협업 구조 결 → 역할 결 → 갈등 결 → 교훈 결
AI 프로젝트에서 외부 파트너와 협업한 경험은 학과 AI 해커톤에서 외부 팀과 모델 파이프라인을 분담해 구축한 프로젝트에서 왔습니다. 협업 구조 자리에서는 데이터 수집·전처리는 내부 팀이, 모델 학습·API 서빙은 외부 팀이 담당하는 방식으로 역할을 나눴습니다. 역할 자리에서는 저는 데이터 전처리 파이프라인을 담당했고, 외부 팀이 요구하는 입력 형식에 맞게 포맷을 맞추는 게 주요 과제였습니다. 갈등 자리에서는 중간에 외부 팀이 모델 입력 스키마를 변경했을 때 기존에 만들어둔 전처리 코드 전체를 수정해야 했습니다. 이후에는 스키마 변경 시 미리 공유하는 프로토콜을 만들었습니다. 교훈 자리에서는 인터페이스 정의가 흐릿한 상태로 병렬 개발을 진행하면 나중에 통합 비용이 크게 발생한다는 걸 배웠습니다.
인터페이스를 먼저 합의하는 것이 AI 협업의 핵심이라고 생각합니다.