[그리니 인터뷰] 데이터로 농업의 디지털 전환을 이끄는 그린랩스의 문제 해결사!
농업은 인류의 탄생과 함께 시작된 가장 오래된 산업으로 인류가 존재하는 한 지속해야 할 중요 산업이죠. 그러나 그 역사에 비해 농업의 디지털 혁신 속도는 매우 느리고 더디게 흘러갔습니다.
그린랩스는 농업 플랫폼 ‘팜모닝’을 통해 데이터로 농사를 짓는 시대를 열었습니다. 농민이 겪고 있는 Pain Point를 해결하기 위해 디지털 기술을 활용해 농작물 생산부터 유통까지 농사 전 과정을 디지털화하여 제공하였는데요, 그 중심에는 농민을 위한 모든 데이터를 수집하여 그린랩스의 각 사업부에 인사이트를 제공하는 데이터팀이 있습니다.
그린랩스의 올바른 의사결정의 기반을 마련하는 데이터팀의 일하는 방식 및 문화 이야기를 듣고자 훈님, 유신님, 나리님을 만나보았습니다!
Q. 안녕하세요! 자기소개 부탁드립니다.
훈 : 반갑습니다! 그린랩스 데이터사이언스팀의 Lead를 맡고 있는 훈이라고 합니다. 그린랩스 사업의 다양한 영역에서 해결해야 할 문제를 발굴하고, 이를 데이터 프로덕트를 통해 풀어낼 수 있도록 서포트하는 역할을 하고 있어요.
유신 : 안녕하세요. 데이터사이언스팀에서 MLOps 엔지니어로 근무하고 있는 유신입니다.
나리 : 안녕하세요! 데이터플랫폼팀에서 데이터 프로덕트 개발과 분석을 하는 Data Scientist 나리입니다.
Q. 어떤 커리어를 갖고 계시고, 그린랩스에 어떻게 입사를 결정하셨는지 궁금해요.
훈 : 저는 미국에서 석사를 마치고, 국내 제조업 기반 대기업에서 Data Scientist로 커리어를 시작했어요. 첫 직장에서는 센서 데이터 기반으로 고장 예측 모델링이나 고객 대상 추천서비스 등을 개발을 했었습니다. 집안이 농업 관련 사업을 하고, 전부터 관련 필드가 크게 성장할 것으로 생각하고 있던 참에, 그린랩스가 풀려고 하는 문제의 복잡도나 중요성에 이끌려 합류하게 되었습니다. 다른 플랫폼 회사에서는 할 수 없는 걸 시도하고 있기에 사업의 규모도 점차 커질 것으로 예상했고요.
나리 : 저는 대학원에서 농업경제학을 공부했습니다. 원래 국제 농업 개발 전문가가 되려고 석사를 진학했는데요. 덕분에 다양한 농업 이슈를 다루어봤고, 이를 바탕으로 국제기구 인턴과 한국농촌경제연구원에서 일했습니다.
박사 진학을 고민하던 때 본질적인 학업 목적에 대해 깊이 고민하게 되었어요. 배운 것을 토대로 글로벌 농업 혁신에 일조하고 궁극적으로는 인류에게 도움이 되는 일을 하고 싶은데 그게 꼭 박사 학위가 필요한 일인지 되묻게 되었죠. 그리고 당시 AI 시대로의 패러다임 전환을 관심 있게 보면서 빅데이터와 IT 기술이 농업 분야에서 농업 생산성과 지속가능성 향상에 중요한 역할을 할 것으로 생각했어요. 또, 내가 그 일을 하고 싶다는 강한 끌림이 있었습니다. 산업계는 이윤추구를 하면서 동시에 사회 발전과 혁신을 주도한다는 점도 매력적이었고요. 결국 연구가 아닌 개발로 제 뜻을 펼쳐보자고 다짐하였고, 그린랩스에 들어오게 되었습니다.
유신 : 저는 미국에서 컴퓨터 과학을 공부하고 제조 기반의 대기업에서 커리어를 시작했습니다. 신기하게도 훈님과 같은 회사더라고요. 저 같은 경우는 문제해결에 대한 갈망이 컸는데, 당시 제가 있던 팀은 문제해결보다는 단순 업무적인 개발이 더 중요했어요. 그때 만난 게 그린랩스였고, 너무나 어려운 인류의 먹거리 문제를 한 땀 한 땀 풀어나가려는 모습에 이끌려 합류하게 되었습니다.
Q. 데이터플랫폼팀과 데이터사이언스팀은 각각 어떤 일을 하는 팀인가요?
나리 : 데이터플랫폼팀은 DE, DA, DS가 함께 일하는 팀이에요. 저희 팀은 그린랩스 구성원들이 사내 방대한 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 데이터를 수집, 가공을 통해 비즈니스에 필요한 데이터 프로덕트를 만들거나 데이터 분석 및 대시보드 구성으로 데이터 인사이트를 제공하고 있어요. 최근에는 최신 기술 동향을 활용한 데이터 파이프라인 구성에 많은 힘을 쏟고 있어요. 예를 들어, 데이터 분석, 추출, 검색 시스템 및 챗봇 개발 등에 LLM을 적극 도입하고 있습니다. 이와 같은 기술적 통합을 통해 그린랩스의 데이터 활용을 보다 효과적이고 혁신적으로 지원하려 하고 있습니다.
훈 : 데이터사이언스팀의 역할을 간단하게 말하면 데이터로 문제를 해결하거나, 사업운영 최적화 도구를 만드는 팀입니다. 2023년에는 그 도구가 개인화 추천 시스템이나 예측 모델링, 그리고 생성형 모델이었어요. 2024년부터는 부단한 실험을 통해 지금 운영하고 있는 것들을 발전시켜야 하고, 사업 방향성에 따라 새로운 도구들을 만들 예정입니다.
Q. 농업과 데이터, 어쩌면 낯선 조합처럼 보일 수 있는데, 그린랩스가 비즈니스에 데이터를 어떻게 활용하고 있는지 설명해 주세요!
나리 : 그린랩스는 플랫폼, 커머스, 무역, 농산물 유통 등 다양한 사업을 하고 있는데요. 각 비즈니스에서 방대한 양의 데이터가 발생하고 있고, 외부에서 수집하여 사용할 만한 공공 데이터도 무궁무진합니다. 이 모든 데이터를 데이터 플랫폼에 모으고 각 사업에 필요한 비즈니스 인사이트로 녹여내는 것이 그린랩스가 데이터를 활용하는 방법입니다.
유신 : 그린랩스는 농민분들이 겪는 정보의 부재나 불균형에서 오는 불편함을 우리가 가진 데이터로 해결하고 있습니다. 작게는 날씨나 시세를 보여주는 것부터 시작하여 데이터를 통한 판로 개척, 지식베이스를 통한 병해충 답변, 그리고 수많은 농가들이 함께 할 수 있는 농민들의 네트워크를 만들어 주는 등 계속해서 문제를 찾아 해결하고 있습니다.
Q. 말씀해 주신 내용을 보면 그린랩스의 모든 사업 영역에서 데이터가 필요할 것 같아요. 데이터팀이 타 부서와 어떻게 협업하는지 그 과정을 알려주세요.
훈 : 그린랩스의 가장 큰 강점 중 하나는 ‘스쿼드로 일하는 방식’ 이라고 생각해요. 농산물유통, 장터, 자재, 무역과 코어 등 각각 거의 사업부 정도의 도메인을 다루고 있는데요. 각 스쿼드에 도메인 전문가분들과 PM 및 개발인원들과 함께 "어떻게 농업의 새로운 혁신을 일으킬 수 있을까?" 라는 주제로 끊임없이 논의하다가, 아이디어가 생기면 힘을 합쳐 빠르게 실험하고 피드백을 통해 발전시키며 협업하고 있어요. 저희 회사의 강점은 모든 구성원분들이 데이터 기반의 의사결정이 체질화 되어 계셔서 의사소통이 수월하다는 것이 첫번째이고, 두번째는 저희가 만든 제품이나 의사결정이 사업에 어떤 임팩트를 발생했는지를 바로 이해할 수 있다는 것입니다.
Q. 한 해 동안 가장 기억에 남는 프로젝트가 있으신가요?
훈 : 그린랩스에는 이웃추천, 상품추천 등 다양한 개인화 추천시스템이 제품에 적용되고 있는데요, 그 중에서 홈피드 추천시스템이 가장 기억에 남네요. 기획과정이나 개발과정 모두 의미 있었지만, 가장 큰 이유는 팜모닝이라는 앱에서 홈피드가 가지는 의미와 우리가 담고 싶은 비즈니스 로직을 재정의하고, 이를 각 스쿼드, 컨텐츠, 개발 등 다양한 구성원들과 함께 협업해서 풀어나가려고 노력하고 있기 때문입니다.
처음에는 업계에서 쓰이는 SOTA 모형이나, 실시간 추론 같은 기술적 관점에서 풀어나가려고 했었는데, 이것만으로는 부족하더라구요. 그래서 패러다임을 바꿔 그린랩스의 다양한 구성원분들과 논의하여, 우리가 홈피드를 통해 성취하고 싶은 것들을 정의해서 이를 실험하고 피드백을 통해 발전시키는 방법을 택했어요. 그 결과 기술에 의존하는게 아니라, 우리가 내린 의사결정이 어떤 결과를 이끌어냈는지 이해할 수 있고, 이를 통해 홈피드가 저희 팜모닝 유저의 사용경험을 증대시키는 도구뿐 아니라 그들을 더욱 이해할 수 있는 창구로 쓰이고 있어요.
나리 : 그린랩스에서는 농산물 소싱을 위한 농가를 찾을 때 구성원분들이 내부 시스템인 FMS(Farmmorning Management System)의 도움을 받을 수 있는데요. 여기서 저는 사업 담당자가 유통에 적합한 농사 규모를 가진 팜모닝 농가를 빠르게 찾고 연락할 수 있도록 농민 스코어링 시스템을 만들고 있습니다.
이전에는 담당자분들이 팜모닝 앱을 직접 탐색하면서 찾은 유저들에게 재배 작물과 영농 규모를 유선상으로 물어보고 거래 가능 여부를 일일이 확인했었는데요, 이제는 그린랩스만의 독자적인 스코어링 시스템을 만들어서 사업 담당자가 팜모닝 유저 풀에서 헤매지 않고 효과적으로 적합한 농가를 컨택할 수 있게 되었습니다.
앞으로도 해당 스코어링 시스템 고도화를 통해 농민과 바이어를 그린랩스의 방식으로 연결해드리는 제품으로 발전시키고 회사의 비즈니스 성공에 기여하려고 합니다.
유신 : 아무래도 요즘 계속하고 있는 LLM 기반의 병해충 답변 프로젝트가 제일 기억이 나죠. 농민분들의 작물의 병해충 질문에 답변이 달리지 않는 모습을 보면 참 마음이 어렵더라구요. 그래서 저희가 가진 병해충 데이터 지식베이스에 LLM 모델을 접목해서 답변을 달아 줄 수 있으면 좋겠다는 생각을 했습니다. 처음엔 분명 질문에 맞지 않는 답변이 나갈 때도 많았고, 답변에 사용되는 도감도 너무 한정적이어서 고민을 많이 했었습니다. 지금은 많은 실험을 통해 답변의 정확도도 늘었고, 자체적인 피드백 루프를 통한 병해충의 지식 베이스 증강을 통해 계속 발전하고 있습니다.
그리고 저희가 쓰는 추천 모델의 운영 구조를 처음 만들었을 때가 많이 기억에 남는데, 우리가 모델 서빙에서 가지는 불편함들을 해결하려고 고민한 구조가 MLOps 발표에서 다른 회사들이 추구하는 구조와 아주 비슷하더라고요. 그때 뭔가 “우리의 고민이 올바른 방향이었구나”라고 생각했습니다.
Q. 정말 다양한 프로젝트를 수행하시고, 좋은 결과물을 만드셨네요! 그린랩스에서 이토록 열심히 일하고 계신 이유가 궁금해요.
훈 : 그린랩스에서는 항상 새로운 것을 만들고 있기 때문입니다. 저희는 해외나 다른 섹터에서 이미 성공한 비즈니스 모델을 답습하고 적용시키는 게 아니라, 대한민국의 농업이라는 영역에서 어떻게 하면 조그마한 혁신이라도 가져올 수 있을까를 고민하는 회사에요. 특히, 회사가 한번 부침을 겪고 나서는 더욱 체질개선이 되어서 문제를 추상적으로 접근하는 게 아니라, 조그만 영역에서부터 사업을 실험하고 발전시켜 나가는 것도 제 성격에 맞아 그린랩스와 계속해서 함께할 수 있었어요.
나리 : 일단 도메인과 저의 관심이 일치하는 것이 가장 큰 이유에요. 팜모닝에서 농촌 생활 이야기와 유저들이 공유하신 농작업 게시글들을 보면서 농업과 농민 곁에 가까이 있는 느낌이 들어요. 또한, 팜모닝 유저들을 통해 저도 많이 배우는데, 농사일의 고초나 농민들의 농산물 수익화 어려움, 농업 현실과 농정 사이의 괴리 등에 대해서도 현실적으로 고민하게 되었어요.
제품이나 서비스를 만들어서 사용자에게 피드백을 받고, 크던 작던 그 성과를 눈으로 확인할 수 있다는 것도 계속해서 열심히 일하게 하는 동력이에요.
Q. 데이터팀의 분위기는 어떤가요? 자랑해주세요!
나리 : 제가 생각하기에, 그린랩스의 두 데이터팀은 독립적이면서도 협업하고, 자유롭지만 책임감 넘치는 근무 분위기를 가진 것 같아요. 그리고 자랑거리는 좋은 동료 그리고 좋은 리더들인데요. 더 깊게 말하면 다들 부끄러워하실 것 같아서 이렇게만 말하겠습니다.
그린랩스에 오시면 데이터팀을 사랑하고 배려심 있는 베테랑 리더들, 경험 많고 성실한 동료분들과 함께 성장하실 수 있어요!
유신 : 선택과 집중을 원활하게 할 수 있는 팀이에요. 그만큼 자유롭게 의견을 나눌 수도 있지만, 또 그만큼의 책임을 지고 일하고 있습니다. 어쩌다 보니 조금 일찍 합류하게 되어서 회사의 데이터팀이 만들어지고 쭉 함께 했는데, 지금만큼 안정적으로 각자의 일을 집중할 수 있는 분위기가 없었던 것 같아요. 그만큼 현재 좋은 동료들, 리더들과 함께 하고 있습니다.
Q. 데이터팀의 비전과 앞으로의 목표를 말씀해 주세요.
훈 : 앞서 말씀드린 것처럼 데이터를 통해 비즈니스에 필요한 좋은 도구를 만드는 것이 데이터팀의 목적이에요. 개인적으로 데이터 프로덕트나 AI가 가장 효과적으로 쓰이는 방법은 인간의 의사결정을 대체하는 게 아니라, 인간이 더 좋은 결정을 내릴 수 있게 보완하는 방법이라고 생각합니다.
그린랩스에는 이미 각 사업영역에 뛰어나신 도메인 전문가분들과 동료분들이 계시기 때문에, 데이터 제품을 잘 만들어서 구성원들이 데이터 기반한 결정을 내릴 수 있게, 그리고 그 결정이 비즈니스에 어떤 결과를 만들었는지를 이해할 수 있게, 그 결과로 다음에는 더 나은 결정을 내릴 수 있게 도와드리는 제품을 만드는 것이 저희 팀의 목표입니다.
Q. 그린랩스에서 이루고자 하는 본인의 목표를 말씀해 주세요.
나리 : 2024년은 더 늘어날 팜모닝 유저들을 기대하면서, 농민분들과 농업 관계자들에게 유익한 데이터 서비스를 만들고 싶어요. 장기적인 목표로는, 그린랩스가 우리나라 농업 발전의 역사에 '농업 디지털화'를 선도한 농업 IT 기업으로 남을 수 있도록 저도 기여하는 것입니다!
유신 : MLOps의 기준이 되는 구조를 그린랩스에 만드는 것. 이건 제가 처음 입사했을 때 면접에서부터 이야기했던 목표에요. 정말 많이 돌아왔고 아직 더 고민해야 할 부분이 많지만, 이제는 어느 정도 다가가고 있다고 자신할 수 있어요. 그리고 회사에 다니면서 항상 생각하던 게 있는데, 올바름을 지키는 것입니다. 올바르지 않음의 대가는 항상 너무나 크더라고요. 이게 정말 신기하게 이게 그린랩스의 핵심가치가 되기 전부터 이 생각을 하고 있었는데, 2023년 그린랩스의 핵심가치가 되었더라고요. 그래서 “어... 운명인가?” 싶었습니다.
Q. 마지막으로, 미래의 데이터 팀원에게 전하고 싶은 말이 있다면?
나리 : 당신, 우리의 동료가 되어라!
유신 : 그린랩스에 관심이 있으시면, 일단 저희 커피부터 한잔해요 :D
훈 : 그린랩스의 데이터 기반 의사결정 문화나 데이터/개발 인프라는 굉장히 우수하다고 생각해요. 저희가 필요한 건 문제를 발굴하는 호기심과, 이걸 데이터 프로덕트로 해결하려고 하는 제품적 마인드셋입니다. 기술적인 부분은 같이 배워나가면 되니, 저희와 같이 고민하면서 함께 문제를 풀어나갈 분들을 기다립니다!
[그리니 인터뷰] 데이터로 농업의 디지털 전환을 이끄는 그린랩스의 문제 해결사!
농업은 인류의 탄생과 함께 시작된 가장 오래된 산업으로 인류가 존재하는 한 지속해야 할 중요 산업이죠. 그러나 그 역사에 비해 농업의 디지털 혁신 속도는 매우 느리고 더디게 흘러갔습니다.
그린랩스는 농업 플랫폼 ‘팜모닝’을 통해 데이터로 농사를 짓는 시대를 열었습니다. 농민이 겪고 있는 Pain Point를 해결하기 위해 디지털 기술을 활용해 농작물 생산부터 유통까지 농사 전 과정을 디지털화하여 제공하였는데요, 그 중심에는 농민을 위한 모든 데이터를 수집하여 그린랩스의 각 사업부에 인사이트를 제공하는 데이터팀이 있습니다.
그린랩스의 올바른 의사결정의 기반을 마련하는 데이터팀의 일하는 방식 및 문화 이야기를 듣고자 훈님, 유신님, 나리님을 만나보았습니다!
Q. 안녕하세요! 자기소개 부탁드립니다.
훈 : 반갑습니다! 그린랩스 데이터사이언스팀의 Lead를 맡고 있는 훈이라고 합니다. 그린랩스 사업의 다양한 영역에서 해결해야 할 문제를 발굴하고, 이를 데이터 프로덕트를 통해 풀어낼 수 있도록 서포트하는 역할을 하고 있어요.
유신 : 안녕하세요. 데이터사이언스팀에서 MLOps 엔지니어로 근무하고 있는 유신입니다.
나리 : 안녕하세요! 데이터플랫폼팀에서 데이터 프로덕트 개발과 분석을 하는 Data Scientist 나리입니다.
Q. 어떤 커리어를 갖고 계시고, 그린랩스에 어떻게 입사를 결정하셨는지 궁금해요.
훈 : 저는 미국에서 석사를 마치고, 국내 제조업 기반 대기업에서 Data Scientist로 커리어를 시작했어요. 첫 직장에서는 센서 데이터 기반으로 고장 예측 모델링이나 고객 대상 추천서비스 등을 개발을 했었습니다. 집안이 농업 관련 사업을 하고, 전부터 관련 필드가 크게 성장할 것으로 생각하고 있던 참에, 그린랩스가 풀려고 하는 문제의 복잡도나 중요성에 이끌려 합류하게 되었습니다. 다른 플랫폼 회사에서는 할 수 없는 걸 시도하고 있기에 사업의 규모도 점차 커질 것으로 예상했고요.
나리 : 저는 대학원에서 농업경제학을 공부했습니다. 원래 국제 농업 개발 전문가가 되려고 석사를 진학했는데요. 덕분에 다양한 농업 이슈를 다루어봤고, 이를 바탕으로 국제기구 인턴과 한국농촌경제연구원에서 일했습니다.
박사 진학을 고민하던 때 본질적인 학업 목적에 대해 깊이 고민하게 되었어요. 배운 것을 토대로 글로벌 농업 혁신에 일조하고 궁극적으로는 인류에게 도움이 되는 일을 하고 싶은데 그게 꼭 박사 학위가 필요한 일인지 되묻게 되었죠. 그리고 당시 AI 시대로의 패러다임 전환을 관심 있게 보면서 빅데이터와 IT 기술이 농업 분야에서 농업 생산성과 지속가능성 향상에 중요한 역할을 할 것으로 생각했어요. 또, 내가 그 일을 하고 싶다는 강한 끌림이 있었습니다. 산업계는 이윤추구를 하면서 동시에 사회 발전과 혁신을 주도한다는 점도 매력적이었고요. 결국 연구가 아닌 개발로 제 뜻을 펼쳐보자고 다짐하였고, 그린랩스에 들어오게 되었습니다.
유신 : 저는 미국에서 컴퓨터 과학을 공부하고 제조 기반의 대기업에서 커리어를 시작했습니다. 신기하게도 훈님과 같은 회사더라고요. 저 같은 경우는 문제해결에 대한 갈망이 컸는데, 당시 제가 있던 팀은 문제해결보다는 단순 업무적인 개발이 더 중요했어요. 그때 만난 게 그린랩스였고, 너무나 어려운 인류의 먹거리 문제를 한 땀 한 땀 풀어나가려는 모습에 이끌려 합류하게 되었습니다.
Q. 데이터플랫폼팀과 데이터사이언스팀은 각각 어떤 일을 하는 팀인가요?
나리 : 데이터플랫폼팀은 DE, DA, DS가 함께 일하는 팀이에요. 저희 팀은 그린랩스 구성원들이 사내 방대한 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 데이터를 수집, 가공을 통해 비즈니스에 필요한 데이터 프로덕트를 만들거나 데이터 분석 및 대시보드 구성으로 데이터 인사이트를 제공하고 있어요. 최근에는 최신 기술 동향을 활용한 데이터 파이프라인 구성에 많은 힘을 쏟고 있어요. 예를 들어, 데이터 분석, 추출, 검색 시스템 및 챗봇 개발 등에 LLM을 적극 도입하고 있습니다. 이와 같은 기술적 통합을 통해 그린랩스의 데이터 활용을 보다 효과적이고 혁신적으로 지원하려 하고 있습니다.
훈 : 데이터사이언스팀의 역할을 간단하게 말하면 데이터로 문제를 해결하거나, 사업운영 최적화 도구를 만드는 팀입니다. 2023년에는 그 도구가 개인화 추천 시스템이나 예측 모델링, 그리고 생성형 모델이었어요. 2024년부터는 부단한 실험을 통해 지금 운영하고 있는 것들을 발전시켜야 하고, 사업 방향성에 따라 새로운 도구들을 만들 예정입니다.
Q. 농업과 데이터, 어쩌면 낯선 조합처럼 보일 수 있는데, 그린랩스가 비즈니스에 데이터를 어떻게 활용하고 있는지 설명해 주세요!
나리 : 그린랩스는 플랫폼, 커머스, 무역, 농산물 유통 등 다양한 사업을 하고 있는데요. 각 비즈니스에서 방대한 양의 데이터가 발생하고 있고, 외부에서 수집하여 사용할 만한 공공 데이터도 무궁무진합니다. 이 모든 데이터를 데이터 플랫폼에 모으고 각 사업에 필요한 비즈니스 인사이트로 녹여내는 것이 그린랩스가 데이터를 활용하는 방법입니다.
유신 : 그린랩스는 농민분들이 겪는 정보의 부재나 불균형에서 오는 불편함을 우리가 가진 데이터로 해결하고 있습니다. 작게는 날씨나 시세를 보여주는 것부터 시작하여 데이터를 통한 판로 개척, 지식베이스를 통한 병해충 답변, 그리고 수많은 농가들이 함께 할 수 있는 농민들의 네트워크를 만들어 주는 등 계속해서 문제를 찾아 해결하고 있습니다.
Q. 말씀해 주신 내용을 보면 그린랩스의 모든 사업 영역에서 데이터가 필요할 것 같아요. 데이터팀이 타 부서와 어떻게 협업하는지 그 과정을 알려주세요.
훈 : 그린랩스의 가장 큰 강점 중 하나는 ‘스쿼드로 일하는 방식’ 이라고 생각해요. 농산물유통, 장터, 자재, 무역과 코어 등 각각 거의 사업부 정도의 도메인을 다루고 있는데요. 각 스쿼드에 도메인 전문가분들과 PM 및 개발인원들과 함께 "어떻게 농업의 새로운 혁신을 일으킬 수 있을까?" 라는 주제로 끊임없이 논의하다가, 아이디어가 생기면 힘을 합쳐 빠르게 실험하고 피드백을 통해 발전시키며 협업하고 있어요. 저희 회사의 강점은 모든 구성원분들이 데이터 기반의 의사결정이 체질화 되어 계셔서 의사소통이 수월하다는 것이 첫번째이고, 두번째는 저희가 만든 제품이나 의사결정이 사업에 어떤 임팩트를 발생했는지를 바로 이해할 수 있다는 것입니다.
Q. 한 해 동안 가장 기억에 남는 프로젝트가 있으신가요?
훈 : 그린랩스에는 이웃추천, 상품추천 등 다양한 개인화 추천시스템이 제품에 적용되고 있는데요, 그 중에서 홈피드 추천시스템이 가장 기억에 남네요. 기획과정이나 개발과정 모두 의미 있었지만, 가장 큰 이유는 팜모닝이라는 앱에서 홈피드가 가지는 의미와 우리가 담고 싶은 비즈니스 로직을 재정의하고, 이를 각 스쿼드, 컨텐츠, 개발 등 다양한 구성원들과 함께 협업해서 풀어나가려고 노력하고 있기 때문입니다.
처음에는 업계에서 쓰이는 SOTA 모형이나, 실시간 추론 같은 기술적 관점에서 풀어나가려고 했었는데, 이것만으로는 부족하더라구요. 그래서 패러다임을 바꿔 그린랩스의 다양한 구성원분들과 논의하여, 우리가 홈피드를 통해 성취하고 싶은 것들을 정의해서 이를 실험하고 피드백을 통해 발전시키는 방법을 택했어요. 그 결과 기술에 의존하는게 아니라, 우리가 내린 의사결정이 어떤 결과를 이끌어냈는지 이해할 수 있고, 이를 통해 홈피드가 저희 팜모닝 유저의 사용경험을 증대시키는 도구뿐 아니라 그들을 더욱 이해할 수 있는 창구로 쓰이고 있어요.
나리 : 그린랩스에서는 농산물 소싱을 위한 농가를 찾을 때 구성원분들이 내부 시스템인 FMS(Farmmorning Management System)의 도움을 받을 수 있는데요. 여기서 저는 사업 담당자가 유통에 적합한 농사 규모를 가진 팜모닝 농가를 빠르게 찾고 연락할 수 있도록 농민 스코어링 시스템을 만들고 있습니다.
이전에는 담당자분들이 팜모닝 앱을 직접 탐색하면서 찾은 유저들에게 재배 작물과 영농 규모를 유선상으로 물어보고 거래 가능 여부를 일일이 확인했었는데요, 이제는 그린랩스만의 독자적인 스코어링 시스템을 만들어서 사업 담당자가 팜모닝 유저 풀에서 헤매지 않고 효과적으로 적합한 농가를 컨택할 수 있게 되었습니다.
앞으로도 해당 스코어링 시스템 고도화를 통해 농민과 바이어를 그린랩스의 방식으로 연결해드리는 제품으로 발전시키고 회사의 비즈니스 성공에 기여하려고 합니다.
유신 : 아무래도 요즘 계속하고 있는 LLM 기반의 병해충 답변 프로젝트가 제일 기억이 나죠. 농민분들의 작물의 병해충 질문에 답변이 달리지 않는 모습을 보면 참 마음이 어렵더라구요. 그래서 저희가 가진 병해충 데이터 지식베이스에 LLM 모델을 접목해서 답변을 달아 줄 수 있으면 좋겠다는 생각을 했습니다. 처음엔 분명 질문에 맞지 않는 답변이 나갈 때도 많았고, 답변에 사용되는 도감도 너무 한정적이어서 고민을 많이 했었습니다. 지금은 많은 실험을 통해 답변의 정확도도 늘었고, 자체적인 피드백 루프를 통한 병해충의 지식 베이스 증강을 통해 계속 발전하고 있습니다.
그리고 저희가 쓰는 추천 모델의 운영 구조를 처음 만들었을 때가 많이 기억에 남는데, 우리가 모델 서빙에서 가지는 불편함들을 해결하려고 고민한 구조가 MLOps 발표에서 다른 회사들이 추구하는 구조와 아주 비슷하더라고요. 그때 뭔가 “우리의 고민이 올바른 방향이었구나”라고 생각했습니다.
Q. 정말 다양한 프로젝트를 수행하시고, 좋은 결과물을 만드셨네요! 그린랩스에서 이토록 열심히 일하고 계신 이유가 궁금해요.
훈 : 그린랩스에서는 항상 새로운 것을 만들고 있기 때문입니다. 저희는 해외나 다른 섹터에서 이미 성공한 비즈니스 모델을 답습하고 적용시키는 게 아니라, 대한민국의 농업이라는 영역에서 어떻게 하면 조그마한 혁신이라도 가져올 수 있을까를 고민하는 회사에요. 특히, 회사가 한번 부침을 겪고 나서는 더욱 체질개선이 되어서 문제를 추상적으로 접근하는 게 아니라, 조그만 영역에서부터 사업을 실험하고 발전시켜 나가는 것도 제 성격에 맞아 그린랩스와 계속해서 함께할 수 있었어요.
나리 : 일단 도메인과 저의 관심이 일치하는 것이 가장 큰 이유에요. 팜모닝에서 농촌 생활 이야기와 유저들이 공유하신 농작업 게시글들을 보면서 농업과 농민 곁에 가까이 있는 느낌이 들어요. 또한, 팜모닝 유저들을 통해 저도 많이 배우는데, 농사일의 고초나 농민들의 농산물 수익화 어려움, 농업 현실과 농정 사이의 괴리 등에 대해서도 현실적으로 고민하게 되었어요.
제품이나 서비스를 만들어서 사용자에게 피드백을 받고, 크던 작던 그 성과를 눈으로 확인할 수 있다는 것도 계속해서 열심히 일하게 하는 동력이에요.
Q. 데이터팀의 분위기는 어떤가요? 자랑해주세요!
나리 : 제가 생각하기에, 그린랩스의 두 데이터팀은 독립적이면서도 협업하고, 자유롭지만 책임감 넘치는 근무 분위기를 가진 것 같아요. 그리고 자랑거리는 좋은 동료 그리고 좋은 리더들인데요. 더 깊게 말하면 다들 부끄러워하실 것 같아서 이렇게만 말하겠습니다.
그린랩스에 오시면 데이터팀을 사랑하고 배려심 있는 베테랑 리더들, 경험 많고 성실한 동료분들과 함께 성장하실 수 있어요!
유신 : 선택과 집중을 원활하게 할 수 있는 팀이에요. 그만큼 자유롭게 의견을 나눌 수도 있지만, 또 그만큼의 책임을 지고 일하고 있습니다. 어쩌다 보니 조금 일찍 합류하게 되어서 회사의 데이터팀이 만들어지고 쭉 함께 했는데, 지금만큼 안정적으로 각자의 일을 집중할 수 있는 분위기가 없었던 것 같아요. 그만큼 현재 좋은 동료들, 리더들과 함께 하고 있습니다.
Q. 데이터팀의 비전과 앞으로의 목표를 말씀해 주세요.
훈 : 앞서 말씀드린 것처럼 데이터를 통해 비즈니스에 필요한 좋은 도구를 만드는 것이 데이터팀의 목적이에요. 개인적으로 데이터 프로덕트나 AI가 가장 효과적으로 쓰이는 방법은 인간의 의사결정을 대체하는 게 아니라, 인간이 더 좋은 결정을 내릴 수 있게 보완하는 방법이라고 생각합니다.
그린랩스에는 이미 각 사업영역에 뛰어나신 도메인 전문가분들과 동료분들이 계시기 때문에, 데이터 제품을 잘 만들어서 구성원들이 데이터 기반한 결정을 내릴 수 있게, 그리고 그 결정이 비즈니스에 어떤 결과를 만들었는지를 이해할 수 있게, 그 결과로 다음에는 더 나은 결정을 내릴 수 있게 도와드리는 제품을 만드는 것이 저희 팀의 목표입니다.
Q. 그린랩스에서 이루고자 하는 본인의 목표를 말씀해 주세요.
나리 : 2024년은 더 늘어날 팜모닝 유저들을 기대하면서, 농민분들과 농업 관계자들에게 유익한 데이터 서비스를 만들고 싶어요. 장기적인 목표로는, 그린랩스가 우리나라 농업 발전의 역사에 '농업 디지털화'를 선도한 농업 IT 기업으로 남을 수 있도록 저도 기여하는 것입니다!
유신 : MLOps의 기준이 되는 구조를 그린랩스에 만드는 것. 이건 제가 처음 입사했을 때 면접에서부터 이야기했던 목표에요. 정말 많이 돌아왔고 아직 더 고민해야 할 부분이 많지만, 이제는 어느 정도 다가가고 있다고 자신할 수 있어요. 그리고 회사에 다니면서 항상 생각하던 게 있는데, 올바름을 지키는 것입니다. 올바르지 않음의 대가는 항상 너무나 크더라고요. 이게 정말 신기하게 이게 그린랩스의 핵심가치가 되기 전부터 이 생각을 하고 있었는데, 2023년 그린랩스의 핵심가치가 되었더라고요. 그래서 “어... 운명인가?” 싶었습니다.
Q. 마지막으로, 미래의 데이터 팀원에게 전하고 싶은 말이 있다면?
나리 : 당신, 우리의 동료가 되어라!
유신 : 그린랩스에 관심이 있으시면, 일단 저희 커피부터 한잔해요 :D
훈 : 그린랩스의 데이터 기반 의사결정 문화나 데이터/개발 인프라는 굉장히 우수하다고 생각해요. 저희가 필요한 건 문제를 발굴하는 호기심과, 이걸 데이터 프로덕트로 해결하려고 하는 제품적 마인드셋입니다. 기술적인 부분은 같이 배워나가면 되니, 저희와 같이 고민하면서 함께 문제를 풀어나갈 분들을 기다립니다!