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머신러닝 & 알고리즘 팀

인공지능 기술로 토지 가치를 최대화하는 것 - 스페이스워크의 목표입니다. 이 목표를 달성하기 위해 스페이스워크에서는 딥러닝, 핀테크부터 건축 설계, 부동산 투자 등 폭넓은 분야에서 실력을 쌓은 개발자, 과학자, 분석가, 디자이너 등 다양한 직군의 사람들이 '함께' 일하고 있습니다. '함께'란 단어를 강조한 건 팀원끼리는 물론이고 팀 간 협업이 자유롭고 활발하게 이루어지고 있기 때문인데요, 서로 돕고 배우며 성과를 만들어가는 스페이스워커들(Spacewalkers)의 이야기를 세 편의 인터뷰로 소개합니다. 두 번째는 머신러닝(machine learning) 팀과 알고리즘(architectural algorithm) 팀의 이야기입니다.
왼쪽부터 서종관, 이일규, 김명준, 니콜라 레몽 님

간단한 자기소개 부탁드려요.

머신러닝 팀과 알고리즘 팀은 마치 한 팀처럼 긴밀하게 협업하고 있다고 들었어요. 두 팀 간 협업은 어떻게 이루어지나요?

니콜라 알고리즘 팀이 가진 지식이 머신러닝 팀 작업에서 주요한 역할을 하고 있어요. 특히 디자인적인 요소들이 그렇죠. 두 팀이 자주 소통하면서 중요한 사항들에 관해 합의를 이끌어내는 게 무척 중요하다고 생각해요.
명준님 함께 정기적으로 딥러닝에 관한 최신 연구 스터디도 하고 있어요. 최신 기술을 다룬 논문을 읽으며 동향을 파악하고, 우리가 적용할 만한 것들이 있는지 탐색하기 위해서죠.
종관님 건축가와 개발자의 사고방식은 서로 상당히 달라요. 덕분에 건축사무소에서 일하던 시절엔 겪어보지 못했던 사고방식과 프로세스를 경험하고 있어요. 건축가는 개발자와 비교하면 좀 더 추상적으로 사고하는 편이에요. 또 건축 설계 과정에서도 객관적으로 판단할 수 없는 모호한 요소들이 굉장히 많고요. 이렇게 추상적이고 모호한 것들을 논리적으로 설명하고 평가할 수 있도록 개발자들의 도움을 많이 받고 있다고 생각합니다.

국내에선 아직 ‘프롭테크’가 누구에게나 익숙한 개념은 아닌데요, 건축가·엔지니어에게도 건축·부동산과 인공지능 기술의 만남’이 다소 낯설게 느껴졌을 것 같아요. 많은 선택지 중에 스페이스워크를 택한 이유가 궁금합니다.

짧게는 4개월 차, 길게는 5년 차 팀원이 이 자리에 모여있는데요, 여태까지 스페이스워커로 일하며 가장 만족스러운 점은 무엇인가요?

마지막 질문입니다. 어떤 사람이 스페이스워크에 잘 맞을까요? 스페이스워커에겐 어떤 태도, 성향이 필요할까요?