거쳐 온 자리들

CEO Office 직속 Strategic Technical Advisor로 합류했습니다. 직원 약 2,000명, 매출 1조원 규모의 한국 최대 클라우드 MSP — 멀티클라우드(AWS · GCP · Azure) 환경에서 전사 주요 의사결정에 참여했습니다.

기술 자문

• 진행 중인 과제들의 기술적 허점 검토 및 요구사항 검증
• 멀티 CSP 환경의 cross-functional 기술 자문

’by Megazone’ 제품 가이드라인

• SDLC(소프트웨어 개발 생명주기) 가이드라인 수립
• 엔지니어링 매니지먼트 절차 정리

Advisor로 시작해 CTO · Director of Research Institute로 옮겨 갔습니다. AI Developer와 Software Engineer 20여 명으로 구성된 연구·개발 조직을 운영했습니다.

핵심 기술

• Deep Temporal Neural Networks 기반 설명 가능 AI(XAI)
• UNIST·KAIST 기술이전을 거쳐 상용화
• 제품: INFINITE OPTIMAL SERIES™ — 산업용 공정 효율 최적화 솔루션

적용 산업

• 철강 · 시멘트 · 유리 · 정유·석유화학 · 발전 · 교통물류

엔지니어링 운영

• State-of-the-art 절차 도입 — 배포 효율성과 모델 신뢰성 개선
• 20+ AI Developer · Software Engineer 관리

교실에서 LLM이 어떻게 쓰일 수 있을지 함께 풀어 보고 싶었습니다. Co-Founder로 Aisle Street를 시작해, exemplar.ai를 만들고 있습니다.

제품

• exemplar.ai — 학교 선생님과 학생을 위한 closed chatting 서비스
• RAG 기반으로 수업에서의 AI 활용을 지원
• 선생님–학생 간 채팅 + 수업 콘텐츠 governance

역할

• Co-Founder, Tech Lead — 백엔드 아키텍처 + full-stack 개발

기술 스택

• React, AWS, Pinecone, RAG, LLM 연동

현재는 non-profit / portfolio project로 운영하고 있습니다.

Google Search · Play Store · AI 시기에 쌓인 현업 경험을 강의로 옮기고 싶었습니다. 디지털금융 MBA·정보경영 학생 약 80명을 대상으로, 3학점·15–16주 대면 강의를 3년 연속(2023–2025) 맡았습니다.

과목: 인공지능과 추천시스템

• 대상: 디지털금융 MBA + 정보경영 + 경영공학부 (수강·청강 합쳐 학기당 약 80명)
• 형태: 대면 강의 + 코딩 실습 + 학생 발표

커리큘럼

• 추천 시스템 9주 (협업 필터링 등 알고리즘 구현, MovieLens 데이터)
• 인공지능 기초 + State of AI + 주간 뉴스 팔로우업
• 실습: OpenAI API 활용, 프롬프트 엔지니어링
• 특강: Google Play Store 사례 (현업 경험 기반), 검색 품질 평가
• 기말: 학생 발표 ~47명, 각 15분

접근

• 이론 + 코딩 실습 + 최신 AI 트렌드를 결합한 커리큘럼
• 학계의 시선에 제품 관점을 더하는 접근

매 학기 강의 노트는 Brunch에 공개해 두고 있습니다. 강의실 안에서만 쓰고 끝내기엔 아까운 자료라, 관심 있는 분들과 나누고 있습니다.

Google 13년의 경험을 한국 스타트업에 적용해 보고 싶었습니다. CTO + VPE 2인 엔지니어링 리더십 체제에 VPE로 합류해, 80명 테크 조직의 절반을 맡았습니다.

조직과 채용

• 직접 관리 40+명 (SWE · DS · DA · DevOps · EM) — 테크 조직의 절반
• 1.5년간 직접 채용 ~20명. Data · Backend · Frontend(Web) 직군 시니어 면접 주도
• Web chapter 직접 오너십 — Backend · Data · DevOps chapter와 함께 full-stack 조직 운영
• 격주 1:1을 40+명 조직에서 규칙적으로 운영. 성과 평가·승진 심사 주도

클라우드 비용 75% 절감 (6개월)

• AWS 환경. 1단계 Right-sizing으로 절반, 2단계 Optimization으로 나머지의 절반 — 합산 약 75%
• 분석과 방향 제시는 함께, 실행은 팀이 — 그 중 Mydata 최적화는 직접 제안·실행
• Mydata 최적화 방법: 불필요한 API 호출 제거, Redis 읽기 효율화, Delayed refresh 도입, 사용자 등급별 리소스 차등 할당

Mydata 서비스

• Mydata: 사용자 동의 하에 금융권 데이터를 수집할 수 있는 한국 규제 기반 서비스
• 258곳 이상 금융기관 연동 (은행 · 카드 · 증권 · 보험 · 페이머니 · 할부금융)
• 1인당 평균 연결 금융기관 수 5배, 자산 실시간 업데이트 ~2초로 20배 개선, 연결 완료까지 ~30초
• 아키텍처: Go + gRPC + Kubernetes + AWS + Redis 마이크로서비스

매니지먼트

• 실험·프로젝트 리뷰 프로세스 도입 — 임팩트 정의를 주도하여 팀 간 갈등을 해소
• 프로젝트 우선순위와 리소스 배분의 기준을 임팩트 기반으로 전환

2023년 투자 시장 한파로 조직을 절반으로 줄여야 하는 흐름에서, 경영진 중 미국에 있던 저도 함께 빠지기로 했습니다. 스타트업 환경의 현실적인 결정이었습니다.

Google에 오래 머물렀다는 생각이 들어 잠시 바깥을 보고 싶었습니다. 마침 Samsung Semiconductor 스토리지 팀에서 application 관점의 인사이트를 찾고 있었고, 석사(Computer Architecture) 배경과도 자연스레 맞닿았습니다.

Leadership 교육

• Samsung Semiconductor 리더십 대상 Google 규모 서비스 요구사항 교육
• 인덱싱·검색 실행 패턴을 메모리·스토리지 관점에서 분석
• 대규모 서비스의 준비·실행에 필요한 하드웨어 요구사항 정리

데이터센터 비즈니스 분석

• 스토리지 팀의 사업 계획·요구사항에서 기술적 갭을 채우는 역할
• application 워크로드 패턴을 메모리·스토리지 요구사항으로 번역
• 데이터센터 공급용 주문형 rack 구성이 요구사항에 맞는지 분석

소프트웨어에서 하드웨어 관점으로 잠시 옮겨 보는 시간이었습니다. Google 규모의 서비스 경험과 석사 시절 Computer Architecture가 한 자리에서 만나는 게 흥미로웠습니다.

2007년 Google 서울 오피스 초기 멤버 약 10명 중 한 사람으로 합류해 13년을 보냈습니다. 검색·App Indexing·Play Store·Lens·Cloud Logging 사이를 오가며 엔지니어와 매니저를 의도적으로 전환했고, 두 번의 승진(T5 → T6) 사이에 한국과 Mountain View를 오가는 시간이 자연스럽게 흘러갔습니다.

TLM — Core Systems & Experiences (2020.12 – 2021.10) · Sunnyvale

• Google 내부 디버그 로깅과 GCP Cloud Logging을 잇는 공유 데이터 수집·저장 레이어 담당. 5–10명 엔지니어 관리
• 내부(planet-scale)와 외부(GCP Cloud Logging) 고객 양쪽을 서빙하는 공통 데이터 수집 파이프라인 소유
• 상이한 SLA 수준(내부 vs GCP) 사이의 신뢰성 요구사항 조율, 내부 인프라와 외부 GCP 제품 팀 간 의존성 관리
• Samsung Semiconductor를 거쳐 Google로 복귀한 마지막 자리

Staff SWE — Google Lens (2018.09 – 2019.12) · Mountain View

• Google 검색 세션에 Lens 기반 시각 검색 통합을 지원하는 사용자 세션 분석 파이프라인 구축
• Pixel 4용 한국어 on-device OCR 개발 — 디바이스 제약(메모리·지연 시간·정확도) 하에서 OCR 엔진 후보를 평가·튜닝, Pixel 4 런칭에 포함
• 석사(Computer Architecture) 배경과 임베디드 경력을 on-device ML에 다시 만나게 한 IC 역할

Staff SWE — Nest Store (2017.12 – 2018.09) · Palo Alto

• store.nest.com의 결제·주문 흐름 담당 (Hybris SAP 위에 AWS + GCP 하이브리드 운영)
• Affirm BNPL 결제 통합을 100% 단독 구현 — 결제 화면부터 주문 처리까지 end-to-end
• Google 최초 subscription SKU 운영을 포함한 결제·구독·BNPL 도메인 실무 경험 획득
• 새 도메인(e-commerce, AWS) 학습을 위해 의도적으로 매니저에서 IC로 돌아온 자리

TLM / Product Owner — Play Store Korea & Japan (2016.03 – 2017.12) · Mountain View

• SWE 8명. 한국·일본이 글로벌 Play Store 매출의 약 70% — Google 최초의 지역 소비자 제품
• 지역 맞춤 검색·추천 알고리즘, 사전 등록 캠페인 도입
• 주요 게임 타이틀의 경쟁 스토어 이탈 방어 — 사용자 신뢰와 매출 회복

Head of Engineering / Product Owner — Search App Indexing (2012.09 – 2016.03) · Mountain View

• 단일 데모에서 글로벌 스케일까지 앱 인덱싱 프로젝트를 0→1로 발의하고 이끔
• 50명 헤드카운트 확보 — Indexing 20명, Search feature 12명, 팀 지원 8명, Operation·Partner 10명의 4개 팀 구성
• 50명을 직접 관리할 수 없어 본인의 매니저를 직접 면접·채용, 본인은 TLM과 engineering representative 역할 병행
• 새로운 패러다임 — web crawler 대신 Android simulator를 구동해 네이티브 앱 콘텐츠 크롤링
• 앱 전용 namespace (app:// URI scheme) 정의, site owner와 app owner를 연결하는 메커니즘 도입
• Google 실적 발표에 여러 번 언급, Android K 릴리즈에 포함, Google IO 2015 메인 세션 발표
• 3년 과제 기간 중 팀원 약 90% (50명 중 45명) 승진
• 미션 완수 후 팀원들의 다음 자리 전환까지 챙기고, **T6 승진(두 번째 프로모션)**과 함께 다음 도메인으로 이동

TLM — Search App Search (2011.09 – 2012.08) · Mountain View

• Google 검색 내에서 앱 탐색 기능 론칭, SWE 5명 관리
• 사용자가 앱 자체를 찾는 단계 — 다음 단계인 App Indexing(앱 안의 콘텐츠를 검색에 surface)으로 이어지는 발판

TLM — Search Korean Mobile (2010.09 – 2011.08) · 서울

• 첫 매니저 역할, SWE 8명. 1년간 모바일 기능 10개 이상 출시
• 전화번호 노출, 사이트 shortcut 모아보기, 모바일 특화 UI 등
• Mountain View 코어 팀과 협업하여 글로벌 코드베이스에 한국 발 기여를 반영
• Ambassador 프로그램 매니저 교육을 작은 팀에서 처음 적용 — 과제 정의·리뷰·업무 분배

Senior SWE — Search Rich Snippets (2009.09 – 2010.08) · Mountain View

• Rich Snippets 영화 버티컬 구축 (IMDB · Rotten Tomatoes), 이후 review·aggregated review로 확장
• schema.org 표준 정의에 직접 참여 — movie · actor · review 속성 정의
• 이 작업이 이후 Knowledge Panel에 통합되어 Google 검색의 핵심 기능으로 자리잡음
• Ambassador(주재원) 프로그램 선발 — 1년 미국 + 1년 한국 의무 구조. 본사 매니저 교육 수료 후 한국 복귀, 첫 TLM 역할로 이어짐

Senior SWE — Search Korea (2007.07 – 2009.08) · 서울

• 서울 오피스 초기 멤버 (약 10명), 가건물에서 인터뷰
• google.co.kr 검색결과 페이지 재편. result group 개념 도입 — 이후 Universal Search와 Knowledge Panel 레이아웃의 글로벌 아키텍처 기반
• 단순 localization이 아닌, 글로벌 Search 아키텍처에 반영된 구조적 기여
• T5 승진 — 글로벌 Search 아키텍처 기여를 인정받아. Ambassador 프로그램 → Mountain View 매니저 교육 → 커리어 전환의 출발점

13년 동안 반복된 패턴은 단순했습니다. 문제를 발견하면 데모로 설득하고, 인력을 확보해 팀을 빌드하고, 실행을 마치고, 팀원들의 다음 자리까지 챙긴 뒤 다음 도메인으로 옮겨 갔습니다. App Indexing 50명 조직 중 약 90%가 그 기간 동안 승진했고, 저도 두 번의 프로모션을 거쳤습니다. IC와 매니저, 서울과 Mountain View를 오간 자리들이 결국 검색에서 앱, 앱에서 플랫폼으로 이어지는 한 줄기로 보입니다.

Google 이전의 마지막 자리. 연구소 환경에서 도구와 자동화를 다뤘습니다.

• Eclipse 기반 디바이스 드라이버 소스 생성기 개발

셋톱박스 펌웨어 → 리눅스 커널 → 미들웨어 → Symbian 포팅 → 디바이스 드라이버 자동 생성으로 이어진 11년의 끝자리. 하드웨어에 가장 가까운 레이어에서 시작해 전체 시스템을 이해하는 엔지니어로 자리잡은 시간이었습니다.

모바일 OS 한 단계 더 깊이 들어가 본 자리였습니다.

• Symbian / Series 60 베이스 포팅
• 대표 제품: Samsung Z600

한국 휴대폰의 플랫폼 코드가 글로벌 표준에 어떻게 닿는지 가까이서 본 시기였습니다.

Android가 세상에 나오기 7~8년 전, 리눅스로 스마트폰을 만들어 보겠다고 모인 자리였습니다.

• 리눅스 기반 스마트폰 ALL-about 개발
• 하드웨어 위에 올라가는 커널과 미들웨어 담당
• TynuxBox 개발 지원 도구 제작 참여
• 삼성 핸드폰 프로토타입 제작

이후 검색으로 옮기며 모바일을 떠났다고 생각했지만, 훗날 App Indexing · Play Store · Pixel 4 OCR로 다시 만나게 될 흐름의 첫 발판이 된 자리입니다.

석사를 마치고 정규직으로 들어간 첫 회사. 임베디드 환경에서 코드가 어디까지 작아질 수 있는지를 처음 배운 자리였습니다.

• Humax 셋톱박스용 소프트웨어
• RTOS(pSOS) 위에서 동작하는 브라우저의 ECMAScript 분석 모듈 구현
• 극도로 제한된 리소스 환경에서 JavaScript 해석 엔진을 직접 작성

자바스크립트가 브라우저 안에서 어떻게 살아 움직이는지를 가장 가까이서 들여다본 시간이었습니다.

학생 시절 파트타임으로 일을 처음 시작한 자리였습니다.

• CGI Builder(웹·데이터베이스 연동 도구) 등 패키지 애플리케이션 개발·배포

90년대 한국 웹의 시작점에서 만든 첫 코드들이었습니다.

공학석사 — 컴퓨터공학 (Computer Architecture) (1997.3 – 1999.2)

• 하드웨어, 펌웨어, 임베디드 시스템에 대한 깊은 이해
• 이후 on-device ML(Google Lens Pixel 4)과 반도체 자문(Samsung Semiconductor)으로 이어진 기반 지식

공학사 — 컴퓨터공학 (1993.3 – 1997.2)