디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 빅데이터 환경이 도래하고 있습니다. PC와 모바일 기기 이용이 생활화되면서 이용자들이 도처에 남긴 데이터 흔적은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 게임, 쇼핑, 금융 등 데이터 정보가 오고 가고 흔적을 남기는 ‘데이터 시대’에 살고 있는 오늘날, 그만큼 데이터 분석의 활용도와 중요성 또한 커지고 있는데요. 넷마블에서도 이용자의 데이터를 활용해 맞춤형 서비스를 제공하거나 이상 유저를 탐지해 건강한 게임 환경을 만들기 위한 다양한 연구/개발이 진행되고 있습니다.

이렇게 게임 서비스 과정에서 수집되는 데이터를 기반으로 분석 및 예측 기술 연구/개발하는 직무를 바로 ‘데이터 사이언티스트’라고 하는데요. 이번 시간에는 넷마블 콜럼버스실에서 근무하고 있는 데이터 사이언티스트(데이터 엔지니어) 4인방을 만나 뵙고, 자세한 직무 이야기를 나눠보았습니다. 지금 만나보시죠!

▲(좌측부터) 진지한님(유저정보서비스 백엔드 담당), 석인혜님(유저개인화 분석 담당), 하명성님(게임 이상탐지 및 분석 담당), 모유선님(마케팅 분석 담당)

Q. 직무 소개 해주세요

석인혜 이용자 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 목표로 데이터 분석을 진행하고 있습니다. 이를 통해서 게임의 잔존율과 매출을 증가시키는 등 게임에 이익을 높이고자 합니다. 분석이 주 업무이지만 부가적인 기획, 개발 등의 업무도 함께 요구됩니다.
모유선 넷마블의 마케팅 관련 지표를 분석해 더 효율적이고 고도화된 마케팅을 할 수 있도록 서비스 하고 있습니다. 특히 마케팅을 통해 게임에 들어온 이용자들이 어떤 동향을 보이는지 유입 초반에 맞추어 분석하고, 예측하는 일을 맡고 있습니다.
하명성 저는 ML(머신러닝) 기반으로 게임 운영을 저해하는 이상 유저들을 탐지하는 작업을 합니다. 변조앱 또는 버그를 악용하는 어뷰저와 작업장 계정 등이 이상 유저에 포함됩니다. 이상 유저 정보를 제공함으로써 어뷰저 제재 등 게임 운영에 도움을 주고, 이로 인해 일반 이용자들은 보다 쾌적한 환경에서 게임을 플레이할 수 있게 됩니다. 데이터 분석과 모델 기획 및 개발 업무를 함께 진행하고 있습니다.
진지한 저는 데이터 엔지니어 직무로 데이터 사이언티스트가 추출한 콜럼버스 개인화 분석 및 예측 데이터를 사용자 목적에 맞게 사용할 수 있도록 데이터를 가공해 제공하는 서비스를 개발 및 운영하고 있습니다.


Q. 구체적으로 어떤 일을 하나요?

하명성 이상 유저를 스탯 이상, 재화 이상, 작업장, 매크로 등으로 세분화해 머신러닝 모델을 개발하고 서비스하고 있습니다. 딥 러닝을 활용한 이상탐지 모델은 효율적인 워크플로우 자동화와 함께 최신 클라우드 환경에서 운영합니다. 탐지된 이상 유저의 플레이를 AI를 통해 자동으로 검증하는 작업도 함께 하고 있습니다. 이렇게 탐지된 이상 유저는 지속적인 모니터링과 제재를 통해 게임 서비스의 성공적인 운영에 기여하고 있습니다.
모유선 저는 거의 이용자의 게임시작 단계와 마케팅 관련 분석을 맡고 있습니다. 이용자가 유입한 시점부터 안착 시점까지 어떤 Flow로 플레이하는지, 매체 별로 마케팅 효율은 어떠한지, 광고 사기를 통해 부정하게 마케팅비가 정산되고 있진 않은지 탐지하고 분석하는 업무를 하고 있습니다.


석인혜 게임 내 이용자의 활동에 대한 모든 것들을 분석하고 있어요. 예를 들어, 이용자가 플레이를 하면서 허들을 겪고 있는 건 아닌지 또는 더 이상 플레이할 콘텐츠가 없어서 재미를 못 느끼고 있는 건 아닌지 등이요. 저희는 이걸 데이터를 통해서 확인하는 작업을 하고 있는데, 분석할 때 사전 가설들이 중요하기 때문에 게임을 플레이하거나, 어떤 주제가 좋을지 논의도 많이 하고 있습니다.
진지한 프로필과 세그먼트 서비스를 제공하는 유저정보허브 서비스 개발 및 운영하고 있습니다. 프로필 서비스란 각각의 이용자에 대해 특징을 추출해 각 이용자 별로 하나의 프로필 형태로 제공하는 서비스이며, 세그먼트 서비스는 이용자 특징을 필터링해 조건에 해당하는 이용자 리스트를 추출해 원하는 형태로 데이터 변환 및 딜리버리하는 서비스입니다.


Q. 출근하고 제일 먼저 하는 일은?

석인혜 매일 Jira(사내 협업 Tool)에 그날의 한 일들을 정리하고 있어서, 어제 했던 일을 보고 오늘 무엇을 해야 할지 파악합니다. 필요에 따라 팀 내 스크럼을 진행하기도 합니다.
하명성 매일 제공되는 리포트가 정상적으로 발송되었는지 먼저 확인해요. 혹시나 에러가 났다면 원인이 무엇인지 파악하고 빠른 시간 내에 재처리하는 작업을 합니다.

*스크럼: 프로젝트 관리를 위한 애자일 방법론 중 하나로, 데일리 스크럼을 통해 담당자별 진행 현황 및 이슈, 일정 관리에 필요한 의견을 공유하는 자리

Q. 업무하면서 가장 뿌듯할 때는?

석인혜 분석을 열심히 하더라도 처음 세운 가설이 맞지 않으면 활용하지 못하고 버려지는 경우가 많은데, 처음 의도한 가설에 맞게 분석 결과가 나오면 재밌습니다. 그리고 그 결과를 토대로 실제 서비스가 제공된다면 아주 뿌듯하고요.
하명성 데이터 분석을 하다 보면 기존에 탐지하고 있던 이용자들과는 다른, 지금까지 보지 못했던 새로운 패턴의 이상 유저들을 발견할 때가 있어요. 더 세부적으로 분석을 진행한 다음 해당 유형에 대해서 더 탐지할 수 있도록 탐지 범위를 늘렸을 때, 그리고 그에 대해 사업부로부터 긍정적인 피드백이 올 때 즐거움을 느낍니다.


Q. 업무 시 어려운 부분이나 상황은 어떻게 해결하나요?

하명성 서칭을 통해 Best Practice 및 유사 사례를 조사하여 해결책을 찾고, 이를 통해 해결되지 않는 일들은 팀원분들과 얘기를 나누어서 해결합니다. 비슷한 일을 A부터 Z까지 각자 맡아서 하다 보니 겪는 이슈도 비슷한 경우가 많아 서로 도움이 될 때가 많습니다.
석인혜 분석을 하다가 원하는 결과가 나오지 않거나 해석이 애매한 경우, 팀원 분들께 코멘트를 요청드립니다. 회의를 잡고 결과를 공유드리면 좋은 의견을 받을 때도 있고, 그렇지 않더라도 정리가 됩니다. 개발 부분에서 막히는 경우는 추가 관련 자료를 찾아보거나 거의 개발자 분들에게 문의해서 해결하고 있습니다.


Q. 어떻게 데이터 사이언티스트 진로를 선택하게 되었어요?

석인혜 저는 통계를 전공했는데, 전공을 살려 게임회사에서 전문분야를 찾아보고자 지원하게 되었어요. 데이터 사이언티스트는 다양한 기법들과 데이터를 접할 수 있으니, 지금 당장 특정 분야를 정하지 않아도 경험을 많이 쌓을 수 있을 것 같았어요. 원래 머신러닝 관련 수업도 재미있게 들었고, 코딩하는 것도 좋아해서 잘 맞았던 것 같아요.
진지한 원래는 백엔드 서버 관련 업무를 진행했으나 팀 방향성으로 인해 데이터 엔지니어 관련 업무도 같이 병행하고 있어요.
하명성 처음부터 데이터 사이언티스트가 하고 싶었던 건 아니었습니다. 수학과 산업공학을 복수 전공했지만 졸업 이후에 다른 일에 흥미를 못 느껴서 적성에 맞춰 수학강사를 하고 있었는데, 게임회사에서의 우연한 근무 기회로, 전공을 살리고 적성에 맞는 업무를 찾게 되었어요.
모유선 대학교, 대학원을 통해 자연스럽게 진로가 정해졌습니다. 입사한 지 4년 반 정도 되었는데, 가공되지 않은 데이터를 통해 유의미한 인사이트를 뽑아 내는 일이 저에겐 아직도 신기하고 재미있어요.


Q. 넷마블에 어떻게 오게 됐나요?

석인혜 대학원 때 게임 데이터를 접하게 되었는데, 생각보다 많은 주제로 분석이 가능하다는 걸 알고 흥미를 갖게 되었어요. “이용자가 왜 이런 행동을 하였는가” 가설을 세우고 데이터로 확인하는 과정이 재미있었던 것 같아요. 넷마블은 게임 업계 중에서도 가장 많은 게임을 론칭했었기 때문에 지원하게 되었어요. 그리고 자유로운 분위기를 지향한다는 점도 좋았습니다.


하명성 졸업 이후에 들러본 채용 박람회의 넷마블 부스에서 큰 인상을 받았습니다. 원래 게임을 좋아하기도 했고, 퍼블리셔로서 여러 게임으로부터 나오는 엄청난 크기의 데이터를 다룰 수 있다는 데 큰 매력을 느꼈어요. 먼저 인턴십으로 짧은 프로젝트를 진행했는데, 다른 분야와 달리 게임요소가 포함되어 있어 더 많은 흥미를 느낄 수 있었습니다.


모유선 대학원 때 기업, 병원, 시청률 등 다양한 분야의 통계 상담 업무를 진행하면서 내가 좋아하고 잘 아는 분야에서 일을 하면 더 재밌게 일할 수 있을 것 같다고 느껴 지원하였습니다. 입사 당시 ‘세븐나이츠’를 너무 좋아했기 때문에 해당 게임 담당자가 되는 것도 하나의 로망이었어요. 진지한 원래 게임을 좋아했고, 모바일 게임 시장에서도 강자인 넷마블에 지원하게 됐습니다.


Q. 회사생활 하면서 가장 기억 남는 에피소드가 있었다면?

석인혜 넷마블에는 게임으로 큰 성과를 올린 직원들이 모든 직원들의 앞에서 골든벨을 울리는 문화가 있습니다. 입사하고 처음 골든벨을 울렸을 때, 내가 정말 좋은 회사에 들어왔구나 생각했습니다. 내가 몸담고 있는 회사에서 좋은 성과를 내고, 좋은 일을 같이 나누는 것 같아서 애사심도 생기고 더 열심히 일해야겠다고 느꼈어요.
모유선 신입공채로 합격한 뒤 연수원에 갔던 일이 가장 기억에 남습니다. 단체활동과 함께 다양한 미션을 수행하는 연수 과정이 결코 쉽지는 않았는데요. 모두가 힘든 그 과정 속에서 동기들이랑 엄청 친해질 수 있었고 지금 거의 5년이 되었는데도 아직도 우리 동기가 최고입니다.


Q. 입사 후 넷마블에서 어떤 성장을 했다고 생각하나요?

석인혜 책임감이 더 강해진 것 같습니다. 회사에서 진행하는 프로젝트가 실패할 경우, 단순히 저만의 손해가 아니기 때문에 더 성공시키려고 노력했습니다. 그리고실제로 적용시키기 위해 기법들을 공부하다 보니, 입사 후 배운 것이 더 많은 것 같습니다.
하명성 저는 정신력이 강해졌습니다. 신입 때까지만 해도 하고자 하는 일이 실패했을 때 어쩔 줄을 몰라 했었는데, 지금은 문제가 생기면 걱정보다는 냉철하게 원인을 판단하는 침착함이 길러졌어요.
모유선 여러 게임을 담당하면서 게임 데이터 전반에 대한 인사이트가 생겼습니다. 특히 넷마블은 타 회사에 비해 다양한 장르의 여러 게임이 서비스되었기 때문에 더 좋은 기회가 되었습니다. 만약 비슷한 일, 똑같은 게임만 맡았다면 이만큼 성장하기 어려웠을 거예요
진지한 업무 방식이 내재화되었다고 생각합니다. 디테일하게 확인하고, 전략적으로 사고해서, 빠르게 수행하는 방법이라고 할까요. 그리고 많은 경험을 통해 통찰력도 성장했다고 생각합니다.


Q. 게임 데이터 사이언티스트 분야가 앞으로 어떻게 발전될까요?

석인혜 게임 데이터 분석이 요구되는 영역이 점점 넓어지고 있는 것 같아요. 예전에는 데이터를 중요하게 생각하지 않아서 아예 데이터를 저장하지 않는 곳들도 많았는데, 최근에 데이터를 구축하기 시작한 회사도 많다고 들었어요. 저희 팀에서도 어떤 주제를 분석하면 좋을지 계속 논의하고 데이터 적재를 요청하기도 합니다. 그만큼 분석 범위와 요구되는 역량이 계속 증가하는 분야라 지루하지 않고, 계속 성장할 수 있는 분야라고 생각합니다.
하명성 다른 분야와 비교했을 때 게임 데이터는 개인 정보 등 윤리적 이슈로부터 자유로워서 비슷한 문제를 직면했을 때 더 자유롭게 풀어나갈 수 있는 점이 강점인 것 같아요. 그만큼 다른 분야에 비해 데이터 분석 부분에서 더 빠르게 범위를 확장해나갈 여지가 있다고 봅니다.
모유선 게임 데이터는 엄청난 가치를 가지고 있습니다. 가입/이탈, 광고, 플레이 동선, 어뷰징, 경제 및 재화 흐름, 소셜 커뮤니티 등 많은 주제를 내포하기 있기 때문에 아직 정복하지 못한 분야도 많기도 합니다. 그래서 더 많은 사람이 필요하며 더 특화되고 발전될 것입니다.
진지한 게임이 이용자와 놀아주는 유저 맞춤형 게임 서비스를 가능하게 할 것입니다. 특히 넷마블은 다양한 다수의 게임들을 서비스하고 있고 다량의 게임 데이터를 수집 및 보유할 수 있는 기반이 마련되어 있기 때문에 더욱 유리할 것으로 보입니다.