스타트업을 고를 때, 개발자들이 가장 많이 고민하는 기준 중 하나는 매출이나 투자금 같은 외부 지표뿐만 아니라 팀의 문화와 실제 일하는 방식일 겁니다. 이 글에서는 외부에서 파악하기 어려운 내부적인 시각으로, 한국딥러닝 개발팀의 문화를 소개하려 합니다.
한국딥러닝은 창립 6년 차 AI 스타트업입니다. 지난 2년간 비전 AI, 특히 OCR 분야에서 압축적으로 성장했고, 많은 시행착오 끝에 지금의 자리를 잡았습니다. 물론 여전히 넘어야 할 과제들이 많지만, 이 글을 통해 개발자들이 한국딥러닝을 선택할 때 참고할 수 있는 내부의 모습을 솔직히 담아보겠습니다.
개발자의 고유한 역량을 존중하는 팀인가?
좋은 팀을 이루는 조건은 간단합니다. 서로 다른 강점을 가진 개발자들이 조화롭게 시너지를 내고 있는가 하는 것입니다. 현재 우리 개발팀에는 다양한 경험을 갖춘 리더가 아직 없다는 점은 아쉬움으로 남아 있습니다. 하지만 이는 한국딥러닝만의 문제는 아닙니다. AI 업계 전반에서 흔히 볼 수 있는 현실이기도 합니다.
그럼에도 우리가 자신 있게 소개할 수 있는 건, 다양한 역량과 배경을 가진 팀원들이 각자의 전문성을 인정받으며 함께 성장하는 팀 문화를 가지고 있다는 점입니다.
간단히 팀원들을 소개하면 다음과 같습니다.
스타트업의 가장 큰 장점 중 하나는 빠르게 성장할 수 있는 기회가 많다는 것입니다. 뛰어난 개발자들이 스타트업을 선택하는 이유 역시 뛰어난 동료들과 함께 성장할 수 있는 환경을 원하기 때문입니다. 좋은 팀이란 결국 서로 다른 강점을 가진 개발자들이 시너지를 낼 수 있도록 환경을 만들어 주는 팀이라고 생각합니다.
우리 개발팀 역시 각자가 가진 전문성을 최대한 발휘하며 협력할 수 있는 업무 구조를 만들어가고 있습니다. 실제 우리 팀원들의 모습을 소개해 보겠습니다.
Eric은 수학적 역량이 뛰어나 모델의 핵심 원리를 날카롭게 짚어내고, 팀의 모델링 방향을 정교하게 잡아줍니다.
Kai는 개발 속도가 매우 빠르고 다양한 기술 스펙트럼을 갖추어, 문제를 다각도로 분석하고 팀 전체의 기술적 시야를 넓혀줍니다.
Ian은 실험 인프라를 안정적으로 구축하고 운영하여, 병목 없이 빠른 실험과 배포가 가능하도록 지원하고 있습니다.
Loren은 프로젝트 관리와 커뮤니케이션에 뛰어나 팀 내 업무 조율을 매끄럽게 해주며, 개발 외적인 부담을 줄여줍니다.
Han은 인프라 설계와 데이터 처리를 책임지며 AI 엔지니어들이 모델 개발에 온전히 집중할 수 있는 환경을 만들어줍니다.
우리 개발팀은 각자의 강점을 최대로 발휘할 수 있는 업무를 배분하고, 서로의 전문성을 중심으로 유기적인 협업 구조를 만들어왔습니다.
최근에는 팀 내 소통 방식을 개선하기 위해 정기적인 1:1 피드백 세션도 도입했습니다. 업무적인 내용뿐 아니라 개인 간의 커뮤니케이션 스타일이나 협업 과정에서 느낀 어려움 등을 솔직히 나누고 함께 해결책을 찾아 나갔습니다. 덕분에 현재 우리 팀은 활발한 의견 교환 속에서도 불필요한 갈등 없이 협업 중심으로 문제를 해결하는 긍정적인 문화를 형성했습니다.
회사가 뛰어든 프로덕트, 그 판이 충분히 넓은가?
한국딥러닝이 성장할 수 있었던 또 다른 이유는 OCR 시장 자체의 성장 덕분입니다. 시장의 규모가 빠르게 커지면서 개발자들이 다루는 문제의 복잡성도 크게 진화했습니다.
1년 전과 지금, 우리가 고민하는 문제는 완전히 달라졌습니다.
1년 전: "과연 B2B AI 시장이 존재할까?"라는 불확실성 속에서 생존을 위한 고민이 많았습니다.
지금: "고객 요청이 넘쳐나는 상황에서 우리가 가장 빠르게 해결할 수 있는 기능은 무엇인가?"와 같은 명확하고 실질적인 고민을 하고 있습니다.
이 변화는 단지 개인이나 팀의 성장만을 의미하는 것이 아니라, 한국딥러닝이 활동하는 OCR 분야가 빠르게 성장하고 있다는 증거이기도 합니다. 우리는 이제 OCR 분야에서 명확한 방향성을 가지고 있고, 이 판 위에서 충분히 커지고 있다는 확신을 얻고 있습니다.
결과 보상을 누릴 기회가 주어지는 회사인가?
스타트업에서 일하는 개발자에게 중요한 또 하나의 기준은, 회사의 성장이 곧 개인의 성장으로 이어지는가 하는 점입니다. 한국딥러닝에서는 이런 성장을 실제로 체감할 수 있었습니다.
과거 우리의 목표는 고객 맞춤형 개발에 초점을 맞추는 등 다소 내부 최적화 중심이었습니다. 하지만 지금은 경쟁사와 비교하며 전략적 목표를 설정하는 단계로 발전했습니다.
1년 전에는 고객사 한 곳 한 곳에 맞춘 내부 최적화 방식으로 목표를 설정했습니다. 고객의 기대치에만 집중했습니다.
지금은 경쟁사를 분석하고 우리가 가진 기술적 우위가 무엇인지 전략적으로 고민하고 있습니다. 목표 설정의 시야가 외부 경쟁 환경까지 확장된 것입니다.
이는 단순히 목표 설정 방식의 변화가 아니라, 기술력과 자신감을 갖춘 회사로 성장했다는 것을 의미합니다. 또한 과거에는 개발자들이 다양한 분야에 얕게 관여했다면, 지금은 OCR 프로덕트라는 하나의 명확한 목표 아래 깊이 있는 기술을 개발하고 있습니다.
마치며
결국 중요한 건 "내가 하고 있는 일이 의미 있게 쓰이고 있는가?" 하는 질문입니다. 한국딥러닝 개발팀은 단순히 주어진 업무를 처리하는 것이 아니라, 기술로 문제를 해결하는 본질적인 질문을 던질 수 있는 환경을 만들어 가고 있습니다.
AI 산업에서 자신의 기술이 실제로 의미 있게 쓰이길 원하는 개발자라면, 한국딥러닝에서 그 여정을 함께할 수 있을 것입니다. 이 글이 AI 분야에서 커리어를 고민하는 분들에게 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다.
함께 성장할 개발자분들을 기다리고 있습니다.
