AWS DNA 6기 Gen AI 프로그램 참가 및 수상 후기

소개

• AWS DNA는 기업이 마주하는 문제를 AWS의 서비스를 활용하여 해결하는 과정을 체계적으로 경험할 수 있게 제작된 AWS Korea의 트레이닝 및 네트워킹 프로그램이다.
• 매 기수마다 프로그램에 참여하는 기업을 엄선하여 선정하고, 약 4주간의 교육, 나머지 2주간의 Pre-POC를 통한 MVP 제작, 마지막 발표로 이어지는 쉽지 않은 성격의 프로그램이다.
• 2020년 1기를 시작으로, 이번 6기는 Gen AI를 주제로 현재 재직 중인 젠틀몬스터 소속으로 참가하게 되었고, 최종 발표에서 Customer Obsession 부분에서 최고 점수를 받아 상을 수상했다.

참가 계기

• 나는 올해 젠틀몬스터에 입사하여 선행 기술을 연구하는 기술전략팀의 일원으로 Gen AI 관련 주제의 프로젝트를 담당하여 진행 중인 차에, AWS Korea의 Gen AI on AWS Immersion Day 교육에 참여하는 중에 당시 세션 발표자이자 우리 회사의 담당 Solutions Architect인 최승원 님을 통해 AWS DNA 프로그램을 소개 받고, 참가 희망 의사를 밝혀, 최종적으로 선정되어 우리 팀 전원이 참가하게 되었다.

일정

• 이번 AWS DNA 6기는 아래 일정으로 진행되었다.
  • 2024-05-29, Gen AI 개념 이해 및 프로젝트 구체화
  • 2024-06-05, AWS 기반 Gen AI 이론 및 실습 세션
  • 2024-06-12, Bedrock with RAG 주요 기법, 사용 사례, Knowledge Base 소개, Bedrock with Agent 활용
  • 2024-06-19, Bedrock Advanced 아키텍처, Bedrock Production 적용 팁: Bedrock Security, Cost Optimization
  • 2024-06-26, 팀별 Pre-PoC 개발 및 오피스아워
  • 2024-07-03, 팀별 결과 발표 및 시상

참가 회사

• 1팀: 카카오-A (인프라기술조직)
• 2팀: 카카오-B (AI플랫폼팀)
• 3팀: 그라운드엑스
• 4팀: 우아한형제들-A (추천서비스팀)
• 5팀: 우아한형제들-B (배달시간예측서비스팀)
• 6팀: 인터파크트리플
• 7팀: 위대한상상
• 8팀: 마이다스아이티
• 9팀: 아임웹
• 10팀: 컬리
• 11팀: 리파인
• 12팀: 젠틀몬스터
• 13팀: 현대카드

참가 주제

• 젠틀몬스터는 글로벌 하이엔드 패션 브랜드로서 오프라인에서의 다양하고 독특한 고객 경험으로 명성이 높다. 온라인에서도 최고의 고객 경험을 제공해야 하는 니즈를 발굴하게 되었고, Gen AI 기반의 제품 추천 검색엔진 & 챗봇을 개발하여 이를 증명해보기로 했다.
• 고객 니즈 발굴은 아마존의 기업 문화이자 문제 해결 방식인 거꾸로 일하기(Working Backwards)를 통해 가상의 젠틀몬스터 충성 고객을 정의하고, 보도자료 작성부터 시작했다. (거꾸로 일하기는 이번 교육 과정으로 체득했다. 같은 이름의 번역서도 있어 적극 추천한다!) 이를 통해 이 주제를 선정한 것이 과연 타당할지 초기 단계에서 검증할 수 있었다.
• 우리는 고객의 자연어 질문에 대해 최적의 상품을 추천하는 서비스를 개발했고, 이를 유연하게 활용하기 위한 LLM 프롬프트 엔지니어링, RAG 기법을 사용했다. 이를 위해 Amazon Bedrock Claude 3.5 Sonnet, Amazon Bedrock TitanText Embedding v2, Amazon SageMaker, Amazon OpenSearch를 적극 사용했다.
• 6주 과정을 통해 Gen AI 도입으로 이전과 다르게 고객이 텍스트와 이미지를 통해 원하는 취향의 제품을 자연어로 질의하여 빠른 시간 안에 추천 받을 수 있는 서비스를 개발할 수 있었다.

최종 발표 사진

참가 회고

• 최종 발표 후 Customer Obsession을 수상했고 자랑스럽고 기뻤다. 더이상 놀랄 것도 기쁠 것도 슬플 것도 없는 나같은 15년차 엔지니어에게는 정신이 번쩍 드는 최고의 선물이었다!
• 무척 좋은 기회였음에도 처음에는 단발성 교육과정이 아니라 이렇게 6주에 걸쳐 적극적으로 참여하여 프로젝트까지 해야 하는 과정은 내심 부담스러웠다. 씨니어 엔지니어로서 회사에서 주어진 시간이 많지 않기 때문이다. 과정을 마친 현재 소감은, 결과적으로 가장 짧은 기간에 높은 수준의 압축된 Gen AI 노하우를 체득하게 되었고, 실제 Pre-POC를 넘어선 프로덕션 레벨에 준하는 목표를 달성했다고 생각한다. 프로그램에 참여하지 않았다면 아마 6개월 걸렸을 지식 체득을 6주만에 경험한 느낌이다. 미래의 다음 기수에 참가하시는 분들이 내 글을 읽게 된다면 이 말을 전하고 싶다. "CTO님을 적극적으로 설득하고 참가하여 결과로 증명하세요!"
• 기업 입장에서 AWS의 기술 지원은 매우 적극적이고 훌륭하다. 그럼에도 이번 과정에서 느꼈던 특별한 느낌이라면, 과정에 참여하는 동안 고객 대 서비스 제공자의 입장이라기 보다 서로가 엔지니어의 입장으로 굉장히 솔직한 교류를 했다는 느낌이다. 당장 해결이 필요한 부분에서 각 분야 최고의 SA님들이 고군분투하고 함께 트러블슈팅하는 과정을 생생하게 경험할 수 있었다. 특히 Gen AI는 이제 막 태동하는 기술이기 때문에 아직 다듬어지지 않았고 우여곡절이 많았다. (프로젝트 최종 발표 며칠 전에 Amazon Bedrock에서 Claude 3.5 Sonnet을 출시한 것이 어찌나 다행이었던지!)
• 프로그램 교육 과정은 머신러닝의 메인스트림 언어인 Python으로 진행되었고, 젠틀몬스터를 제외한 다른 회사는 모두 Python으로 Pre-POC 프로젝트를 발표했다. 유일하게 젠틀몬스터만 Kotlin으로 진행했는데 익숙한 기술로 처음부터 Pre-POC를 바로 프로덕션 레벨로 안착하기 위한 결정이었다. 부족하거나 없는 기능은 LangChain4j에 필요한 기능을 직접 Feature Request하면서 진행했다.
• 이번 과정은 이름만 들으면 알 수 있는 쟁쟁한 기업들이 참가했고 마지막 발표를 통해 각 기업의 고민과 이를 Gen AI로 해결하는 과정을 생생하게 공유했다. 확실히 회사 내부에서 혼자 고민하는 것보다는 훨씬 넓은 시야를 가질 수 있었고 덤으로 자연스러운 교류의 기회를 얻을 수 있었다. 홈커밍 데이가 기대된다!
• 마지막으로 프로젝트를 함께 한 우리 기술전략팀, 흔쾌히 참가를 허락해주신 CTO님, 프로젝트 및 행사 전반에 걸쳐 최고의 경험을 제공하기 위해 무척 고생하신 AWS Korea의 윤영주 매니저님, 신혜지 매니저님, 최승원 SA님에게 감사의 인사를 전한다.