Amazon은 어떻게 연구 개발을 하나요?

대다수 소프트웨어 개발 및 정보 기술(IT) 기반 서비스를 제공하는 기업들은 연구 개발(R&D) 활동이 기업의 성패를 가를 만큼 중요합니다. 세상에 없던 완전히 새로운 비즈니스를 구현하기 위한 기술적 도전이 만만치 않기 때문이죠. 그래서, 많은 기업들이 별도의 연구소를 설립하고 석박사급 연구 인력들을 채용하여 이를 실용화해서 사업에 도입하는 투자를 지속하고 있습니다.

Amazon 역시 IT 기반 기술 기업이지만, 그 목표가 고객에게 집중하여 그 경험을 높이는데 집중해왔습니다. 아마존의 연구자들은 기존 제품과 서비스를 확장하고 새로운 제품과 서비스를 만들면서 장기적인 관점에서 혁신을 이루어 왔습니다. 아마존은 따로 연구소를 별도로 만들어 운영하지 않습니다. Amazon Echo, Alexa, Prime Air, Amazon Go, AdvertismentAWS와 같은 각 사업 부서 내에 실제 개발 부서와 함께 고객에게 집중하는 연구 개발(Customer-obsessed science) 방식을 추구해 오고 있습니다. 독특한 고객 중심 개발 문화와 자율적 팀 구조가 연구 개발에도 그대로 적용됩니다.

아마존의 연구 개발 활동에 대해 궁금하신 분들을 위해 Amazon.science라는 웹 사이트를 소개해 드립니다. 이 사이트에는 아마존의 연구 개발자가 발표한 연구 논문, 학회 행사 참여, 연구 활동 협력 프로그램, 블로그, 채용 정보 등 다양한 내용들을 일목 요연하게 제공하고 있습니다.

연구 분야 및 논문

아마존에서는 전 사업 분야에 걸쳐 아래의 11가지의 연구 분야의 기술 개발을 진행하고 있으며, 이를 통해 2015년 부터 최근 4년간 500여편의 연구 논문을 발표하였습니다.

  1. 클라우드 및 시스템 – 향상된 컴퓨팅 성능을 제공하는 기술 개발, 확장성 높은 데이터베이스 스토리지, 컨텐츠 전달 서비스 제공
  2. 컴퓨터 비전 – 딥러닝 기반 최신 인공 지능 기술을 통해 디바이스 기반 이미지, 동영상 인식 기술 개발
  3. 대화 형 AI / 자연어 처리 – 사람들과의 커뮤니케이션을 돕는 소프트웨어 및 시스템 구축을 통해 자연스러운 컴퓨터와 의사 소통 구현
  4. 비용 절감 – 정교한  데이터 분석을 통한 최저 가격으로 제품 및 서비스 선택 가능한 예측  기술 제공
  5. 정보 및 지식 관리 – 대용량 지식 데이터를 구조화하고 고품질의 정보 시스템 구축
  6. 기계 학습 – 컴퓨터 시스템의 알고리즘 및 통계 모델 개발, 패턴과 추론 구현
  7. 운영 연구 및 최적화 – 보다 빠른 주문을 위해 운영 간소화, 자동화 및 비용 절감 연구
  8. 로봇 공학 – 빠르고 일관된 고객 경험 제공을 위해 주문, 배송 등에서 활용하는 다양한 로봇 기술 구현
  9. 검색 및 정보 검색 – 다양한 행동 패턴을 분석하는 기술 및 관련성 높은 정보 검색 및 의미 기반의 자연어 질의 시스템 연구
  10. 보안, 개인 정보 및 남용 방지 – 개인 정보 보호를 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 사기 방지 서비스 제품 연구
  11. 지속 가능성 – 2040 년까지 순 제로 탄소 기반에 도달하기 위해 과학적 접근 연구

이 중에는 AWS의 가상 서버인 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 인스턴스 내 볼록 스토리지인 Amazon Elastic Block Store (EBS)가 데이터 장애를 극복하기 위해 만든 Physalia라고하는 수백 만개의 고가용성 데이터 스토어와 이를 기반으로 7개의 노드를 구성한 셀 구조로 분산하는 최신 논문도 포함되어 있습니다.

그 밖에도 Alexa의 자가 결함 수정 방법, 속삭임 소리 구현 방법, 아마존 다국어 쇼핑 시스템, 기계 학습 모델을 통한 제품 기능과 가격 간의 상관 관계 등 다양한 분야별 연구 결과들을 보실 수 있습니다.

외부 연구 협력 및 학회 참가

최근 딥러닝을 비롯한 기계 학습 및 인공 지능 기법이 다양한 연구 분야에 적용되고 있어서, 많은 학회들이 활기를 띠고 있으며, 글로벌 IT 기업의 후원이나 부스 참여 등이 늘어나고 있습니다. 아마존도 AAAI, NeurIPS, CVPR, ICML, ACL 등 유명 학회에 후원으로 참여하고 있습니다. 자세한 참여 일정은 참고하시면, 아마존의 연구자들과 직접 만나실 수 있습니다.

학회에서 만남 보다도 장기적인 외부 대학 및 연구 기관과의 협력 또한 매우 중요합니다. 대학 및 연구 기관의 교수, 대학원생, 연구원 등이 아마존의 각 현업 부서의 연구 과제에 참여하여 문제를 해결하는 다양한 프로그램을 제공하고 있습니다.

  1. 연구 협력Amazon Scholar는 아마존 고객에게 영향을 줄 수 있는 기술 과제를 해결하기 위한 파트 타임 연구 협력으로, 교수 및 연구원들이 대학 및 연구소에 재직하면서 참여할 수 있습니다. 대학원생들을 위한 인턴쉽도 있습니다.
  2. 연구 기금 지원 – 다양한 방식으로 분야별로 연구 비용을 지원하는 프로그램으로, AWS Machine Learning Awards, Amazon Research Awards, Cloud Credits for Research , Alexa Prize, Alexa Accelerator Fund 등을 제공하고 있습니다.
  3. 대학 교육 지원AWS Educate는 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 기술 경력 개발 및 실험 실습 등을 할 수 있도록 대학생 및 대학원생을 지원하는 입니다.
  4. 공개 데이터 – 연구 개발자들을 위해 분야별로 대용량의 공개 데이터를 AWS 스토리지를 활용하여 호스팅하고 있습니다.

그 밖에 아마존에서 채용 중인 연구 개발 직종에 대한 채용 정보 페이지에는 전 세계적으로 1,000여개가 넘는 채용 분야별 직종이 공개되어 있습니다. 한국에서도 3개의 데이터 사이언티스트 채용 공고가 올라와 있으니 관심 있는 분들의 지원 바랍니다.

Amazon.sciencec 사이트의 최신 정보는 블로그를 비롯 LinkedIn, Facebook, Twitter 등 소셜 미디어 채널에도 많이 올라오니 아마존이 최근 진행하는 연구 개발 주제를 통해 고객 중심 기술 변화의 방향에 대한 통찰력을 얻어 보시기 바랍니다.

Disclaimer- 본 글은 개인적인 의견일 뿐 제가 재직했거나 하고 있는 기업의 공식 입장을 대변하거나 그 의견을 반영하는 것이 아닙니다. 사실 확인 및 개인 투자의 판단에 대해서는 독자 개인의 책임에 있으며, 상업적 활용 및 뉴스 매체의 인용 역시 금지함을 양해해 주시기 바랍니다. (The opinions expressed here are my own and do not necessarily represent those of current or past employers. Please note that you are solely responsible for your judgment on chcking facts for your investiments and prohibit your citations as commercial content or news sources.)

- ;