📢 멤버가 들려주는 생생한 첫 번째 이야기 #PM팀 #프로젝트매니저

인공지능 학습 데이터 수집,가공,납품까지 프로젝트를 총괄하는 PM의 생생한 이야기를 들어보세요. 오늘의 스토리텔러 PM팀의 신호욱님을 모셨습니다.

Feb 15, 2020

Contents

1. 데이터 수집/레이블링 프로젝트매니저의 정확한 역할이 무엇인가요?2. 데이터 수집/레이블링 프로젝트매니저의 가장 중요한 역량(혹은 경력)이 무엇이라고 생각하나요?3. 어떤 프로젝트가 가장 기억에 남나요? (즐거웠던 프로젝트)4. 어떤 프로젝트가 가장 기억에 남나요? (힘들었던 프로젝트 편)5. 조직문화를 회사의 강점 중 하나로 꼽는데, 조직문화가 팀과 업무에 어떤 영향을 끼치나요?6. 데이터 수집/레이블링 프로젝트매니저로서의 경험과 경력이 향후에 어떻게 개인에게 도움이 될까요?7. 오늘 퇴근하고 뭐하실 거예요?

🤔 프로젝트매니저는 셀렉트스타에서 무슨 일을 할까요?

인공지능 학습 데이터 수집,가공,납품까지 프로젝트를 총괄하는 PM의 생생한 이야기를 들어보세요. 오늘의 스토리텔러 PM팀의 신호욱님을 모셨습니다.

1. 데이터 수집/레이블링 프로젝트매니저의 정확한 역할이 무엇인가요?

PM은 데이터 수집/가공 프로젝트의 시작부터 끝까지의 운영 및 데이터 품질 책임을 가지게 됩니다. 영업팀의 계약 내용을 기반으로 상세 데이터 명세를 고객사와 협의하고, 유저 가이드 팀과 플랫폼운영팀과 함께 소통하며 캐시미션에 프로젝트를 오픈하는 것이 시작입니다. 프로젝트 오픈 후에는 데이터 생산 속도 및 품질이 목표한 대로 도달하는지 수시로 확인하며, 예상과 다르게 흘러갈 경우 그에 맞는 대응책을 고민하고 실행하여 데이터 생산 납기와 목표 품질을 맞추기 위해 힘쓰게 됩니다.

2. 데이터 수집/레이블링 프로젝트매니저의 가장 중요한 역량(혹은 경력)이 무엇이라고 생각하나요?

간단히 말씀드리면 소통 능력, 납기와 품질에 대한 책임감입니다. PM은 현재 우리가 보유하고 있는 자원이 얼마나 되는지 확인하고 고객사의 요구에 때로는 적절한 거절을 할 줄도 알아야 하며, 개인 역량으로 해결할 수 없는 일이 발생한다면 빠르게 상황을 공유하고 함께 대책을 세워야 합니다. 여러 가지 일들이 동시에 겹치더라도 적절하게 일정을 관리하고 최종 납기가 도래하기 전에 여유롭게 데이터 생산을 마치고, 최종 품질을 확인해보고 문제가 발생할 경우 다시 품질을 맞추기도 합니다.

3. 어떤 프로젝트가 가장 기억에 남나요? (즐거웠던 프로젝트)

프로젝트를 담당하셨던 PM분은 절대로 즐겁지 않으셨을 것이라고 확신하지만, 시음회를 진행하여 설문 데이터를 수집하는 프로젝트가 기억에 남습니다. 본래 대규모 시음회를 진행하여 한번에 많은 데이터를 수집하고자 생각하였으나 코로나 상황이 악화되며 소규모로 시음회를 진행할 수밖에 없었어요. 방역에 신경을 쓰다 보니 당일 오픈한 주류에 대해서는 폐기가 필요했는데, 이를 보통은 회사 사람들이 각자 집으로 한두 병씩 챙겨가곤 했습니다. 술을 좋아하는 사람으로서 다양한 술을 한동안 즐길 수 있어서 즐거웠습니다.

4. 어떤 프로젝트가 가장 기억에 남나요? (힘들었던 프로젝트 편)

n억 단위의 큰 사업을 수주하게 되어 한 해 매출 목표 달성에 큰 도움이 되었던 프로젝트가 있는데, 요구과정을 수용하는 과정에서 데이터 생산 비용이 매출의 두 배 가까이 지출하게 된 프로젝트가 있었습니다. 매출 목표 달성과 래퍼런스 획득에 중요한 프로젝트라는 생각에 초과 비용을 줄기 위한 방책을 깊게 고민하지 못했던 점이 아쉬워서 기억에 많이 남습니다.

5. 조직문화를 회사의 강점 중 하나로 꼽는데, 조직문화가 팀과 업무에 어떤 영향을 끼치나요?

프로젝트매니저의 경우 다양한 사람들과 의사소통을 하는데, 의사를 명확하게 전달하지 않는 고객사의 경우 프로젝트에 투입된 멤버끼리 의도를 이해하기 위해 독심술을 시도하느라 애를 많이 먹고는 합니다. 적어도 셀렉트스타 멤버들끼리 독심술을 시도하지 않는다는 것은 참으로 좋은 일이네요. 조직문화 중 “신뢰하고 충돌하며 헌신합니다”, “업무의 초반부터 피드백을 구합니다”를 잘 이행함으로써 업무의 방향성이 빠르게 잡히고 다 같이 속도를 내기 쉬워집니다.

6. 데이터 수집/레이블링 프로젝트매니저로서의 경험과 경력이 향후에 어떻게 개인에게 도움이 될까요?

AI를 학습시키기 위한 데이터를 기획할 때 반드시 데이터 수집/가공 전략도 먼저 고민을 해봐야합니다. 수집/가공 전략을 구성하다 보면 경제적, 법률적 한계로 인해 AI로 해결 하고자 하는 문제를 재정의하고 데이터 기획의 방향이 바뀌는 때가 많죠. AI 학습 데이터 수집/가공 프로젝트를 운영 경험이 제품의 방향성을 뒤바꿀 정도로 영향력이 있다는 이야기입니다.