머신러닝 엔지니어를 위한 밀도 높은 소수 인원 협업 및 주도적 개발 문화 가이드

핵심 기술: 본 글은 광고 추천 엔진 개발에서 머신러닝 엔지니어 두 명이 밀도 높은 협업을 통해 ML 학습 파이프라인을 성공적으로 구축한 경험을 공유합니다. TFX 프레임워크를 활용한 파이프라인 설계 및 개발, 효율적인 원격 협업을 위한 커뮤니케이션 전략, 코드 품질 향상을 위한 페어 프로그래밍 및 코드 리뷰 프로세스 개선이 주요 내용입니다.

기술적 세부사항:
* ML 학습 파이프라인 분리: 기존 전사 레포에서 광고 추천 모델 학습 파이프라인을 새로운 레포로 분리하여 생산성 향상 및 독립적인 개발 환경 구축.
* TFX 프레임워크 활용: 전체 ML 학습 파이프라인(데이터셋 생성, 전처리, 텐서 변환, 모델 학습)을 TFX 기반으로 처음부터 설계 및 개발.
* 맥락 공유 및 싱크: 소수 인원이 밀도 높게 협업하기 위해 데일리 스레드를 활용한 작업 상황 공유, 10분 스크럼 진행, 설계 방향 토론 등 적극적인 소통.
* 원격 페어 프로그래밍: Zoom과 VS Code Live Share를 활용하여 코딩 과정에서의 실시간 코드 리뷰 및 사고방식 공유.
* 프로세스 자동화 및 지식 공유: GitHub Actions를 이용한 PR 자동 리뷰어 배정으로 코드 리뷰 속도 향상, 팀 내 지식 공유 증진 및 버스 팩터 감소.
* 주도적 개발 문화: 회사나 팀 차원의 제안이 아닌, 팀원의 자발적 아이디어에서 시작된 pCTR 모델 대회 참여 경험을 통해 바텀업 문화 체감.

개발 임팩트:
* 소수 인원이 복잡한 ML 파이프라인을 효율적으로 구축하고 개발 속도를 향상시킬 수 있음.
* 원격 근무 환경에서도 긴밀한 협업 및 코드 품질 유지가 가능함.
* 팀 내 지식 공유를 촉진하고 코드 리뷰 프로세스를 개선하여 프로젝트의 지속 가능성을 높임.
* 주도적인 개발 문화를 통해 개인의 성장과 프로젝트 성공의 선순환 구조를 만듦.

커뮤니티 반응:
* 글에 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 당근의 '바텀업' 프로젝트 문화와 엔지니어의 주도성을 강조하고 있습니다.