정재훈 프리윌린 CTO "AI 시대엔 확장형 개발자 필요"
프리윌린이 기술 조직 정비와 AI 서비스 고도화를 앞세워 개발 조직 확대에 나서고 있다. 수학 문제은행 '매쓰플랫'을 비롯해 공교육용 AI 학습 서비스 '풀리스쿨', 대학용 AI 학습 서비스 '풀리캠퍼스'를 운영해온 이 회사는 학습 데이터와 문제 콘텐츠를 바탕으로 AI 기반 교육 서비스를 키우고 있다. 이를 위해 프리윌린은 지난해 말 정재훈 CTO를 영입해 기술 조직을 다시 정비하고 개발 문화 전환에 속도를 내고 있다. 합류 8개월 가량 된 정 CTO는 조직 운영 방향을 점검하는 한편, 서비스 확장에 맞는 시스템 정비와 AI를 활용한 개발 방식 정착에 집중하고 있다. 정 CTO는 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 “AI가 빠르게 발전하면서 개발 방식 자체가 바뀌고 있다”며 “설계, 개발, 테스트, 운영 전 과정에서 AI와 함께 일하는 문화가 경쟁력이 되는 시대”라고 말했다. 합류 후 기술 조직 재정비 집중…AI 활용하는 개발 문화로 변화 정 CTO는 지난해 프리윌린에 합류했다. 그는 네이버·쿠팡·마이리얼트립 등을 거치며 서비스 개발과 기술 조직 운영을 맡아온 인물이다. 그는 합류 직후 가장 먼저 한 일로 조직을 이해하는 과정을 꼽았다. 기술을 바로 바꾸기보다 팀이 어떤 방식으로 일하고, 무엇을 중요하게 생각하는지 파악하는 데 먼저 집중했다는 설명이다. 정 CTO는 프리윌린이 이미 목표 중심으로 일하는 문화가 자리 잡은 조직이라고 평가했다. 다만 회사가 수학에서 영어와 과학 등으로 과목을 넓히고, 기업과 공공 시장을 넘어 일반 소비자 대상 서비스까지 준비하는 만큼 기술 조직도 더 촘촘하게 바뀔 필요가 있다고 봤다. 그는 “무작정 몸집을 키우기보다 적은 인원이어도 밀도 있게 일하는 구조가 중요하다”며 “깊이 있게 문제를 해결할 수 있는 조직이 지속적으로 성장할 수 있다”고 조언했다. 회사도 서비스 확장에 맞춰 시스템을 단계적으로 손보고 있다. 회원 관리, 인증, OCR, 출력 관리처럼 여러 서비스에 함께 쓰이는 기능은 따로 나누고, 과목별 특성이 강한 부분은 각 서비스에 맞게 운영하는 식이다. AI를 활용한 개발 방식과 조직 문화 정비도 주요 과제로 꼽았다. 정 CTO는 “이제는 AI를 단순한 도구로 쓰는 데 그치지 않고 AI와 함께 설계하고 개발하고 운영하는 방식 자체가 중요해졌다”며 “개발 조직도 이런 흐름에 맞춰 바뀌어야 한다”고 역설했다. 문제은행 넘어 AI 학습 서비스로 확대 현재 프리윌린 기술 조직의 가장 큰 과제를 묻자 정 CTO는 “좋은 문제를 빠르고 안정적으로 만드는 일”이라고 답했다. 회사는 문제은행 기반 교육 서비스를 운영하고 있다. 문제 콘텐츠는 학습 품질과 바로 연결되기 때문에 일정 수준 이상의 완성도를 유지하면서 대량으로 만드는 일이 쉽지 않다. 그러나 사람 손에만 의존하면 제작 속도와 물량 모두 한계가 있다는 게 그의 설명이다. 이에 프리윌린은 AI를 활용해 문제를 만들고 검토하는 과정을 더 고도화하고 있다. 단순히 문제 수를 늘리는 데 그치지 않고, 일정한 품질을 유지하면서 생산성을 높이는 것이 목표다. 문제를 제공하는 데서 멈추지 않고 학습 경험 자체를 더 발전시키는 데도 힘을 쏟고 있다. 학생이 문제를 풀면서 남기는 정답과 오답 기록, 풀이 시간, 자주 틀리는 유형, 단원별 성취도 같은 데이터를 바탕으로 학습 수준을 분석하고, 학생마다 맞는 문제와 학습 자료를 추천하는 구조를 만들고 있다. 정 CTO는 “결국 중요한 것은 단순히 문제를 많이 제공하는 것이 아니라 학생이 어디에서 막히는지 이해하고, 그에 맞는 학습 경험을 주는 것”이라며 “궁극적으로는 AI 튜터에 가까운 서비스로 가는 것이 목표”라고 말했다. AI 활용 방식은 한쪽에만 기대지 않는 형태다. 일반적인 글 생성이나 대화형 기능에는 외부 AI 모델을 활용하고, 특정 목적에는 공개된 모델을 회사 상황에 맞게 다듬어 쓰고 있다. 동시에 특정 회사 기술에만 의존하지 않도록 여러 모델을 유연하게 바꿔 쓸 수 있는 구조도 마련하고 있다고 했다. 교육 서비스 특성상 AI가 틀린 답을 내놓는 문제를 줄이는 것도 중요한 과제로 꼽았다. 정 CTO는 “교육 콘텐츠는 작은 오류 하나도 학습에 직접 영향을 줄 수 있다”며 “AI가 만든 내용을 다른 시스템이 다시 확인하고, 필요하면 전문가 검토도 거치는 방식으로 정확도를 높이고 있다”고 설명했다. 대규모 데이터를 안정적으로 처리하는 일도 중요하다. 프리윌린은 매달 약 200만 개의 학습지를 만들고, 5000만 건 이상의 문항을 자동 채점하고 있다. 월말에는 수십만 명 단위의 개인별 학습 보고서가 한꺼번에 만들어져 시스템에 부담이 커진다. 이를 위해 정 CTO는 회사가 데이터 처리 방식을 손보고, 반복해서 불러오는 정보는 따로 저장해두는 방식 등으로 속도를 높였다고 설명했다. 사용자가 몰리는 학기 초나 시험 기간에는 서버 자원이 자동으로 늘어나는 구조로 대응하고 있다. 정 CTO는 프리윌린의 강점으로 학습 데이터와 문제 콘텐츠를 꼽았다. 그는 “문제은행 자체는 AI 발달로 진입 장벽이 점점 낮아질 수 있지만, 학생이 어디에서 막히고 어떤 설명이 필요한지를 보여주는 학습 데이터는 더 중요해지고 있다”며 “이런 데이터가 결국 회사 경쟁력이 될 것”이라고 전망했다. 회사는 앞으로 과목 확대와 신규 서비스 출시도 준비하고 있다. 기존 수학 중심 사업에서 영어와 과학 등으로 범위를 넓히고, 기업과 공공 시장을 넘어 일반 소비자 대상 서비스도 검토하고 있다. 정 CTO는 “한국처럼 교육열이 높고 시장 기준이 까다로운 곳에서 경쟁력을 갖추면 해외에서도 통할 수 있다고 본다”며 “장기적으로 해외 진출 가능성을 열어두고 있다”고 말했다. “한 분야만 잘하는 개발자보다 넓게 보는 인재 원해” 회사가 AI 기반 교육 서비스를 키우고, 서비스 운영 방식까지 바꾸려면 결국 이를 이끌 인재가 필요하다고 그는 설명했다. 프리윌린이 기술 조직 확대에 힘을 싣는 것도 이런 이유에서다. 정 CTO는 앞으로 필요한 개발자상에 대해 “한 분야를 깊이 아는 것도 중요하지만, 그 바탕 위에서 다른 영역까지 이해하고 AI와 함께 일할 수 있는 사람이 더 중요해질 것”이라고 내다봤다. 과거에는 웹, 모바일, 서버처럼 특정 분야에 전문성을 갖춘 개발자가 주목받았다면, 생성형 AI 확산 이후에는 자신의 전문성을 바탕으로 데이터, 서비스 운영, 사용자 경험까지 함께 이해할 수 있는 개발자가 더 경쟁력을 가질 것이라는 설명이다. 이를 위해 프리윌린은 특정 영역에만 머무르기보다 자신의 강점을 바탕으로 다른 분야까지 넓혀가려는 개발자를 중요하게 보고 있다. 정 CTO는 “조금 부족하더라도 더 배우고 싶어하고, 다른 영역까지 이해하려는 사람이 필요하다”고 말했다. 그는 시니어 개발자의 역할도 단순히 기능을 만드는 데 그치지 않는다고 설명했다. 기술 방향을 제시하고, 팀이 더 좋은 방식으로 일할 수 있게 문제를 찾고 해결책을 제안하며, 동료의 성장까지 돕는 역할이 필요하다는 것이다. 프리윌린에 새로 합류한 개발자가 맡게 될 일도 단순한 기능 추가에 머물지 않는다. 문제 콘텐츠와 학습 데이터, 서비스가 어떻게 연결돼 있는지 이해하고, 이를 바탕으로 더 나은 학습 경험을 만드는 일이 핵심이라는 설명이다. 정 CTO는 “프리윌린은 기존 시스템을 단순히 유지하기 위해 사람을 뽑는 회사가 아니라 사업 확장과 기술 발전을 위해 채용하는 회사”라며 “빠르게 커가는 서비스 안에서 새로운 문제를 풀고, AI를 활용한 개발 방식도 실제로 경험할 수 있는 조직이 되려 한다”고 강조했다. 개발 인력 확대에도 힘을 싣고 있다. 단순히 특정 기술을 다룰 줄 아는 사람보다 문제를 폭넓게 보고, 새로운 방식에 빠르게 적응할 수 있는 개발자를 찾고 있다고 정 CTO는 설명했다. 그는 “AI 시대에는 코드를 얼마나 많이 짜느냐보다, 고객이 원하는 것을 얼마나 빠르고 안정적으로 서비스에 반영하느냐가 더 중요해지고 있다”며 “개발 생산성도 이런 기준에서 봐야 한다”고 밝혔다. 프리윌린은 앞으로 1~2년 안에 AI가 서비스 운영 전반에 더 깊게 들어올 것으로 보고 있다. 정 CTO는 “지금까지는 AI를 일부 기능에 붙이는 단계였다면, 앞으로는 서비스 전체를 운영하는 방식 자체가 AI 중심으로 바뀔 것”이라며 “데이터를 더 잘 활용하고 운영을 더 효율적으로 만드는 방향으로 발전시켜 나갈 것”이라고 말했다. 정 CTO는 프리윌린의 5년 뒤 목표에 대해 “학생이 어느 지점에서 막히는지 이해하고, 필요한 순간에 적절한 도움을 줄 수 있는 AI 학습 서비스로 가는 것”이라며 “결국 중요한 것은 기술 자체보다 학생에게 더 나은 학습 경험을 주는 것”이라고 했다.
