Brickster Voices: Chao Cai, 고급 엔지니어링 디렉터를 만나보세요

Brickster Voices는 우리의 업무를 가능하게 하는 사람들을 중점적으로 다루는 시리즈입니다. 개인적인 경력 이력, 영향력 있는 프로젝트의 비즈니스 뒷모습, 그리고 우리가 어떻게 함께 일하는지에 대한 이야기들을 통해, 이 시리즈는 Databricks에서의 생활을 엿볼 수 있는 창을 제공합니다. 새로운 기회를 탐색하고 있거나, 우리의 데이터 + AI 작업에 궁금한 것이 있거나, 성장과 협력에 대한 이야기에 영감을 받으신다면, Brickster Voices가 우리의 임무를 추진하는 개인들을 알아가는 것을 초대합니다.

저희의 Brickster Voices 시리즈의 일환으로, 고용 브랜드 프로젝트 매니저 Andrea Fernandez가 엔지니어링 선임 이사 Chao Cai와 함께 혁신, 리더십, AI/BI의 미래에 대해 솔직하게 이야기를 나눴습니다. Chao는 AI/BI 제품 라인의 엔지니어링을 이끌며, Genie와 같은 획기적인 자연어 BI 경험의 개발을 감독하고 있습니다. 그의 경력 여정은 혁신적이면서도 많은 영감을 줍니다.

A: 당신의 경력 여정과 엔지니어링 리더십, 그리고 AI/BI 분야로 이어진 계기에 대해 조금 말해 주실 수 있나요?

Databricks에 합류하기 전에, 저는 학교를 졸업하자마자 Google에서 15년 동안 일했습니다. 저는 마케팅, 광고, 데이터의 교차점에서 일했습니다. 대부분의 사람들이 이러한 업무를 Google Analytics라고 알고 있을 것입니다. 그것은 광고주와 마케터가 사이트, 광고, 디지털 플랫폼의 성과를 이해하는 데 도움을 줍니다. 자연스럽게, Google에서 제 팀의 초점은 이러한 유형의 문제에 중점을 두었습니다. 그 과정 속에서 저는 회사가 데이터를 사용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것에 대한 열정을 가지게 되었습니다. 그 열정은 저를 이 작업을 확대하고 일반화하는 방법을 고려하게 만들었습니다.

이로 인해 몇 년 전에 Databricks와의 초기 대화가 시작되었습니다. 당시, Databricks는 강력한 솔루션을 가능하게 하는 엔진과 백엔드를 가지고 있었지만, 사용자 인터페이스, 고객 경험, 제품 지향성은 아직 충분하지 않았습니다.

A: 이 분야에서 광범위한 경험과 통찰력을 갖추셨군요! Databricks의 사람들과 초기 대화를 나눴다고 말씀하셨습니다. 결국에는 어떤 것이 Brickster가 되기를 원하게 만들었나요?

당시 많은 제품들이 주로 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 것으로 만들어졌지만, 우리는 SQL 분석가들과 차근차근 나아가기 시작했습니다. 여전히 금융 및 마케팅 분야에서 활동하는 비즈니스 사용자들에게 비즈니스 지능에 대한 확실한 공백이 있었습니다. 비즈니스 지능을 변형시킬 수 있는 방식으로 BI 솔루션을 구축하고 AI를 적용하는 기회를 제공하기 때문에 Databricks에 매료되었습니다.

A: BI 제품 분야의 공백을 당신의 경력뿐만 아니라 사용자들을 위한 기회로 전환하게 된 것이 멋집니다. Databricks에서 일하는 것이 어떤 부분에서 가장 흥미롭습니다?

가장 단순하게 말하자면, 우리 제품이 고객들에게 정말로 유용하게 만드는 것이 가장 흥미진진합니다.

모든 기업에는 데이터가 있거나, 가까운 미래에 가지게 될 것입니다. 조직과 개인 모두 그 데이터를 이해하고, 그것을 사용하여 더 나은 결정을 내리고자 할 것입니다.

제 목표는 그들이 데이터를 가능한 한 효과적으로 사용할 수 있도록 보장하는 것이지만, 본능에만 의존하는 것은 아닙니다.

Q: 당신의 팀은 Gen AI와 BI의 교차점에서 작업하고 있지만, 지금 이 순간이 산업에서 독특한 이유는 무엇인가요?

BI는 지난 몇 년 동안 큰 변화를 겪고 있습니다. 많은 흥미로운 생각들이 탐구되었지만, GenAI가 실제로 이기 시작하면서 전통적인 방법을 넘어서 생각하고 혁신할 기회가 생겼습니다.

아직 시작 단계이지만, 그게 더 흥미진진합니다. 이제 우리는 데이터와 비즈니스 팀을 더 가깝게 연결함으로써 많은 기업들의 업무 흐름과 의사결정을 훨씬 개선할 수 있는 기회를 가지게 되었습니다.

A: Genie와 같은 경험, 대시보드, 보고서 도구를 개발할 때 가장 흥미롭거나 해결하기 어려운 기술적인 문제는 무엇인가요?

당연히 많은 도전이 있습니다. 저는 이를 크게 세 가지 범주로 생각합니다:

1. 사용자 경험: 순전히 기술적인 도전이 아니지만, 매우 중요합니다. 이것은 사용자들이 최소한의 시간과 클릭으로 작업을 완료할 수 있도록 무마찰 경험을 디자인하는 것에 관한 것입니다.
2. 스케일 가능한 백엔드: 우리는 수천, 수백만 또는 언젠가는 수십억의 사용자에게 빠르고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있는 가장 빠르고 확장 가능한 시스템이 필요합니다. 그 기업들이 가진 거대한 양의 데이터를 처리합니다.
3. 학습 시스템과 피드백 루프: 특히 GenAI 쪽에서의 도전은, 사용자의 노력을 최소화하면서 정확하고 고품질의 제안을 제공하는 시스템을 구축하는 것입니다. 사용자들이 항상 자신들의 독특한 비즈니스 의미론을 알려주기 위해 조금의 가이드를 제공해야하지만, 저희는 그 과정이 가능한 한 편리하게 느껴지길 원합니다.

Q: 가까운 미래에 AI가 비즈니스가 BI와 상호작용하는 방식을 어떻게 변형시킬 것이라고 보시나요?

저는 AI가 계속해서 훨씬 더 많은 생산성을 잠금 해제하기를 희망합니다. 데이터 팀들에게, AI는 많은 작업을 가속화할 수 있습니다. 단순한 자동 완성부터 분석의 첫 번째 초안까지 모든 것이 자동화되어 그들이 수동으로 그것들을 생성하는 대신 결과를 검증하는 데 더 많은 시간을 보낼 수 있기를 바라고 있습니다.

Genie 같은 도구는 비즈니스 팀에게 새로운 기회를 열어줄 수 있습니다. 그들은 티켓에 대한 분석가의 응답을 기다릴 필요 없이 데이터에 직접 질문을 하고 즉각적으로 답변을 얻을 수 있습니다.

Q: 지난 달, 당신은 새로운 Databricks Vancouver R&D 허브를 개설하는 데 주요한 역할을 담당했습니다. 이 확장에 대한 중요성에 대해 더 많이 공유해주시겠어요?

세 년 전, Databricks는 Datajoy라는 회사를 인수했습니다. 그것은 BI 주변의 우리의 로드맵을 가속화하기 위해 처음으로 저가 참여한 인수였습니다. 경험은 밴쿠버에 강력한 재능 풀이 있으며, 특히 강력한 기술 전문성과 BI 도메인 경험을 가진 후보자들에게 긍정적인 지표였습니다. 우리는 공식적으로 밴쿠버에 연구 및 개발 센터를 개설하고 이 방향으로 더욱 집중하기를 기대하고 있으며, 후보자로 관심이 있으신 분은 우리의 채용 사이트에서 열린 직책을 확인하실 수 있습니다. 여기를 클릭하세요.

Q: 당신이 그곳에서 보고 싶은 인재나 문화는 무엇인가요? 또는 그곳에서 무엇을 구축하려고 하나요?

우리는 스택의 모든 부분에서 모든 경력 단계의 인재를 찾고 있습니다. 우리는 완전히 제품을 구축하려고 하므로, 이 분야로 나아갈 수 있는 궁금증을 가지고 실제로 스택 전체를 건설하는 데 참여하실 분들을 찾고 있습니다. 기술적 기술 외에도, 우리는 고객 중심, 진실 탐구, 그리고 협업과 같은 문화 원칙을 실현하는 후보자를 찾고 있습니다.

Q: 흥미진진한 시간이 앞에 있군요! 리더십과 팀 빌딩에 대해 : 혁신을 촉진하는 것과 규모에서의 성과를 동시에 어떻게 조화시키나요?

혁신을 독려하면서도 대규모로 제공하는 것은 항상 고객을 생각하는 것을 의미합니다. 도전은 우리가 할 수 있는 많은 것들과 우리가 해야 하는 특징들, 즉 가장 유용하고 영향력 있는 특징들에 대한 확신을 균형잡는 것입니다.

항상 쉬운 선택은 아니며, 여러 가지 토론이 필요하지만, 고객 가치에 기준을 둔 결정을 통해 이 균형을 찾습니다.

A: 당신의 리더십 철학에 대해 조금 얘기해 봅시다. 매우 기술적인 팀을 이끌 때의 모습은 어떤가요?

이것은 모두 당신의 팀에 올바른 맥락을 제공하고 그들이 올바른 것에 집중할 수 있도록 올바른 지원을 확실하게 하는 것에 관한 것입니다. 그리고 나서 뒤로 물러서서 그들이 더 많은 도움과 맥락이 필요한 것을 보실 때까지 빠르게 구축할 수 있는 공간을 주는 것입니다.

A: 당신이 경력 초반에 알았더라면 좋았을 거라고 생각하는 엔지니어를 이끄는 방법에 대해 배운 교훈이 무엇인가요?

종종 제품의 첫 번째 버전을 만들 때, 지금 바로 어떤 것을 확장하는 것이 좋을지에 대한 문제지 않습니다. 하지만 당신이 어떤 것을 확장하여 구축하는 방법을 알고, 그런 다음 더 빨리 제공할 수 있고 그것이 올바른 해결책인지 확인할 수 있는 방법으로 알맞게 반을 줄일 수 있는지 여부.

A: 당신은 AI/BI 분야가 앞으로 몇 년 동안 어떤 방향으로 나아갈 것으로 보고 있나요?

잘하면, 우리는 훨씬 더 많은 고객들의 요구를 충족시키고, 개개의 고객 내에서 거의 모든 직원을 만족시키는 것을 목표로 해야 합니다.

시간이 흐르면, 우리는 실제로 이를 시작하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보고 싶습니다. 그럼으로써, 우리는 데이터 전문성이 그리 많지 않지만 그것을 활용하는 것에 대해 아주 열망적인 더 많은 소규모 사업체들을 수용할 수도 있게 될 것입니다.

A: 이 공간에서 영향력있는 제품을 만들고자 하는 엔지니어들에게 어떤 조언을 하고 싶나요?

만약 당신이 아이디어를 가지고 있다면, 그것이 유용한지 확인하기 위해 최저비용 버전을 시도해 보세요. 그리고 거기서부터 시작하세요!

A: 대화를 마칠 때가 되었는데, 일 외에서 영감을 받는 것들에 대해 말해주실 수 있나요?

저는 최근 몇 년 동안, 부모가 됨에 따라 생각해봤습니다! 작은 아이가 성장하는 것을 보는 것은 많은 면에서 흥미로운 AI 모델을 훈련하려는 시도와 많은 공통점이 있습니다, 그것은 제가 예상했던 것보다 더 많은 방법들이 있습니다.

팀에 참여에 관심이 있다면, 여기에서 채용 사이트를 방문하세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)