돌아보는 2022년
- 어느덧 2년차 딥러닝 엔지니어
- MICCAI 2022 Challenge Top 2
- 블로그 방문자 수 220% 증가
- 24권의 책 완독
2022년은 본격적으로 딥러닝 엔지니어로서의 경력을 시작하는 한 해였다. 프로젝트를 마무리할 때마다 실무적인 역량이 쌓이며 한층 더 성장했다. 커리어 측면에서도 물론이고, 다양한 영역에서 성장을 한 것 같다. 특히 회사, 스터디, 블로그, 독서 각각의 영역에서 꾸준히 발전하며 밀도 있는 성장을 이뤄냈다.
1. 테서
테서에 합류한 지 벌써 1년이 지났다. 그리고 어느덧 2년 차 딥러닝 엔지니어가 되었다. 여러 프로젝트를 진행하며 바쁜 하루하루를 보냈고, 그만큼 시간이 빠르게 흘러갔다. 이런 노력 덕분에 처음으로 맡은 프로젝트인 Ontol3D가 완성된 프로덕트로 탄생할 수 있었던 것 같다. 아직 보완해야 될 부분이 많은만큼 지속해서 고민하고 발전시킬 필요가 있다.
가장 기억에 남는 프로젝트는 “원활한 학습과 배포를 위한 ML pipeline”였다. 이 프로젝트는, 빠른 시간 내에 개발 실력을 키웠던 기회였다. 이에 힘입어서 회사의 개발 블로그에도 처음으로 글을 작성하게 되었다. 자세한 내용은 해당 포스트에서 확인할 수 있다.
단순히 딥러닝 학습에 초점을 맞추는 것이 아닌, 프로덕트의 관점에서 pipeline을 설계하고 관련 기술을 도입해 나가면서 전체적인 시스템을 보는 관점을 가지게 되었다. AI 리서처라는 직무에서 MLOps 개발자라는 커리어로 확장할 수 있었던 계기였던 것 같다. 그래서 이제는 직무를 소개할 때 AI 리서처라는 타이틀보단, 딥러닝 엔지니어라고 자신을 소개한다.
2. 스터디
2021년 6월부터 지속적으로 진행하고 있는 의료 인공지능 스터디를 통해 다양한 딥러닝 기술을 습득할 수 있었다.
그 중 가장 큰 결실은 MICCAI(국제의료영상처리학회)에서 주최하는 두개의 2022 Challenge에서 각각 2등과 3등이라는 성적을 얻은 것이다.
테서에서 Brain tumor segmentation을 개발한 경험이 많은 도움이 되었던 것 같다. 대회를 통해서 여러 병원에서 촬영된 MRI 데이터에서도 범용적으로 적용 가능한 딥러닝 모델을 개발할 수 있었다. 앞으로도 MRI, CT 등 의료 인공지능 관련 대회를 참가할 것이다.
대회 참가 외에도 딥러닝 경량화 연구와 Representation learning 등 이론적인 내용도 많이 다뤘다. 사실 업무를 하다보면 깊은 이해보단 빠르게 적용하는데 초점을 맞출 수 밖에 없다. 주먹구구식으로 딥러닝 연구를 진행하다보면 결국 지식이 일회성으로 휘발될 가능성이 높다. 그렇기에 스터디에서 딥러닝의 이론적인 부분을 다루는 시간은 값진 자산이었다. 해당 스터디에서 배운 내용도 블로그에 정리할 예정이다.
3. 블로그
딥러닝 엔지니어로 커리어를 쌓으면서 칭찬할 점은 기술 블로그를 작성한 일인 것 같다. 한편한편 공들여서 글을 쓰는건 힘든일이지만, 블로그에 정리된 내용 덕분에 도움을 받았다는 후기를 들으면 괜히 뿌듯하다.
주로 딥러닝과 MLOps 내용을 중점으로 다른 사람들에게 공부한 내용을 공유하기 위해서 노력했다. 올해는 총 8개의 글을 포스팅 했고, 작년에 비해서 방문자 수가 220% 늘었다. MLOps 관련 글에 방문자가 많은걸보니 역시 MLOps가 대세인 것 같다. 내년에도 MLOps 관련 글을 꾸준히 업로드해야겠다.
그리고 W&B에서 일하고 있는 직원에게 메일이 오는 신기한 경험을 했다. 메일 내용은 W&B에서 발행하는 뉴스레터에 내 블로그 포스트 링크를 첨부하고 싶다는 것이었다. 어디에 올렸는 지 보고 싶었지만 결국 못찾았다. 선물도 준다고 하길래 (평소엔 모자를 안쓰지만) W&B 로고가 박힌 모자를 택배로 받았다.
4. 독서
이번 년에도 틈틈이 독서를 해서 총 24권의 책을 탐독했다. 특히 출퇴근 시간에는 오디오북을 애용했다. 출퇴근 시간이 적어도 1시간은 걸리는데, 그 시간을 그대로 흘려보내기 아쉬워서 책을 읽었다. 주로 아침 시간에 많이 듣기 때문에 오디오북으로는 무거운 내용보단 가벼운 소설이나 에세이를 읽었다.
그래도 역시 책은 종이책인 것 같다. 오디오북의 단점이라면 읽는 속도를 자유롭게 조절하지 못한다는 점이다. 중요한 구절에는 잠시 멈춰서 다시 읽고 싶은데, 오디오북이라는 특성 때문에 중요한 구절이 그대로 흘러간다. 종이책은 직접 서점에서 구입하거나 인근 도서관에서 책을 빌려서 읽었다. 주말이나 퇴근길에 여유가 생기면 서점을 들리는데 그때마다 보고 싶은 책이 몇권이나 더 생긴다. 이번 년도는 주로 자기계발 관련 서적을 읽었다.
5월부터 8월까지 3개월간 독서모임을 진행했다. 덕분에 이 시기에는 다양한 분야의 독서를 할 수 있었다. 총 6권의 책을 대상으로 2주 간격으로 모임을 진행했고, 한명씩 돌아가면서 발제문을 작성했다. 혼자 읽는 것보다 더 다양한 관점에서 책을 볼 수 있었던 것 같다.
5. MLOps
딥러닝의 성능을 높이는 것보단 어떻게 서비스에 잘 적용할 수 있는 지에 더 관심이 간다.
그래서 다양한 MLOps 플랫폼을 사용해보았고, 데이터 적재부터 모델 배포, 모니터링 영역에서 활용되는 MLOps 방법에 대해서 관심이 있다. 하지만 전반적인 영역을 다루기에 스스로 아직 부족한 점이 많다고 느낀다. 그래서 당장 사용 해볼 수 있는 기술부터 대규모 트래픽을 다루는 기술까지 차례대로 터득해 나가기로 했다. 앞으로 다음 조건을 고려해서 MLOps 플랫폼을 사용할 예정이다.
- Document가 잘 되어 있는가?
- 확장가능성을 고려한 설계가 가능한가?
- Pytorch에 적용 가능한가?
- 충분한 Use Case가 있는가?
위의 내용을 고려한 결과 MLflow, BentoML, Flyte 등이 적합하다고 판단하였고, 앞으로 관련 글을 지속적으로 작성할 예정이다.
6. 컨퍼런스
MLOps 세미나, AI 세미나, 의료 인공지능 세미나 등 다양한 행사에 참여했던 한 해였다. 그 중 튜닙의 박규병 대표님이 발표한 회사에서 좋은 개발자가 되는법이 가장 기억에 남는다. 아래는 강의를 들으면서 메모했던 내용 중 일부이다.
정말 공감이 가는 내용들이었다. 딥러닝 연구원도 결국 모델을 개발하는 사람이다. 그만큼 책임감을 가지고 개발을 진행해야된다. 강의를 들으면서 “나도 과연 회사에서 좋은 개발자인가”라는 생각이 들었다. 항상 강의에서 들은 내용을 머리속으로 새기면서 책임감 있는 딥러닝 엔지니어가 되어야겠다는 다짐을 했다.
2022년 총평
- 올해는 본격적으로
딥러닝 엔지니어로서 커리어를 시작했고,밀도있는 성장을 이뤘다. - 보고서, 블로그, 업무 메일 등
글을 작성할 기회가 많았다. - 올해도
꾸준히 독서를 했고,더 큰 꿈을 가지게 되었다. - 그동안 혼자 무엇을 하려고 애쓰는 일이 많았지만, 내년에는 더 다양한 사람을 만나면서
시너지를 낼 수 있는 기회를 만들 것이다.