2019년 05월 15일
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Meet the Team: 아멜리에 헬리오(Amélie Heliou), Criteo AI Lab 연구원

 

프랑스 그르노블 연구팀의 아멜리에 헬리오 연구원은 게임 이론에 관심이 많습니다. 평생 학습을 지향하며 생물 정보학에서 그래프 이론까지, 다채로운 분야에서 연구 경력을 보유한 아멜리에는 전 세계를 여행하기도 했습니다. 거기에서 그치지 않습니다. 그르노블에 위치한 Criteo AI Lab 연구팀에 입사한 후, 아멜리에는 크리테오가 광고 성과의 향상(incrementality)에 대해 보다 심층적인 연구를 할 수 있도록 지원하고 있습니다.

이번 주에는 아멜리에와 함께, 그녀의 전공 분야인 성과 향상(incrementality)에 대해 이야기를 나눠보고, 어떻게 Criteo AI Lab에 입사하게 되었는지 알아보겠습니다.

 

처음부터 시작을 해보겠습니다. 어디 출신이십니까?  

저는 프랑스 파리에서 나고 자랐습니다. 파리 공과대학교에서 생물 정보학을 전공했구요. 파리-사클레 대학에서 생물 정보학 박사 학위를 받았습니다. 박사 학위 덕분에 여러 곳을 여행하고 다른 연구원들을 만날 수 있는 기회를 가졌습니다. LIG(Grenoble Computer Sciences Laboratory)에서 포닥(박사후 연구원)으로 게임 이론에 대해 연구를 했습니다.

 

이 분야에 어떻게 관심을 가지게 되었나요?

공과 대학교 마지막 학년 때 생물 정보학 연구 석사 과정을 이수했기 때문에 박사 과정을 밟고 연구 분야에서 일하는 것이 당연한 수순이었어요. 더 배우고 싶다는 생각 때문에 전문 석사가 아니라 연구 석사를 선택했죠. 그 후에 뭘 하고 싶은지는 사실 잘 몰랐어요.

고등학교 때부터 생물에 관심이 많았고 분자와 의약품에 관련된 일을 하고 싶었기 때문에 생물 정보학을 선택했죠. 나중에서야 컴퓨터 과학에 대한 흥미가 생겼어요. 대학교에 다닐 때였는데 너무나 흥미로워서 연구를 한번 해보고 싶은 생각이 드는 거에요. 그래프 이론과 게임 이론을 통한 분자의 3D 형상에 관한 연구로 박사 학위를 받았습니다.

생물 정보학이 대단히 흥미로운 분야라는 생각에는 변함이 없지만, 박사 학위를 받은 후에 좀 더 이론적인 분야로 이동을 했어요. 박사 후 연구는 네트워크에 적용된 게임 이론에 관한 것이었습니다. 박사 후 연구가 재미있긴 했지만, 제 연구로 더 큰 목표를 달성하는데 도움을 주고 싶었어요. 이론적인 증거를 공부하기 보다는 더 큰 프로젝트의 일부가 되고 싶었죠.

그래서 흥미로운 일을 하는 기업들을 눈여겨 보기 시작했어요. 기업의 목표가 제 연구의 방향을 잡아줄 수 있도록 말이죠. 그런 면에서 크리테오가 완벽했어요. 제 전공인 수학과 게임 이론이 머신 러닝이라는 주제와 일부 상통하는 면이 있었고, 머신 러닝과 딥 러닝에 대해 더 많은 통찰을 얻을 수 있도록 머신 러닝 전문가들과 함께 일할 수가 있었거든요. 그리고 연구 작업이 모집단을 대상으로 A/B 테스트를 수행할 수 있어야 하는 것도 제겐 중요했어요. 크리테오에서는 모집단뿐만 아니라 성과를 개선하는데도 연구 작업을 활용합니다.

 

연구원들이 정확하게 어떤 일을 하는지 모르는 독자들도 있을텐데요, 배경 설명을 좀 해주시겠어요?

연구 작업은 연구자와 연구 주제에 따라 많은 차이가 있어요. 연구 작업은 크게 3가지로 구성된다고 할 수 있죠.

먼저, 논문을 읽고 강의를 들으며 매일 지식을 쌓습니다. 크리테오는 연구원들이 온라인 공개수업(MOOC)을 수강하고 워크샵과 컨퍼런스에 참가하는 것을 권장해요. 모든 게 연구 분야의 새로운 추세를 읽는 데 필요한 일이죠. 두 번째는 우리가 답을 제공할 수 있는 질문이나 필요를 도출합니다. 마지막으로 실험을 설계하거나 알고리즘과 증명에 대한 연구를 통해 그 질문이나 필요에 대한 답을 제공하려는 시도를 합니다.

크리테오에서는 어떤 질문에 어떻게 대답을 하려고 했는지 모두 기록하고 다른 연구원들과 토론하도록 되어 있어요. 팀으로서 노력을 하자는 것인데, 혼자 어려운 문제를 연구하면서 방향을 잃지 않는데 도움이 되고 자극이 됩니다.

 

연구 때문에 정말 여러 곳을 여행하셨네요. 러시아, 홍콩, 팔로 알토 등등, 그르노블의 Criteo AI Lab에 안착하신 이유는 뭔가요?

박사 과정을 밟으면서 정말 여러 곳을 여행할 기회가 있었어요. 정말 좋았죠. 몇 달 동안 여행을 하고 다른 나라의 연구원들을 만나 함께 작업을 한다는 것은 나 스스로에게 대단히 도움이 되는 일이에요. 그런데 저는 항상 유럽에 정착하고 싶었어요. 파리 근처에 살았었는데, 박사 후 연구를 위해 그르노블에 오자마자 도시가 정말 맘에 들었죠.

파리는 아름다운 도시이긴 하지만 출퇴근하는데 너무 오래 걸리고 월세도 비싸요. 개인적으로 그르노블에서는 삶의 질이 더 높은 것 같아요. 자전거나 트램을 타고 출근을 하고(교통도 덜 혼잡하고 지하철 지연도 없고), 자동차가 없어도 다양한 야외 활동을 할 수 있죠. 그래서 직장을 알아보면서 그르노블에 위치한 곳을 우선적으로 알아봤어요.

머신 러닝에 대한 지식을 넓히면서 연구를 하고 싶었기 때문에 Criteo AI Lab에 입사하기로 했죠. Criteo AI Lab에는 많은 머신 러닝 전문 연구원들이 있어서 제게는 완벽한 장소였습니다. 그르노블에는 20명이 좀 넘는 연구원들이 있는데 대부분이 엔지니어들이고 연구팀이 아담해요. 팀의 규모가 작다는 게 단점이 아니에요. 필요하면 모두 다 함께 파리로 출장을 갈 수도 있거든요. 보통은 비디오 콜을 통해 Criteo AI Lab의 연구원들과 소통을 해요.

저는 낮에는 조용하고 차분한 분위기의 사무실에서 일을 하고 어쩌다 한번씩 파리에 가는 이런 생활이 좋아요.

 

크리테오에 입사한 후에는 어떤 연구를 해왔나요?

Criteo Grenoble Research Team
가운데 회색 스웨터를 입은 아멜리에와 프랑스 그르노블의 Criteo AI Lab 연구팀

저는 그르노블 연구팀의 다른 연구원들과 증분에 대한 연구를 하고 있어요. 제게는 생소한 분야였는데,점점 흥미가 생겼어요.

먼저, 웹사이트를 클릭 또는 방문한다거나 뭔가 구매를 하는 등 사용자가 행동할 확률에 광고가 어떤 영향을 미치는지를 연구합니다. 저희의 연구는 가치가 아니라 확률을 높이는데 중점을 둬요. 예를 들어, 사용자의 행동 확률을 0.8에서 0.85로 높여주는 광고가 아니라 0.4에서 0.6으로 높여주는 광고에 높게 입찰을 합니다. 값이 더 높은 0.85가 아니라 0.2라는 더 큰 증분값을 우선시하는 거죠.

일반적으로, 광고주는 사용자의 행동을 유발할 확률이 더 높은 광고를 표시해요. 그러나 크리테오는 증분을 통해, 확률의 큰 폭 향상에 더 중점을 둘 수 있다는 사실을 보여주고 싶은 거죠. 이는 사용자에게 어차피 구매할 상품의 광고를 표시하는 것이 아니라 사용자의 관심을 끄는 광고를 더 표시하는 것으로 연결되요.

 

크리테오의 연구에서 사람들이 예상치 못하는 점이 있다면 뭐가 있을까요?

처음 입사하고 가장 놀랐던 것은 크리테오가 교육에 얼마나 중점을 두는가 하는 거였어요.

입사한 후 첫 달에는 Criteo Engine, 제품, 그리고 팀들에 익숙해질 수 있도록 신입사원들이 여러 작은 그룹으로 나뉘어져서 정말 엄청난 양의 온라인 및 오프라인 교육을 받았어요. 대단하다고 생각했죠. 곧바로 크리테오라는 큰 가족의 일원이 된 느낌이 들었거든요. 제가 전문이 아닌 분야에 대한 교육은 특히 도움이 되었어요.

 

일을 하지 않을 때는 어떤 취미 생활을 하나요?

그르노블에는 취미 생활로 할 것이 참 많아요. 조깅, 자전거 타기, 암벽등반, 스키 등 대부분이 야외 활동이죠. 저는 조깅을 좋아해요. 트랙이나 거리에서 주로 달리는데 그르노블에 있는 모든 산책길들이 정말 좋아요. 자전거 타기 좋은 곳들도 많이 있어요. 최근에는 그르노블에서 연극을 시작했어요. 그르노블은 파리만큼 문화 활동이 풍성하지는 않아도 있을 만큼 있고, 어디나 다 가깝기 때문에 쉽게 참여를 할 수 있어요.

 

마지막으로 이 분야에서 연구원이 되고자 하는 이들에게 조언을 해준다면?

머신 러닝 분야의 연구원이라면 과감하게 크리테오에 지원해보라고 말하고 싶어요. 크리테오가 여러분 같은 사람을 찾고 있거든요. 머신 러닝 분야의 연구원이 아니라면, 이 분야, 특히 신경망 분야에 익숙해져야 해요. 도움이 될 만한 책과 강의가 많이 나와 있어요.

 

감사합니다, 아멜리에!

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