정보 올림피아드 대상 출신 개발자가 말하는 오픈서베이 개발팀의 매력
오픈서베이가 소비자 데이터를 빠르게 수집해 분석할 수 있는 핵심에는 TAS(Targeting and Sampling)라고 불리는 타겟팅 시스템이 있습니다. 20만 명이 넘는 패널 중 꼭 필요한 프로필의 응답자에게 설문을 보내는 작업이죠. 이 덕분에 오픈서베이는 나이, 성별, 직업은 물론 서비스 이용 여부나 가구 소득 등 까다로운 조건에 맞는 패널도 쉽게 찾아 유효한 데이터를 수집할 수 있습니다.
이렇게 타겟팅 시스템을 잘 활용할 수 있게 된 데에는 제품개발그룹의 백엔드 개발 챕터 리드인 미키(최민제 개발자)가 큰 역할을 했습니다. 미키는 국내에서 공신력 있는 알고리즘 프로그래밍 대회 ‘정보 올림피아드’에서 대상을 수상했을 정도로 뛰어난 실력을 갖췄습니다. 알고리즘 구현 역량을 발판으로 오픈서베이의 타겟팅 시스템 등의 프로덕트 효율화를 이루고 있죠. 정보과학 분야의 훌륭한 인재가 일하는 오픈서베이 개발팀의 매력은 무엇일까요? 인터뷰를 통해 미키의 이야기를 들어봅니다.
안녕하세요 미키. 미키가 오픈서베이에 합류하시고 타겟팅 시스템이 크게 개선되었어요. 속도가 전과 비교할 수 없이 빨라졌죠?
네, 맞아요. (웃음) 패널 타겟팅 기능 개선 프로젝트 결과입니다.
오픈서베이는 DSL(Domain Specific Languages) 기반의 실시간 패널 타겟팅 기술을 개발해 활용하고 있어요. 예를 들어 인구 구성비에 따른 비례 할당 방식으로 설문 응답을 수집하려고 하면, 20만 명 이상의 오베이 패널을 성별, 연령별, 지역별로 세분화해서 총 136개 그룹으로 나눌 수 있어요. 그리고 그룹별로 인구 통계 비율에 따라 대상자 수를 정해서 응답을 수집하죠.
이렇게나 패널 그룹이 세분화되다보니 트래픽이 증가하면서 성능이 떨어졌고 타겟팅 기능 개선이 필요했어요. 비효율적인 면을 개선하고자 일단 첫 번째로 대상자 타겟팅을 위해 필요한 연산을 중간 저장하는 방식을 활용했어요. 웹 브라우저가 쿠키를 저장하고 있는 것처럼 미리 저장하고 불러오는 식으로요. 이 작업으로 타겟팅 서비스 소요 시간이 10분의 1로 단축되었어요. 두 번째로는 연산식의 구조를 변경해서 단축했어요. 똑같은 값을 더 적은 연산으로 획득할 수 있도록 단순화하고, 여기에 더해 주요 서비스 서버를 분리해 최적화했더니 그때는 20분의 1로 단축되었어요. 그래서 최종적으로 200배 빨라졌죠.
사실 하나의 문제에 대해 최적의 솔루션을 찾는 알고리즘을 구현하는 게 제가 가장 관심 있고 잘하는 분야예요. 입사 초기부터 중요한 프로젝트 기회를 주신 덕분에 제가 가진 기술이 서비스 개선에 어떻게, 얼마나 기여하는지 경험할 수 있었죠. 슬랙에서 해당 내용을 팀에 공지했을 때 이모지 반응을 보니 더 보람이 느껴지더라고요.
200배라니 정말 큰 성과네요. 그럼 미키는 알고리즘 구현 역량을 바탕으로 오픈서베이에서 주로 어떤 일을 하고 계신가요?
프로덕트 효율화를 위한 프로젝트를 담당하고 있어요. 오픈서베이는 매월 40만 부 이상의 설문을 진행해 데이터를 수집해요. 설문 응답 데이터뿐 아니라 카드 결제 기록이나 푸드 다이어리 데이터 또한 패널로부터 수집하고 있어요. 오픈서베이에 비즈니스 기회를 만드는 살아 있는 데이터죠. 많은 데이터가 흐르고 있기 때문에 이를 잘 활용하기 위해서는 무엇보다 처리 속도가 빨라야 하거든요. 그래서 알고리즘 기법을 통해 효율적으로 프로그래밍함으로써 프로덕트 성능을 개선하도록 늘 고민하고 있습니다.
현재 저는 Survey Tribe의 ‘Open Analytics’ Squad 소속인데요. 데이터 분석을 위한 프로덕트 개발 업무도 담당합니다. 패널의 프로필 데이터나 설문 응답 데이터가 알맞은 형태로 보일 수 있도록 자동화 시스템을 만들거나, 타겟팅 시스템이나 결과 페이지 등 각 서비스에서 필요한 형태에 맞춰 서버가 데이터를 보내도록 필요한 프로세싱 업무를 해요.
“오픈서베이는 트렌드에 맞는 기술을 활용해 개발하고,
좋은 개발 문화와 훌륭한 동료가 함께 하는 곳이에요.”
알고리즘이 미키의 가장 큰 무기인데 어떻게 관련 공부를 시작하셨는지 궁금해요.
아주 오래전으로 거슬러 올라가서 말씀을 드려야겠네요. 초등학교 고학년에서 중학생쯤 자연스럽게 수학, 물리에 흥미가 있다는 걸 알게 됐어요. 과학고 진학을 준비해보니 수학이나 물리는 저보다 잘하는 친구들이 많고, 흥미도 조금씩 떨어지고 있었어요. 제가 더 잘할 수 있는 분야를 찾다가 알고리즘을 알게 됐죠. 마침 컴퓨터 자체에 흥미를 느끼기도 해서 알고리즘이 적성에 맞는지 알아보려고 중학교 3학년에 관련 공부를 처음 시작했어요.
알고리즘에서는 하나의 문제 상황을 해결하는 풀이 방법이 여러 가지인데 더 효율적으로 해결해 나가는 데에 집중해요. 어떤 문제를 논리적인 사고로 최적의 방법을 찾아 해결하는 게 재미있더라고요. 이후에 진학한 고등학교에서도 정보과학을 주력 과목으로 택하고 알고리즘을 꾸준히 공부했어요.
우연히 만난 알고리즘으로 정보 올림피아드에서 수상도 하셨죠?
네, 제32회 한국 정보올림피아드 경시대회에서 대상을 수상했어요. 재밌어서 시작했던 분야에서 감사하게 좋은 결과를 얻었죠.
대학교 때는 ACM-ICPC (ACM International Collegiate Programming Contest) 대회에 출전했고, 요즘은 매년 꾸준히 구글 코드잼에 참가해요. 곧 구글 코드잼 Round 1이 진행되는데 올해도 참가하려고요. 이런 알고리즘 프로그래밍 대회에 출전하는 것이 연례행사 같은 느낌이에요. 스스로 실력 체크도 할 수 있고 또 랭킹으로 저의 역량을 증명할 수 있다는 것도 재밌어요.
“문제를 논리적인 사고로 최적의 방법을 찾아 해결하는 게 재미있어서
알고리즘 세계에 발을 내딛게 되었어요”
알고리즘 코딩이 자기 계발이면서 취미 활동이군요. 알고리즘을 쭉 공부하시다가 첫 회사로 오픈서베이에 합류하셨어요. 입사를 결정하는 데에는 어떤 요인이 가장 영향을 주었나요?
대학교 4학년에 산업기능요원으로 군 복무를 대체하고 싶어서 입사 가능한 기업들을 찾아봤어요. 그러다 친구인 케니 추천으로 오픈서베이에 지원하게 됐죠.
아직 회사 생활 경험이 없는 제 입장에선 ‘회사’하면 수직적인 위계질서가 존재할 거라고 생각했는데 오픈서베이는 그런 느낌이 전혀 없었어요. 면접에 참석해보니 케니에게 전해 들었던 것처럼 자유로운 분위기였고 같이 일하는 동료끼리도 편하게 커뮤니케이션을 하시더라고요. 서비스 개발은 협업을 기반으로 결과가 나오는 일이니 같이 일할 사람들과 그 분위기가 굉장히 중요하게 생각하거든요. 여기서 일해보면 좋은 경험을 할 수 있겠다는 판단에 오픈서베이 입사를 결정했어요.
실제로 경험해보니 어떤 회사인가요? 개발자로서 미키에게 가장 와닿는 오픈서베이의 매력이 무엇인지 궁금합니다.
오픈서베이는 개발자를 위해 좋은 성장 환경을 갖추고 있다는 게 가장 큰 강점이에요. ‘좋은 성장 환경’에 대해서는 저만의 세 가지 기준이 있어요. 첫 번째로 트렌드에 맞는 기술을 활용해 개발하고, 두 번째로 좋은 개발 문화가 자리 잡혀 있고, 세 번째로 훌륭한 동료가 있다면 개발자가 성장하기 좋은 환경이라고 생각해요.
케니가 인터뷰에서 이터레이션(Iteration)이 빠르다고 말씀하셨던 것처럼 오픈서베이는 프로덕트 개발에 최신 기술을 시기적절하게 활용하고 있어요. 덕분에 개발자 입장에서 새로운 기술을 경험할 수 있고 더 효율적으로 일할 수도 있죠. 여기에 더해서 오픈서베이는 테스트 자동화 시스템과 같이 편하면서도 효율적으로 개발자가 업무를 해나갈 수 있는 인프라가 잘 구축되어 있어요.
의지와 역량만 있다면 연차나 경력에 관계없이 원하는 업무를 맡을 수 있는 문화도 매력적이죠. 아까 말씀드렸던 타겟팅 시스템 개선 프로젝트를 맡았던 때가 입사 3개월 차였거든요. 이렇게 동료의 역량을 믿고 업무에 몰입해 좋은 성과를 낼 수 있도록 지원해주는 문화는 개발자가 빠르게 성장하는 데에 큰 영향을 준다고 생각해요.
“의지와 역량만 있다면 연차나 경력에 관계없이
중요한 업무를 맡을 수 있는 오픈서베이 문화는 정말 매력적이죠.”
좋은 성장 환경의 마지막 한 축으로는 ‘동료’를 꼽으셨어요.
네, 훌륭한 동료와 일하는 것은 굉장한 행운이라고 생각해요. 좋은 동료와 함께라면 즐겁게 일할 수 있으면서도 개발자로서 성장하는 데 많은 영향을 받으니까요.
저는 알고리즘만 계속 공부하다가 오픈서베이에서 처음으로 서비스 개발을 경험했는데 폴(이건노 CTO) 덕분에 더 빠르게 성장할 수 있었어요. 폴은 이스트소프트를 거쳐 오픈서베이에서도 주니어 개발자를 성장시킨 경험이 많은 분이에요. 입사 초반에 어떤 업무를 경험한 뒤 그다음 업무의 난이도나 단계별 속도를 적절하게 설정해주셨는데 그게 바로 경험에서 나온 노하우더라고요. 폴은 개발자마다 잘하는 분야가 조금씩 다른데 그 장점을 잘 살려서 최적의 성장을 이루도록 잘 리드해주셔서 도움을 많이 받았어요.
그리고 오픈서베이에는 각자의 자리에서 일이 잘 되게끔 만드는 것에 집중하는 분들이 모여있어요. 그러다 보니 업무에 집중할 수 있는 분위기가 자연스레 만들어지고 또 좋은 결과를 위해서 같이 노력하죠. 사소해 보이지만 닉네임을 쓰는 문화가 보여주듯이 모두와 자유롭게 커뮤니케이션할 수 있고 업무 외적인 스트레스가 별로 없어요.
“오픈서베이의 훌륭한 동료들 덕분에 즐겁게 일하면서도
개발자로서 성장하는 데 좋은 영향을 받아요.”
개발그룹은 데이터 비즈니스를 위한 B2B 프로덕트를 개발하고 있어요. 이 프로덕트 영역에서 오는 특별함도 있을 것 같아요.
프로덕트 유저라고 하면 외부에 있는 경우가 대부분이잖아요. 오픈서베이는 조금 달라요. 오픈애널리틱스와 같은 프로덕트를 활용하시는 외부 고객도 있지만, 사실 프로덕트 헤비 유저는 사업그룹의 Account Manager 분들이나 Survey Product Expert 팀 등 동료 분들이거든요.
그래서 개발 업무의 결과가 유저에게 어떤 식으로 영향을 주는지 가까이에서 바로 볼 수 있고 피드백도 빠르게 받을 수 있어요. 누구보다 회사와 프로덕트에 애정이 많은 오니언(오픈서베이 구성원을 칭하는 애칭)들이 프로덕트를 다양하게 활용하시면서 기능 추가나 개선에 대한 의견을 전해주시니까 개발 방향을 잡을 때에도 큰 도움이 되죠. 물리적이나 심리적으로 가까운 오니언들이 프로덕트의 진짜 팬이라는 점에서 더 특별함을 느끼면서 업무를 하게 되더라고요.
그럼 미키는 오픈서베이에서 꼭 해보고 싶은 게 있을까요?
올해는 주관식 응답의 자동 코딩 기능을 잘 만들어보고 싶어요. 지금도 있는 기능이지만 이걸 잘 개선시켜보고 싶어요. 주관식이나 서술형 응답 데이터는 보통 참고 수준으로만 활용하거든요. 이걸 수치화할 수 있게 개발하면 프로덕트 유저 입장에선 데이터 활용도를 더 높일 수 있고, 우리 비즈니스에도 더 좋은 영향을 줄 수 있을 것 같아요.
그리고 외부에서 훌륭한 개발자 분들을 많이 모시고 싶어요. 오픈서베이가 22년 2분기부터 개발자 채용을 본격적으로 시작해요. 훌륭한 분들이 모여 있는 개발팀인 만큼 좋은 분을 모시고 싶어요. 저는 신입 온보딩에 참여할 텐데 제 경험과 지식을 잘 전해 드리고, 오픈서베이라는 회사와 개발 업무에 잘 적응하시도록 도와드리려고 합니다. 더 큰 시너지를 만들 수 있다면 좋겠어요.
“미키와 함께 일하고 싶으시다면
지금 바로 입사 지원을 해보세요”
