2024-08-31 항해99 데브랩(개발 컨퍼런스) 참석 후기 - AI로 주니어 개발자와 함께 성장하기 / 이동욱(인프랩)

TLDR

• 2024-08-31일 진행된 스파르타코딩클럽이 주최한 개발 컨퍼런스(데브랩)에 다녀왔다.
• 발표 내용 중에 “이런 회사가 존재한다고?” 싶을 정도로 충격적으로 사내 지식 일반화, 자동화가 잘된 회사의 내용이 있어 기록 해본다.
• 우리회사에도 있었으면 좋겠다.

AI로 주니어 개발자와 함께 성장하기 / 이동욱(인프랩)

• 시니어 대신 다수의 신입을 채용한 상황에서 “AI와 자동화”를 통해 신입과 비즈니스를 전개한 경험 공유 

1. 배경

• 인프런은 사내 개발자 45%가 1년 미만 신입으로 이루어졌다.
• 본래 인프런은 좋은 시니어를 채용하고 싶었다.
  • 당시 생각한 좋은 시니어의 조건
    • 조직과 제품의 비전 Align
    • 본인 스스로 동기부여
    • 조직, 제품, 기술의 적절한 밸런스
    • 전문성
    • 리더십/매니지먼트 역량
• 그러나, 2021년 치열했던 외부 인재 경쟁 상황
  • ex) 전직장 대비 30% 연봉 상승 조건, 연봉 1.5배 보장 . .
• 당시 상황에서 원하는 수준의 시니어 채용이 불가능 하다는 결론으로 이어졌다.
• 시니어 말고 어떤 사람을 뽑을 것인가 고민하고 주니어를 채용하였다.
  • 훈련이 가능한 영역을 나눠 시니어, 주니어 구분하지 않고 조직, 비전을 중점으로 채용을 진행했다.
  • 조직과 제품의 비전 Align (O)
  • 본인 스스로 동기부여 (O)
  • 리더십, 전문성, 기술 → (훈련)

2. 문제 - 신입과 업무의 리스크

• 1년 미만의 신입은 평균적으로 1년의 훈련을 해야 한사람 몫을 한다.
  • 45%가 1년차 . . . 1년 훈련시켰는데 2년차에 이직을 한다면?
  ⇒ 회사 입장에서 투자 대비 수익이 발생하지 못한다.
• 이를 해결하기 위해 2-3년차에 퇴사한다 가정 1년의 적응 시간을 줄이는 것으로 목표했다.

연사님 PPT 슬라이드

 

3. 해결 - AI와 자동화로 주니어 개발자 자동 서포트

개발팀의 미션을 명시/구체화했다 (조직과 제품의 비전 Align).

• 채용부터 생각한 조직, 비전, 동기부여가 되도록 비전 명시
• 참고 : (https://tech.inflab.com/20231117-devteam-value/)
• 일을 잘하는 사람 == 비전과 맞는 사람으로 규정

잦은 주기의 피드백 환경 구축 (feat. AI)

• 주니어는 서포트가 필요하다. 항상 옆에 붙어서 서포트 해주지 못하기 때문에 기계적으로 서포트 할 수 있는 환경을 구축했다.

코드리뷰 자동화

• 정적분석 도입 - 소나큐브 도입
  • PR 올리면 기계적인 분석 - 코드 스멜, 테스트 커버리지, 라이브러리 취약점, 잘못된 패턴 등 기계적 검수
• AI 코드 리뷰 도입 - CodeRabbit을 통한 AI 코드 리뷰 환경 구축
  • Sequence 다이어그램을 자동 생성해서 PR에 첨부해 생성해 줌
  • PR을 만들면 시퀀스 다이어그램을 자동으로 생성하여 코드와 함께 볼 수 있어 코드 이해도를 높임 (아래가 생성된 시퀀스 다이어그램)

실제로 생성된 시퀀스 다이어그램

 

• 테스트 코드
  • 테스트 커버리지가 충족이 안되면 PR 반영이 안되도록 구성
  • 입사 온보딩시 누락된 테스트 코드부터 작성하게 하여, 테스트 커버리지를 올리고 PR 반영되는 절차를 눈으로 확인 시키는 과정 거침
• DORA 메트릭 도입 (구글에서 만든 개발팀 생산성 지표) (https://tech.inflab.com/20240221-dora-metric-with-devlake/)
  • 개발팀의 생산성을 측정하는 주요 지표
    • 켄트백 - 좋지 못하다고 주장 의견도 있다.
  • 인프런에서는 어느 지점에서 병목이 생겼는지 회고시 중요한 자료로 활용 용도로 사용중이다.
  • ex) DORA 대시보드
    • 어떤 작업을 일정 안에 출시하는 목표가 잘 이루어 지지 않았을때에 회고에 활용

PPT 강의 슬라이드

 

업무 프로세스 자동화

• metasearch(https://github.com/duolingo/metasearch) 도입
  • 검색 엔진 구성 (구글 드라이브, 깃허브, 구글, Jira, Slack, 컴플루언스 . . . 등등 파편화된 모든 내역을 검색할 수 있는 환경 제공)
  • 사내 모르는 지식이 있으면 키워드를 입력했을때 slack, 컴플루언스, 깃허브, 구글드라이브.. 모든 곳에서 관련된 지식을 찾을 수있다.

• AI Slack 봇 도입
  • 사내 위키, Jira 내용을 AI가 학습해서 답변하는 사내 slack bot 도입
  • 특정 채널에서의 질문에는 자동으로 답변 / 어떤 문서를 참고했는지 참고된 링크까지 링크 걸어서 문서까지 확인 할 수 있게 구성
  • 용어정리
    • 회사에서 사용되는 특별한 용어들은 시트로 정리하고, AI Bot이 학습하도록 한다.
    • slack에서 검색 가능하도록 구성
    • 언제든지 뜻을 검색할 수 있다.
  • AI 서포터가 답변이 해주기 때문에 신입이 질문하기가 무섭지 않다.
  • 찾아봤는데도 없으면 질문하는게 당연해 망설임이 없어지는 효과
• AI 데일리 분석 노트 구성
  • 매일 지표가지고 그로스 마케터, 분석가가 해야하는 일을 대신 수행

예시

• 구두 논의 기록 문화
  • 채널_00팀_구두논의 - 구두 논의도 정리해서 올리는 문화가 있다.
  • 구두논의 역시 AI가 학습해서 언제든 놓치지 않고, Bot에게 요약/상세 요청 가능

문서 최신화

• 문서의 내용이 최신이 아닌 것을 가장 잘 아는 것은 신규 입사자
• 신규 입사자는 문서와 bot을 통해 업무를 진행하면서 최신화가 안된 부분을 수정한다.
• AI 질문 -> old 내용이 있으면 문서 보충 → AI 학습 → 올바른 대답

⇒ 빠른 적응 + 생산성 향상으로 이어졌다.

직접 구축보단 오픈소스 사용 (feat. 디자인 시스템)

• 디자인 시스템을 직접 구축하려고 해봤지만 아래의 문제로 실패
  • 라이브러리 호환
  • 문서화 (코드 다 해체하며 작업)
  • 컴포넌트 업데이트를 실패함
  • 디자인 시스템을 사내에 직접 구축해서 오래가는 사례를 보지 못함
• 오픈소스는 문서화, 업데이트 지원
  • 오픈소스의 문서를 AI가 학습하고 있어서 AI를 통해 빠르게 정보 찾을 수 있는 장점이 있다.
  • Mantine
  • gluestack ui
  • 코파일럿이 Mantine 컴포넌트 알아서 추천해주고, 모르는거는 AI가 다 알려줘서 환경이 너무 좋았음 ⇒ 생산성 향상

 

결론

• 이상 AI + 자동화로 조직의 생산성을 높인 사례였다.
• 오픈AI는 보안이 안되기 때문에 사내정보는 LLM이 아니라 백터 DB를 임베딩하여 제작했다고 한다.
• 업무 우선순위에 저러한 자동화가 주어질 일이 없을텐데..? 
  • 회사 문화가 좋아보이는 사이드 프로젝트를 제안하고, 구성원이 동의하면 제안한 사람이 업무 외 자발적으로 만든 작품이라고 한다. (respect... )
• AI에 대해서 다른 시각이 생겼다.