요즘 어떤 팀에서 어떤 일들을 하고 계신가요?
저희 팀은 KT의 K Model 전 라인업을 개발·구축하고 있습니다. 크게 세 가지 축으로 나뉩니다.- 협력 모델: Microsoft와 함께 만든 SOTA K(기반: GPT‑4o) 입니다. Redmond 본사 엔지니어들과 함께 Mid-training → SFT → RLHF까지 End-to-End 공동 개발했고, 2025년 9월 출시를 완료했습니다.
- 오픈소스 기반 모델: Meta의 Llama 기반에 한국 지식을 확장한 Llama K를 같은 시기에 출시했습니다.
- 독자 모델: 믿:음 K의 Post-training을 독자 모델 개발팀과 협업해 진행하며 KT만의 독자 모델 고도화에도 기여하고 있습니다.
이와 함께 금융·법률·의료 등 도메인 특화 모델도 병행하고 있습니다. 각 도메인에 맞는 데이터를 활용해 실제 사업에 빠르게 적용되는 모델을 만드는 것이 목표입니다.
그중에서도 어떤 역할을 맡고 계신가요?
저는 SOTA K 개발 총괄을 맡고 있습니다. Microsoft Redmond 본사 엔지니어들과의 핵심 커뮤니케이션을 담당하고, 프로젝트 전반을 관리합니다. 개발 과정에서는 모델 답변 품질 평가·개선, SFT 데이터 구축, SME로서 RLHF 데이터 구축을 담당했습니다. 출시 이후에는 사용 가이드 작성, 상용화 지원까지 이어가고 있습니다. 또한 의료 특화 모델 개발도 맡고 있습니다. KT가 구축한 의료 영역 학습 데이터를 기반으로 독자 모델을 활용해 의료 모델을 개발하고, 산학 협력을 통해 지속적인 모델 고도화를 추진 중입니다.
지금까지 어떤 커리어를 걸어오셨나요?
입사 10년 차입니다. 초기에는 유전체 데이터 분석을 통해 유전자 검사 서비스 상용화를 경험했고, 이후 AI 스피커 기반 헬스케어 상품 개발과 헬스 데이터 분석 업무를 맡았습니다. 그다음에는 데이터 전처리와 모델 평가를 2~3년간 수행했고, 그 경험을 바탕으로 지금은 SOTA K 모델 개발 전체 리딩을 맡고 있습니다.
이 일을 하면서 언제 가장 보람을 느끼세요?
AI 모델 개발은 누구나 꿈꾸지만 아무나 쉽게 할 수는 없는 일이라고 생각합니다. 특히 글로벌 톱티어 기업과 협업한 프로젝트는 정말 값진 경험이었어요. 회사의 풍부한 지원 덕분에 대규모 프로젝트를 밀도 있게 진행할 수 있었고, 바빴지만 그만큼 보람도 컸습니다. 개발부터 상용화까지 직접 지원하며, 내가 만든 것이 실제로 세상에 나오는 순간을 본 경험은 특별했습니다. 단기 목표로는 의료 모델 개발의 성공적 마무리, 장기 목표로는 프로젝트 PM으로서 더 넓은 시야로 다양한 프로젝트를 성공적으로 이끄는 것을 꼽고 싶습니다.
이 일을 잘하려면 어떤 역량이 필요할까요?
모델 개발 역량은 기본입니다. 여기에 더해 협업을 위한 오픈 마인드가 꼭 필요합니다. 매일 새로운 기술이 쏟아지는 만큼, 기술에 대한 흥미와 탐구심은 큰 힘이 됩니다. 새로운 것을 배우고 실험하는 걸 즐기는 분이라면 이 분야에서 빠르게 성장할 수 있습니다.
기억에 남는 프로젝트가 있다면 소개해 주세요.
역시 SOTA K 개발 프로젝트가 가장 기억에 남습니다. GPT‑4o 기반에 한국적 지식을 강화한 AI 모델을 만드는 것이 목표였고, 글로벌 최고 수준의 성능을 유지하면서도 한국 사회에 바로 적용 가능한 모델을 만드는 데 집중했습니다. 프로젝트는 작년 10월부터 약 7~8개월 진행됐고, KT와 Microsoft 양사에서 많은 인력이 투입되었습니다. 매주 정기 Sync 미팅으로 개발 상황을 공유했고, 워크숍, 홍보 행사, 고객사 테스트, 내부 테스트 등 부가 업무도 함께 진행했어요. 쉽지 않았지만 결국 상용화에 성공해서 그만큼 보람도 컸습니다.
그 프로젝트에서 어떤 역할을 하셨나요?
모델 개발 전 과정을 관리했습니다. 어떤 데이터를 쓸지, 어떤 지표로 평가할지, 어떤 성능을 개선할지, 최종 목표는 무엇인지 등 End-to-End 계획을 수립했습니다. SOTA K는 협업 모델이라 계약 검토부터 시작했고, 개발 이후에는 사용자 가이드 작성, 프롬프트 설계, 하이퍼파라미터 튜닝 등 상용화 지원까지 담당했습니다. 구체적으로는 SFT·RLHF 데이터 구축, 정량·정성 평가, 모델 성능 개선, 팀 간 협업 조율 등 다양한 역할을 수행했습니다. 여러 팀이 함께한 프로젝트였기에 조율과 커뮤니케이션이 특히 중요했습니다.
프로젝트에서 가장 신경 쓴 부분은 어떤 거였나요?
모델 개발에서 가장 중요한 것은 “이 모델이 어떤 문제를 해결하는가”에 대한 명확한 목표 설정이라고 생각합니다. 어떤 성능을 개선할지, 사용자가 체감할 수 있는 수준인지, 그리고 그걸 어떻게 증명할지까지 선명하게 정의하는 게 핵심입니다. 결국 사용자 중심의 성능 최적화가 관건이고, 그 목표를 향해 팀이 한 방향으로 나아가도록 만드는 일이 가장 중요합니다.
협업 중에 어려운 상황이 생기면 어떻게 풀어나가세요?
SOTA K 프로젝트는 KT×Microsoft 협업뿐 아니라, KT 내부 4개 Lab이 함께한 대규모 프로젝트였습니다. AI Future Lab, Decision Intelligence Lab, Gen AI Lab, Agentic AI Lab 모든 랩이 참여했고, SFT·RLHF 데이터 구축, 모델 평가, RAI 정책 수립 등 광범위한 협업이 필요했습니다. 사업/마케팅부서도 내부 정성 평가에 힘을 보태주셨습니다. 그 과정에서 직무 간 충돌이나 오해도 있었지만, 지나고 보니 모두 더 나은 모델을 만들겠다는 열정에서 비롯된 일이었습니다. 갈등 상황에서는 원칙과 목표에 집중하는 것이 답이라고 믿습니다. 서로를 존중하고 같은 목표를 향해 나아가면 좋은 결과가 따라온다는 걸 이번 프로젝트를 통해 다시 확인했습니다.
앞으로 함께할 동료들에게 전하고 싶은 말이 있다면요?
AI 모델 개발은 정답이 없는 여정을 함께 항해하는 일입니다. 때로는 방향이 보이지 않을 때도 있고, 수많은 시행착오를 겪기도 하지만 그만큼 함께 만들어가는 성취감이 큰 분야입니다. 저희 팀은 글로벌 협력 모델, 독자 모델, 도메인 특화 모델까지 다양한 경험을 할 수 있는 환경입니다. 기술에 대한 호기심, 문제 해결을 위한 끈기, 그리고 함께 성장하고자 하는 마음이 있다면, 이 여정은 분명 즐겁고 의미 있는 경험이 될 것입니다.
