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- 특별 인터뷰
"방법"은 일임, 결과에 책임을 지는, 이 스타일이 좋다.
Inspiart 프로젝트는 여기서부터 단숨에 가속화된다.
EYS-STYLE (이하, EYS)이 도전하는 신규 사업 "Inspiart (인스피아트)". 블록체인, 기계 학습과 최첨단 IT기술을 구사한 이 프로젝트를 위해서 엔지니어가 집결하여, 바로 지금, 사업을 가속시키려고 하고 있다. 그들은 왜 EYS를 선택했는가. 이사 CSO/Inspiart 사업본부장으로서 프로젝트 전체를 통괄하는 구즈류 유이치로 씨, 블록체인 및 몽골 오피스의 매니지먼트를 담당하는 오츠카 겐지 씨, 기계 학습개발을 담당하는 R&D 엔지니어인 김 현 씨 이렇게 3명이, EYS에서 일하는 매력에 관해 이야기했다.
중요한 것은 아웃풋. 프로세스는 일임되어져 있다.
먼저, 각각이 어떤 경위로 EYS에 입사했는지부터 말해봅시다. 가장 오래된 오츠카 씨부터 부탁해도 될까?
처음에는 그냥 구인 광고에서 발견하게 된 것이 계기입니다. 2012년 즈음에 오사카의 Sler에서 일하고 있었는데, 당시 하고싶었던 웹개발이 도쿄에 집중되어 있어서 도쿄로 나와야겠다고 생각했어요. 몇 군데 시험본 곳 중 하나가 EYS였습니다.
저도 구인 광고를 본 것이 계기였습니다. 6년정도 일했던 싱가폴에서 일본으로 귀국하게 되어, "소리와 AI"를 축으로 취직활동을 하는 중에, EYS를 발견하여 응모했습니다. 실은 그 때에 빨리 오퍼를 받은 다른 회사로 가기로 결정했었는데 그 후 1년정도 사장님이신 요시오카 씨와 연락을 주고받고 있었어요. 조건이 좋기도 해서, EYS로 옮기기로 결정한 것이죠.
요시오카 씨는 꽤 연락을 자주 하시죠. 저도 그런데, 4-5년 전에 미국의 스타트업에서 일하고 있을 때, 요시오카 씨가 "실리콘 밸리에 거점을 만들고 싶다"라는 이야기를 하러 온 것이 첫 만남. 그 후에도 약 1년에 한번정도 식사하러 가는 관계가 지속되고 있어서, 작년에 그 때 일하고 있었던 회사를 그만 둔 타이밍에 "같이 하자"라고 권유받은 것입니다. 인재 확보는 기업에 있어서 큰 과제라고 생각하는데, 긴 시간 동안 관계를 맺고, 서로의 성격도 이해한 후에 권유하는 것은 매우 좋은 프로세스이지요. 오츠카 씨는 EYS를 한번 떠난 뒤 다시 돌아왔는데, EYS의 좋은 점은 어떤 점이라고 생각해?
엔지니어의 관점에서 얘기하자면, 코딩을 할 기회가 훨씬 많다는 것. 또, 요시오카 씨가 컨설팅 출신이기 때문에, 그러한 사람의 가치관이나 아이디어를 접하며 일하고 싶은 사람은 잘 맞을 것 같습니다.
사장님과의 거리가 가깝다는 장점은 확실이 있지. 대기업의 경우 사장과 만날 기회가 아예 없기도 하고, 사장이 무엇을 생각하고 무엇을 하고 있는지 가까운 곳에서 볼 수 있는 것은 매우 재미있다고 생각해. 심지어 그 결과, 개인의 사정이나 요청이 존중받고 있다고 느끼는 경우도 많고. 엔지니어를 채용할 때에, 기술면에서 여러가지 중요한 요인이 있는데, 대체로 개인의 사정은 그 중요한 요인의 틀 외의 이야기이지. 그래도 경영진이나 회사가 인정해주지 않으면 NG인데, EYS에는 그런게 없어. 이것도 사장님과 얼굴을 맞대고 이야기하니까 그런 것 같아.
저는 일을 하면서 박사과정을 밟고 싶다고 부탁을 드려서 OK를 받았습니다. 또, 다른 사람의 경우 업무 내용을 석사 논문에 적어도 된다는 등의 경우도 있지요. 기계학습에 관해서는, 요시오카 씨가 기술적인 것은 마음대로 해도 된다고 하기 때문에 전적으로 일임받고 있어서 편합니다. 이곳에 있는 엔지니어는 모두 실제로 손수 코딩을 해 온 사람들이고, 지금도 손으로 직접 하고 있는 사람들이기 때문에 실무의 흐름이 매우 스무즈해요. 아웃풋에의 고집은 당연히 요구되어지지만, 그에 대한 책임을 느끼는 것도 하나의 보람입니다.
목표, 아웃풋이 공유되어져있고, 그것을 향하여 전진하면 된다, 프로세스는 일임되어져있다는 자유를 느끼네요.
"중국, 벨라루시, 몽골, 에스토니아….
방향성은 항상 세계를 향하고 있다"
Inspiart 프로젝트 자체가 재미있는 기획이고, 제휴처를 일본에 국한시키지 않고 있죠. 해외로 눈이 향하고 있는 회사라고 느낍니다. 축소되고 있는 일본 시장을 뺏고 빼앗기는 폐쇄감이 없는 것이 개인적으로는 굉장히 편합니다.
만약 EYS에 지금 있는 사원들만 부양하려고 한다면 일본 시장만 보고 있어도 괜찮을 것 같은데, 거기서 만족하지 않는 것이 재미있죠. EYS는 지금 바깥을 향해서 움직이려고 하고 있고, 그 방향성이 매우 파워풀한 것이 매력입니다. 엔지니어로서 일본인이 우수하다고 생각하고 있다면 큰 착각이고, 세계에서 일본은 세계 지도의 끝자락에 있는 겨우 들어본 정도의 나라에 불과해요. 그렇기 때문에 비지니스 전개에 있어서도 채용에 있어서도 글로벌하게 생각해야 한다고 생각하는데, EYS의 경우 그러한 이야기도 잘 통하는 점이 좋죠.
실제로 지금 AI팀에 일본인은 없습니다. 저도 일본 국적이 아니고, 다른 사람들도 중국, 벨라루시. 국적에 구애받지 않고, 언어도 영어를 할 수 있으니까 좋다고. 어쨌든 최첨단 기술은 영어로 적혀있기 때문에 그것을 스스로 취득할 수 있는 사람이 아니면 좀 어렵다고 생각해요. 최근에는 기계 학습 분야에서 몽골의 연구소와도 제휴하려고 하고 있습니다.
네. 몽골에는 이미 EYS 거점이 있어서 개발팀이 있는데, 그곳과 앞으로 제휴하려고 하는 연구소와 잘 연계가 되면 더 재미있어질 것 같아요. 그 다음은 에스토니아일까요.
요전에 다같이 출장을 다녀왔습니다. 에스토니아가 수년 전부터 e-Regidency라는 프로그램을 시작해서 해외기업이 참가하기 쉬워졌기 때문에, 협업의 가능성을 알아보기 위하여 갔는데, 에스토니아 자체에 EU 데이터 센터가 있다거나, IT에 관해서는 꽤 선진적인 나라에요. 현지에서 AI나 블록체인, UI 등을 다루는 기업을 방문하여, 실제로 이야기도 진행되고 있어서 다행이라고 생각합니다.
근데 멀었어…..! 현지집합이었고. 모두 같은 비행기였는데, 티켓만 받고 "어른답게" 각각 타고 갔지. 이러한 이동 하나만 해도, 일하는 스타일과 통하는 부분이.. 현지집합이라는 아웃풋만 잘 되면 된다는.
그렇죠. 일을 제대로 차근차근 알려줬으면 좋겠다, 연수가 있다 등을 기대하면 좀 어려울지도. 애초에 연수에서 배우는 내용은 안정되어 있긴 하지만 최신 정보는 아니고 그 앞이 더 중요하기 때문에, 자신이 정보를 취하러 가서 시행착오하면서 하고싶은 사람은 재미있을 거라 생각합니다. 좋은 논문을 발견하면 그것을 작성한 대학 교수와 직접 연락을 한다든지, 주체적으로 할 수 있어야 좋죠.
그러고보니 전에 논문을 쓴 연구자에게 연락해보니, 무려 연구에서 실제로 사용한 소스코드를 받을 수 있었습니다.
기술을 끝까지 파고드는 능력과 정신력,
그리고 수학
그런 적극성이랄까, 자신이 수단을 찾아서 프로세스를 구축할 수 있는 것이 앞으로는 매우 중요한 능력이 될 것이라고 생각합니다. 또 필요한 것은 강한 의지와 정신력이려나. 이제까지 쌓아온 기술력이 있는 것을 전제로, 스타트업이나 신규 프로젝트는 실패가 굉장히 많고, 좋지 않은 소리를 듣는 경우도 있죠. 그 와중에도 앞으로 잘 전진할 수 있는 멘탈은 필수라고 생각해. 다들 어떻게 생각해?
몽골 오피스의 매니지먼트를 하는데 음악교실사업과 Inspiart 사업의 블록체인 개발 양쪽을 다 보고 있으니 시간이 부족해서, 블록체인개발 매니지먼트를 맡길 수 있는 사람이 필요합니다. 시스템의 디자인 패턴 등을 이해하여 전체를 볼 수 있는 사람, 및 블록체인이 가능한 사람이 제일 좋지만, 별로 없지요. 하지만 어떤 사람이 좋냐하면, 어중간하게 여러가지를 알고 있는 사람 보다는 무언가 하나를 끝까지 파고들어가 본 사람이 더 좋다고 생각합니다.
기계학습팀으로서는, 수학에 바탕을 두고 있는 사람이 필요합니다. 기계학습 엔지니어라면 가장 좋지만, 응용수학을 하는, 예를 들면 "시뮬레이션 코드를 작성했었습니다"라는 사람이라면, 기계학습도 시뮬레이션의 일부이기도 하고 기계학습의 알고리즘만 배우면 가능성은 크다고 생각합니다. 그 다음으로는, 자신의 아이디어를 프로그램에 잘 반영할 수 있는 사람이 좋습니다. 지금은 온라인 코스도 잘 되어있어서 지식적으로 아는 것은 다들 가능하기 때문에, 코딩으로 직접 작성해 본 경험은 중요하다고 생각합니다.
음악×기계학습"이 비지니스로서 성립하는,
진귀한 환경
음악과 기계학습의 조합은 매우 흥미롭습니다. 기계 학습은 알고리즘에 넣기 전에 특징량추출이라는 페이즈가 있는데, 음성인식용 특징량과 비교하여 음악은 파라미터가 많아요. 특징량 말고도 디지털 신호처리 (Digital Signal Processing) 지식이 요구되어지고, 무엇을 만들고 싶느냐에 따라 그 종류와 알고리즘의 콤비네이션을 정하는 데에 꽤 시행착오를 해야 합니다. 여러가지를 시험해볼 수 있어서 재미있고, 폭넓은 엔지니어링과 수학 지식을 깊이할 수가 있습니다. 거기서 목표로 했던 것이 완성되어진다는 것이 두근두근하죠.
저도 그 중 한 사람인데, 음악을 좋아하는 사람은 세상에 굉장히 많죠. 기계학습 일을 하며 음악을 좋아하는 사람도 전 세계에 많을 것이에요. 하지만, 그것을 실제로 돈으로 바꾸는 일을 하는 사람은 그리 많지 않죠. 그것이, EYS라면 가능하다는 것. 음악이 즐겁다는 가치관과 자신의 지식이나 기술을 융합시켜서 직장인으로 살아가는 것, 이 환경은 꽤 진귀합니다. 예를 들면 김 씨는 기계학습을 하며 음악을 좋아하지만, 비지니스까지 생각하라고 하면 부담이죠. 하지만 "기업"이라는 틀이 있기 때문에 비지니스는 비지니스 쪽 사람이 생각하고, 영업은 영업 쪽 사람이 하고, 그럼 당신은 좋아하는 일을 해라, 라고 말해주는 것. 기업 전체로서 도움을 주는 것이죠. EYS는 특히 이 영역에서 비지니스가 성립된다고 생각하여 방향을 잡았습니다. 다른 곳에는 별로 없는 환경이라고 생각합니다.
"Inspiart" 프로젝트를 추진하는 프로젝트 멤버 소개
