머신 러닝 엔지니어로 Webex에 가입하기: Ritvik Shrivastava와의 인터뷰

Cisco Webex Intelligence 팀 산하의 MindMeld 팀에서는 포스트 팬데믹 시대에 기존 사무실 환경을 개선하기 위한 기술을 개발하고 있습니다. 여기서 중요한 한 가지 우선순위는 바로 비접촉 방식 인터페이스로, Webex Assistant와 2019년에 출시한 기업용 음성 도우미를 통해 이러한 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.  고객은 Webex Assistant를 사용하여 음성으로 Webex 비디오 회의 디바이스를 관리하고, 회의실 회의를 예약하고, 온라인 미팅에 참여하고, 직원 명부에 있는 사람들에게 전화하는 등 다양한 작업을 할 수 있습니다. Webex Assistant는 회의 중에 작업 항목 만들기, 메모하기, 후속 미팅 예약하기 등의 작업도 지원합니다.  MindMeld 팀은 2019년에 Webex Assistant의 기반인 MindMeld 대화형 AI 플랫폼의 소스를 공개하여 누구나 다른 도메인에 대해 이러한 유형의 대화형 시스템을 개발할 수 있도록 했습니다.  이러한 혁신을 이룰 수 있었던 배경에는 Cisco의 AI 기술과 제품을 끊임없이 개선하기 위해 노력한 엔지니어들이 있습니다. 최근 MindMeld 팀에 합류한 지 1년이 된 머신 러닝 엔지니어 Ritvik Shrivastava와 인터뷰를 진행했습니다. Ritvik는 콜럼비아 대학교를 졸업한 후 MindMeld 팀에 합류했으며, 2019년 여름에는 인턴 직원으로 근무했습니다.  안녕하세요! 먼저 본인 소개를 부탁드리고, 현재 맡고 있는 업무에 대해서도 알려주시겠어요? 저는 Webex Intelligence 그룹의 MindMeld 팀에서 머신 러닝 엔지니어로 일하고 있는 Ritvik Shrivastava입니다. 지능형 솔루션을 디자인하고 개발하며, 오픈 소스 MindMeld 대화형 AI 플랫폼, 그리고 Webex Assistant 등 그보다 더 광범위한 Webex Intelligence 서비스에 이러한 솔루션을 배포하는 일을 하고 있어요. 저희 팀은 응용 머신 러닝과 모든 관련 형식, 즉 시각, 음성 및 텍스트에 초점을 맞추고 있으며 저는 텍스트 기반 시스템, 더 광범위하게는 자연어 처리를 주로 다룹니다.  어떤 점에서 영감이나 동기를 얻어 머신 러닝과 자연어 처리의 교차 지점에 있는 제품 개발에 참여하게 되었나요? 저는 AI와 머신 러닝 내의 모든 형식 중에서도 텍스트를 주요 입력 유형으로 사용하는 자연어 처리에 가장 관심이 많습니다. 자랄 때 독서를 많이 하고 산문과 시를 썼던 것이 자연스럽게 언어학에 대한 관심으로 이어진 것 같고, 그 후 대학교 2학년 때 AI를 처음 만나게 되면서 자연어 처리에 흥미를 느끼게 되었습니다.  이 분야는 언제나 저를 궁금하게 합니다. 가령 ‘기계가 사람과 동일한 수준으로 글을 이해하려면 얼마나 걸릴까?’ 하는 것들이죠. 최근 자연어 세대가 도래하면서 이러한 현실에 더욱 가까워졌다고 생각됩니다. 아직 완전하지는 않지만요. 그러한 간극은 제가 자연어 처리와 머신 러닝의 교차 지점에 몰입하게 하는 데 중요한 동기로 작용합니다.    어떻게 MindMeld를 알게 되었고, 처음에 여기서 일하기로 결정했을 때 기대했던 점은 무엇이었나요? 대화는 인간의 가장 기본적인 커뮤니케이션 방식입니다. 대화에 대한 이해도를 높이고 기계가 대화를 인식하는 방법을 개선하는 것은 컴퓨터 언어학 분야 자동화에서 중요한 연구 목적이며, 이를 통해 기대했던 AI의 이미지에 더 가깝게 다가갈 수 있습니다. 대학원에서 제 주요 연구 주제는 대화의 모든 구성 요소인 담화, 논증, 음성 처리에 대해 이해하는 것이었습니다. 그때 저는 실제 응용프로그램을 작업해 보고 비슷한 연구 아이디어를 구현할 수 있는 확장 가능한 수단을 탐색하기 위해 관련 업계에서 일할 기회도 찾고 있었죠. 전에 MindMeld 팀과 접촉한 적이 있는 친구에게서 소개를 받았어요. 입사를 지원하고 몇 명의 팀원과 이야기를 나누면서, 여기서 함께 일하면 좋겠다는 생각을 했어요. 제 마음을 가장 크게 끌어당긴 건 누구나 자신의 스마트한 대화형 앱을 개발할 수 있게 일체형 자연어 처리 아키텍처를 오픈 소스로 개발하는 데 초점을 둔 MindMeld의 방식이었습니다. MindMeld 팀은 최초의 산업용 스마트 도우미 중 하나인 Webex Assistant 개발 작업도 진행하고 있었는데, 정말 훌륭한 제품이죠. 그래서 입사 제의를 받았을 때 바로 수락했어요!  처음 MindMeld 플랫폼을 개발하면서 어떤 어려움이 있었나요? 학생 때 잠시 연구에 참여한 적은 있었지만 AI를 사용해서 산업 수준의 솔루션을 개발하고 배포하는 것은 MindMeld 플랫폼 작업에서 처음으로 경험했어요. 처음이니까 당연히 여러 가지 어려움이 있었고요. 배포된 머신 러닝 모델의 참신성뿐만 아니라 확장성, 대기 시간, 성능도 중요하게 고려해야 했어요. 처음 몇 주 동안, 최종 사용자가 큰 비용을 지출하지 않고 최첨단 AI 기술을 사용할 수 있게 하려면 이러한 요인이 얼마나 중요한지 알게 되었어요. 이때가 확실히 가장 어려웠던 동시에 많은 것을 배울 수 있었던 시기였고, 지금도 그때 배운 것들을 더 발전시키기 위해 노력하고 있어요.   흥미롭거나 예상하지 못했던 과제가 있었나요? 예상을 못했던 건 아니지만 정말 흥미로웠던 과제는 MindMeld와 Webex 플랫폼을 통한 국제화 및 다국어 지원 관련 작업이었어요. 자연어 처리 회의에서는 영어 데이터에 관한 연구가 대단히 많은 부분을 차지하지만, 다른 언어로 확장 가능한 도구와 방법을 개발해야 할 필요성에 대한 인식이 높아지고 있어요. 전 세계 사람들이 고급 소프트웨어 시스템에 액세스할 수 있게 하는 것은 매우 중요하죠. 저희 팀이 이 영역에 주력하고 있어서 정말 뿌듯합니다. 언어에 있어서의 포용성은 작년 한 해 동안 중요한 목표였고, 저희 팀에서 MindMeld 플랫폼에 대해 개발하기로 결정한 모든 새로운 기능에 포함되어 있습니다. 예를 들면 데이터 증강과 어노테이션 도구 등이죠. Webex Assistant에도 이 다국어 지원이 채택되었어요. 다국에 도우미에게 말을 걸어보고 싶은 호기심은 다른 개인적인 성취로 이어졌는데, 바로 스페인어를 배우기, 또는 시작하기죠.   일반적인 주중 근무 시간은 어떤가요? 팀의 주중 근무 시간은 균형 있게 관리되고 있습니다. 필수로 참석해야 하는 미팅은 한 번뿐이어서 모두가 표준 근로 시간 외에 추가 근무를 할 필요 없이 주간 목표에 충분한 시간을 할애할 수 있습니다. 업무와 개인 생활의 균형이 잘 유지되기 때문에 업무 관련 스트레스를 느끼지 않고 다른 활동을 충분히 즐길 수 있습니다.   최근에 MindMeld에서 어떤 문제를 해결하는 데 주력해 왔나요? 최근 저는 개발자들이 훈련 데이터를 여러 배 증강하고, 대화형 앱의 안정성을 크게 높일 수 있는 자동화된 데이터 증강 기능을 MindMeld에 추가하는 작업을 주로 해왔습니다. 동료들과 함께 첨단 시스템을 사용하여 MindMeld 플랫폼에 다국어 의역 기능을 통합하기 위한 연구를 진행했습니다.  그 밖에도 액티브 러닝 기반의 쿼리 선택과 약한 감독 하의 자동 레이블 지정에 대해서도 연구하고 있습니다. 이를 통해 개발자는 쿼리의 레이블을 각 영역/의도로 자동 지정하고 여러 옵션 중에 성능이 가장 우수한 것을 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 응용프로그램의 크기를 선택한 크기로 유지하면서도 효율적인 성능을 보장할 수 있습니다.   업무 외에 MindMeld에서 직장 생활을 하면서 가장 마음에 드는 점은 무엇인가요? 인턴으로 일할 때나 정식 직원이 된 지금이나, 팀원끼리 서로 친밀한 분위기가 정말 마음에 듭니다. 팬데믹 상황 전에 사무실에 근무할 때는 퇴근 후에 간단히 한 잔 하거나 같이 영화를 보기도 하고, 휴식 시간에 게임을 하거나 샌프란시스코의 햇볕 아래에서 매일 함께 점심을 먹으면서 동료들과 어울리고 서로 친해질 수 있었어요.  재택 근무 환경에서는 주말에 종종 온라인 게임을 함께하면서 한 주를 즐겁게 마감하죠. 작년에는 온라인 토론 공간에서 각자의 요리, DIY 작품, 그리고 제가 가장 좋아하는 푸시업 클럽에 대해 공유하면서 즐거운 시간을 보냈어요. 일과 중에 영상 통화를 하면서 함께 푸시업 운동을 했는데 정말 멋진 경험이었어요.   재택 근무에는 종종 어려움이 따르는데요, 원격 근무 경험이 어땠는지 들려주세요. 사무실 근무에서 재택 근무로 전환했을 때 어떤 느낌이 들었나요? 저희 팀원 중 일부는 팬데믹 이후 재택 근무로 전환하기 전에도 원격 근무를 하고 있었어요. 재택 근무를 하면서 온라인으로 정기 회의를 갖는 데 대해 더 잘 이해하게 되었고, 기존에 재택 근무를 하던 동료들에게서 집에서 근무할 때 생산성을 유지하는 방법에 대한 좋은 아이디어를 들을 수 있었어요. 그래서 처음 몇 주가 지나자 재택 근무로 전환하는 것이 상대적으로 더 쉬워졌습니다.  대부분의 회의에서 비디오가 켜져 있기 때문에 더 긴밀하게 상호작용하는 느낌을 주고, 화면 뒤에 격리된 것 같은 느낌은 배제할 수 있죠. Webex와 다른 협업 도구를 사용하여 작업하면서 팀원과 대화해야 할 때 쉽게 연락할 수 있어서 친밀한 관계도 계속 유지할 수 있었어요.  근무 방식의 단조로움이라는 문제에 관해 말하자면, 저희 팀에서는 주중과 하루 중의 근무 일정을 매우 유연하게 계획할 수 있어서 가장 생산적인 방식으로 맡은 일을 끝낼 수 있고, 필요한 경우 긴급하거나 개인적인 일을 처리할 수 있습니다.   MindMeld에는 업무와 관련된 흥미로운 전통이 있나요? 여러 가지가 있죠! 매주 월요일마다 주간 스탠딩 미팅이 있고, 때로는 주말에도 갖습니다. 이 시간을 통해서 동료의 관심사와 직장 밖에서의 삶에 대해 들을 수 있어요. 주말의 스탠딩 미팅에서 유익한 대화를 나누기도 하고 새로운 영화나 멋진 장소, 맛집 등을 소개받기도 했어요. 또 2주에 한 번씩 ‘빅 히어로’ 상을 시상하기도 하죠. ‘빅 히어로 6’라는 영화에서 아이디어를 얻은 이 상은 지난 2주 동안 가장 우수한 성과를 달성한 직원에게 수여하며, 직전 수상자가 상을 받을 사람을 결정합니다. 서로를 지지해주는 근무 환경에서 모든 사람이 동료들로부터 인정을 받는 모습을 보는 것은 정말 멋진 경험이죠. 지금은 사정상 구두로만 시상하지만 재택 근무를 하기 전에는 귀여운 빅 히어로 인형을 상으로 주었어요. 이 팀에서는 열심히 일하는 보람을 느낄 수 있어요. 자연어 처리 분야는 매우 빠른 속도로 진화하고 있으며, 최근 몇 년 동안 매 분기마다 수많은 학계 연구 보고서가 발표되었습니다. 최신 진전 사항을 어떻게 추적하고 있나요? 저희 팀은 두 그룹으로 나눠서 자료를 읽고 있습니다. 한 팀은 머신 러닝 관련 보고서를 담당하고, 다른 팀은 사용자 경험 및 지표를 담당하죠. 이 방식으로 팀과 관련된 영역뿐만 아니라 그러한 범위 밖의 최신 연구를 효과적이고 지속적으로 추적합니다. 이러한 세션을 통해 새로운 아이디어와 논의에 대해 끊임없이 학습하면서 해당 아이디어를 유형의 산업 솔루션으로 발전시킬 수 있는 방법에 대한 중요한 인사이트를 얻고 관련 진전 사항에 대해 계속 업데이트합니다.  내년에 MindMeld 팀과 함께 관심을 갖고 주시할 연구 개발 및 산업 사용 사례는 무엇인가요?   자연어 처리 분야에서 최첨단 분류 시스템과 같은 혁신 모델 영역에서의 새로운 개발 사항, 대화형 도메인 데이터에 대한 데이터 증강 기법, 다이얼로그를 인공적으로 생성하기 위한 자연어 생성 시스템, 다국어 설정으로 더 쉽게 확장할 수 있는 시스템을 연구하려고 합니다. Cisco에서는 모든 사람이 Cisco 제품을 사용할 수 있게 하는 데 중점을 두고 있으며, 저희는 이 점을 고려해서 Webex Assistant에 대한 지원을 전 세계의 여러 언어로 확장하려고 계획하고 있습니다.   또한 메시징 공간, 이메일, 미팅 등과 같이 사용자가 매일 사용하는 모든 커뮤니케이션 채널에서 작업 항목, 알림 및 주요 요점을 자동으로 빠르게 확인할 수 있게 하려고 합니다. 이 점을 염두에 두고 자연어 처리를 사용하여 사용자가 이러한 핵심 하이라이트를 손쉽게 수집할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.  저희 팀은 자연어 처리 외에 더욱 광범위한 음성 처리 및 컴퓨터 시각에 대한 연구도 하고 있으며 회의 기록 변환, 제스처 인식, 가상 배경 대체 등과 같은 기능에서 사용자 경험을 지속적으로 개선하기 위해 노력합니다. 팀 전체에서 차별화된 개인 정보 보호 및 다른 개인 정보 보호 기술을 사용하여 보안을 모델링하고 파이프라인을 구성하는 작업도 진행하고 있습니다.  

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