ML Engineer의 토스 SLASH24 컨퍼런스 참석 후기

들리는 말에 의하면 추첨으로 당첨될 확률이 20% 정도였는데 운이 좋게 당첨이 되어서!! 토스 컨퍼런스에 갈 수 있었습니다. 모든 세션이 흥미로웠는데요. 가장 재밌었던 2개의 세션을 공유해봅니다.

1. <기반 데이터가 부족해도 OK! 커머스 추천 시스템 제작기>

토스에서 최근에 토스 쇼핑을 출시했는데 여기에 보여줄 상품을 진열하기 위해 추천 모델을 개발한 후기를 공유해줬습니다.

제일 처음에는 단순하게 고객 cohort를 구성하고 thompson sampling을 적용해서 추천을 해줬다고 하네요. 초개인화 추천이라고 볼 수는 없지만 추론 특성 상 Batch Inference를 할 수 있었기에 레이턴시는 50ms로 빨랐다고 합니다.

LCB도 활용하고, epsilon greedy처럼 일부는 무작위 추천을 해줘서 exploration을 더해주기도 한 것 같습니다.

유저 feedback data가 거의 존재하지 않는 초기 상태에서는 성별, 나이대와 같은 유저 프로필 데이터를 활용해서 추천해줬다고 합니다. cold-start problem을 약간 해결해줄 수 있겠다는 느낌이었네요.

전날 체크포인트를 가져다 이어서 학습하는 단순한 continual learning을 썼다고 합니다. (토스라서 뭔가 더 느낌있는 기법을 쓸 줄 알았는데 ㅎㅎ 단순한 것도 좋다고 봅니다.)

구매를 학습할 때도, 단순히 조회 후 구매하지 않은 것을 0으로 라벨링을 하면 bias (상위에 자주 등장하는 인기있는 상품들은 view가 특히 많을 수 있기에 0이라는 라벨이 더 많이 찍힐 수 있음.) 가 발생해서 적당히 random sampling도 해줬다고 하네요.

→ 저도 추천 시스템을 개발했던 MLE였기에 제일 재밌고 공감도 많이 되고 얻을 것도 많았던 세션이었던 것 같습니다!! 👍

2. <팀의 Winning Mentality를 불어넣는 리더십 스킬>

ML Chapter Lead 분께서 나와서 리더십에 대한 좋은 이야기를 많이 해주셨습니다. 인상깊었던 내용을 좀 적어보자면..

팀 내에 감정을 솔직하게 얘기할 수 있는 사람이 있어야 한다. 우린 회사에 올 때, 이성적으로 일하기 위해 감정을 숨기는게 디폴트이지만 그렇게 한번도 다른 사람에게 감정을 드러내지 않고 숨긴다면, 특정 이상의 신뢰를 쌓기는 어려울 수도 있다.

또한 다른 사람의 감정을 들어줄 때는 원래 회사에서 일하는 모드에서 변화를 준 채로 들어야 한다. 일하는 것처럼 충고/조언을 하는게 아니라 그냥 들어주는거다.

신뢰받는 리더는 가장 많이, 가장 오래 일을 하는 사람이다. 새벽 3시까지도 다른 사람의 장애를 같이 봐줘라. 신뢰가 쌓이지 않을 수가 없다.

다만, 항상 실력이 신뢰보다 우선되어야 한다. 실력 없는 사람을 신뢰하는 것은 리더로써 옳지 않다.

팀 문화를 먼저 만들려고 노력하지 마라. 그냥 문제를 해결하는 과정에서 우리가 반복해서 시도했던 솔루션들을 자연스럽게 문화에 정립해라.

→ 일만큼, 어찌보면 일보다, 사람에게 집중을 하는게 중요할 것 같다고 생각합니다.