이터가 많은 곳을 찾아오게 되었어요.
카카오페이는 전국민 서비스임과 동시에 다양한 금융 서비스를 제공하고 있잖아요.
3500만 고객들의 데이터를 분석해 다양한 시도를 해볼 수 있고,
나, 가족, 나아가 모두에게 더 나은 금융서비스를 제공하며 사회에도 기여할 수 있는 기회라고 생각했죠.
피터: 데이터에 있어 카카오페이는 전통적 금융사에 비해 보수적이지 않죠.
개발 중심 문화가 큰 카카오페이는 공유 문화가 있어 사일로(silo) 현상이 없어요.
데이터를 함께 공유할 수 있어 보다 더 좋은 서비스가 나올 수 있는 것 같아요.
카카오페이는 항상 변화하는 서비스 속 개선 사항과 모델링 요소를 찾고, 이를 적용한 결과를 기반으로 또다시 개선하는 끊임없는 작업이 필요하다고 합니다. 동시에, 각 분야의 서비스 담당자들과의 협의 과정에서 서버, 개발, 기획 등 여러 요소들을 걸쳐 업무를 하기도 한대요. 피터와 데이나는 이것이 어렵지만, 또 재미있는 점이라고 꼽았어요.
미래의 카카오페이 데이터 사이언티스트를 위한 꿀팁
피터는 데이터 속 문제를 명확히 파악하고, 해결이 가능한 문제인지 모델의 개선이 필요한지 판단하는 능력이 필요하다고 말했어요. "모델을 위한 모델을 만드는 것은 지양하자!"
문제를 파악하고, 데이터를 가공해서 생성하는 등 개발 과정에 시간이 더 많이 들기 마련이니 그 과정을 잘 견딜 수 있는 마음가짐도 필요하다고 꼽았죠.
데이나는 데이터 분석가인만큼, 기술적으로 많은 데이터를 컨트롤하는 능력이 중요하다고 했어요. 많은 사용자가 이용하는 만큼, 카카오페이의 수많은 데이터로부터 자유로워지면 재미있는 데이터를 찾아 항해할 수 있는 준비는 완료!
카카오페이는 좋은 사내 문화 덕분에 데이터 사이언티스트가 일하기 좋은 환경이라고 말했답니다.
파트장 에이든도 카카오페이에서는 실력도 좋고 마음도 좋은 크루들과 함께 편하게 일할 수 있다는 점을 강조해주었어요.
에이든 : 카카오페이는 많은 데이터가 집중될 수 있게 해주는 스페셜리스트 분들이 많아요.
그 크루들 덕분에 편하게 일할 수 있는 환경이 갖춰져 있답니다. 실력 있는 좋은 동료들이 가득한 곳이죠.
데이터 사이언티스트 크루들을 만나고,
카카오페이의 데이터 사이언티스트는
그 많은 데이터 속 새로운 것을 찾아 항해하는
탐험가이자 만능 과학자 같다는 생각이 들었어요.
이번 달 만나 본 데이터의 세계는 저에게 정말 새로운 세계였답니다!
다음 편에서 또 만나요, 페이월드!
카카오페이와 함께하고 싶다면?
