라이너 팀원 인터뷰

이름 : 제제

포지션 : 프론트엔드 엔지니어

소개 : 제제~ 어서 나무에 올라와~ 즐겁게 개발 중인 주니어 프론트엔드 엔지니어 제제라고 합니다.

라이너의 플랫폼은 크게 웹, 모바일, 브라우저 익스텐션이 있고, 프론트엔드 엔지니어 분들은 각자의 경험과 장점을 살릴 수 있는 플랫폼에서 개발중이예요. 각 플랫폼에서는 코드의 안정성을 높이는 지속적인 업데이트와 함께 더 나은 기술을 적용한 신규 기능을 개발하고 있습니다.

지금까지 웹 플랫폼에서는 JavaScript, React 기반으로 <SEO>, <새로운 컬러테마 및 라벨>, <구독 관리>, <유튜브 하이라이트 관리>와 같은 유저 획득 증가와 사용성 향상에 기여할 수 있는 프로젝트를 진행했어요. 새롭게 시작하는 프로젝트에서는 기존 레거시를 걷어내고, TypeScript, Next.js 기반으로 최적화된 라이너 웹을 선보이려고 하고 있어요.

라이너의 메인 프로덕트라고 할 수 있는 브라우저 익스텐션에서는 <유튜브 하이라이트>, <구글 검색 결과 스캐너>, <SNS 공유 기능>과 같이 어디에서나 라이너의 효용을 느낄 수 있도록 개발이 진행되고 있어요. 가변하는 웹 페이지의 UI 속에서 안정적으로 동작하기 위해 더욱 더 주의를 기울이고 있어요.

모바일은 웹과 유사하게 운영되고 있었지만, 지금까지 많은 리소스가 투입되진 않았어요. 곧 시작될 프로젝트에서 대대적으로 UI/UX 모두 사용자에게 최적화된 모습으로 개편될 예정이에요.

 : 라이너에서 데이터 분석을 하는 알렉스입니다. 제가 매일 사용하는 프로덕트를 함께 만들어가는 것에 대한 자부심을 느끼고 즐겁게 일하고 있습니다. (이 글을 쓰고 세어보니 지난 1년 동안 새롭게 하이라이트 한 문장이 약 2400개 정도 되더라고요.) 취미로는 사진 찍는 것과 카페 탐방을 좋아합니다.

 : 라이너에서 데이터 분석가들의 핵심업무는 라이너 앰비션 달성에 기여할 수 있는 인사이트를 뽑아 제품 적용까지 끌어내는 것 입니다.

라이너 팀에서는 프로덕트/ 마케팅 / 비즈니스 등 다양한 곳에서 데이터가 필요합니다. 제가 속해있는 데이터 플래닛에서는 회사 방향성과 흐름을 고려하면서 데이터 지원이 필요한 곳이라면 먼저 찾아가 유기적으로 협업하고 있어요.

데이터 분석 이외에도 기획 미팅에 직접적으로 참여해 데이터에 기반한 프로덕트 개선 아이디어를 주고받기도 하고, 데이터 중심의 의사결정(Data-Driven)문화가 더 고도화 될 수 있도록 의견을 제시하고 있습니다.

 : 안녕하세요, 라이너 공동창업자 브라이언입니다.

공식적인 직함은 운영이사지만 회사 운영에 필요한 행정 업무부터 라이너 팀의 마케팅까지 다양한 업무를 하고 있습니다. 그래서 팀원들은 저를 라이너의 살림꾼이라고 부르더라고요. 하하

 : 정말 다양한 업무를 하고 있지만 최근에는 마케팅 업무에 시간을 가장 많이 쓰고 있습니다.

저는 마케팅 실무에 직접 참여하기보다 라이너 팀 마케팅이 달성해야 하는 목표와 방향성을 제시하고 중요한 의사결정을 빠르게 내릴 수 있도록 돕고 있습니다.

 : 제가 회사 경영 및 오퍼레이션 업무를 하며 가장 중점적으로 생각해왔던 점은 라이너 팀원들이 각자의 업무에만 집중할 수 있는 환경을 만들어주자는 것입니다. 그래서 라이너 팀원이 제 고객이라고 할 수 있어요. 회사와 구성원들의 문제 해결에 빠르게 도움을 드릴 수 있도록 업무의 우선순위 설정과 리소스 산정을 잘하자는 다짐을 하곤 합니다.

어려움은 현재 오퍼레이션부터 마케팅까지 다양한 업무를 동시에 핸들링하고 있어 맥락의 변화(Context Switching)가 잦다는 점이 있습니다. 특히 회사 오퍼레이션 업무는 작지만 빠트려서는 안 되는 일이 많아요. 최대한 놓치는 업무가 없도록 요청이 들어오는 즉시 메모하고 있습니다.

잘 드러나지 않을 수 있는 오퍼레이션 업무에서의 노력을 알아봐 주신 팀원들의 감사를 들을 때 보람을 느낍니다. 마치 제품에 좋은 리뷰가 달렸을 때의 기분과도 같아요. 그래서 라이너의 살림꾼이라는 별명에 자부심을 느끼고 더 좋은 환경과 팀을 만들기 위해 열심히 일하고 있습니다.

 : 안녕하세요, 라이너에서 유일한(!) 머신러닝 엔지니어로 근무 중인 카터입니다. 기술과 프로덕트, 그 사이에서 발생할 수 있는 시너지에 많은 관심을 가지고 있고, 라이너에 그 시너지를 불러 일으키겠다는 마음으로 업무에 임하고 있습니다

 : 라이너는 프로덕트를 통해 적재되는 데이터와 머신러닝 기술을 활용해 가치를 창출할 수 있는 모든 영역에 관심을 가지고 있습니다. 수익 개선, 라이너의 “Help People Get Smart Faster”라는 미션을 달성하기 위한 기술적 마일스톤 설정 및 개발 등 데이터와 기술을 가지고 가치를 낼 수 있는 영역들에 문을 두들기고 있습니다.

조금 더 세부적으로 이야기를 해보자면, 라이너는 하이라이트 유틸리티 툴을 넘어 유틸리티를 통해 적재된 데이터를 발판 삼아 “하이라이트 기반 큐레이션 플랫폼”이자 “커뮤니티”로 진화하고 있습니다. 그리고 이 여정에서 사용자에게 기술을 활용한 Discovery 영역을 제공해주고자 하고 있습니다.

이는 단기적으로는 사용자 최근 하이라이트 이력을 기반으로 사용자가 소비할 법한 콘텐츠를 추천해주는 것일 수 있고, 장기적으로는 일종의 Knowledge Tracing 개념과 같이 현재 사용자 학습 시점에 적합한 콘텐츠를 추천해주는 것일 수 있습니다. 또한 단건 콘텐츠가 아닌 번들의 개념으로 큐레이션 된 콘텐츠 목록을 추천해주어야 할 수도 있습니다.

라이너 머신러닝 엔지니어는 이처럼 라이너가 사용자에게 제공해주고자 하는 가치에서 시작해 기술적으로 해당 가치를 제공해줄 수 있는 방안을 고민하고, 실제로 구현해 프로덕트에 녹이는 작업을 도맡아 진행하고 있습니다. 뿐만 아니라 플랫폼 비즈니스로의 확장에서 수익 개선을 위해 타겟 광고 알고리즘을 고민하고, 광고 서빙 인프라를 구축하는 등 비즈니스 가치를 창출하는데에도 많은 관심을 가지고 있습니다.