우리가 아니면 누가 할까요? 업계 최고 어벤져스 동료들
한국딥러닝은 글로벌 인공지능 시장에 KOREA DEEP LEARNING을 선보이려 합니다.
기사 한 줄에 담기지 않은, 1년의 치열했던 기록
KDL 팀이 뼈를 깎는 인내로 완성한 '딥에이전트 포 금융'
며칠 전, 언론을 통해 반가운 기사가 보도되었습니다. 저희 한국딥러닝이 금융권 문서 업무 자동화에 특화된 AI 솔루션, '딥에이전트 포 금융(Deep Agent for Finance)'을 공식 출시했다는 소식이었습니다.
기사에는 대출 심사 서류, 피해 구제 문서 등 복잡한 금융 문서의 분류부터 정보 추출, 검증, 시스템 입력까지 전 과정을 한 번에 자동화했다는 성과가 정갈한 문장으로 적혀 있었습니다. 하지만 그 깔끔한 활자 이면에 지난 2025년 2분기부터 올해 1분기까지, 우리 팀(영업, PM, 개발자 모두)이 겪어낸 뼈를 깎는 인내와 눈물의 시간은 미처 다 담기지 못했습니다. 인사담당자로서 그 치열했던 무대 뒤의 이야기를 브런치를 통해 조금이나마 남겨보려 합니다.
업계 최초의 무게, 그리고 그 이면의 이야기
금융 프로젝트 참여자들
2026년 AI 시장의 착시: 당신이 파는 것은 '혁신'입니까, 아니면 회사의 '생존'입니까?
2015년부터 IT 플랫폼 스타트업 씬에는 천문학적인 자금이 쏟아졌습니다. '비전'과 'MAU(월간 활성 사용자 수)'만으로 수백억의 밸류에이션을 인정받던 낭만의 시대였습니다. 하지만 2022년 시작된 투자 혹한기는 시장의 룰을 잔인하게 바꿔놓았습니다. 지난 3년 남짓한 시간 동안, 기술력이 없거나 스스로 돈을 벌지 못하는 수많은 AI 회사들이 소리 소문 없이 파산하거나 헐값에 강제 인수합병(M&A) 되는 것을 우리는 똑똑히 목격했습니다.
작년 하반기를 기점으로 벤처 자금이 다시 풀리기 시작한 2026년 현재, 겉보기엔 시장에 다시 평화가 찾아온 듯합니다. 작년 코스닥에 상장한 AI 기업들의 주가는 'AI'라는 꼬리표 하나만으로 들썩이고, 여기저기서 대규모 투자 유치, 천문학적인 기업가치 달성, 그리고 IPO(상장) 임박을 알리는 화려한 PR 기사가 연일 쏟아집니다.
하지만 B2B 엔터프라이즈 최전선에서 뛰고 있는 기술영업(Tech Sales)과 영업전략 매니저들은 이 '착시 효과' 이면의 뼈아픈 진실을 알고 있습니다. 규모가 크든 작든, 상장을 했든 투자를 받았든, 지금 AI 시장은 철저하게 '진짜 매출'과 '압도적 기술 격차', 그리고 '브랜드 가치'로 파이를 뺏고 뺏기는 보이지 않는 전쟁 중이라는 사실을 말입니다.
당신의 AI 솔루션 세일즈가 그동안 비참했던 이유
세일즈
한국딥러닝, 문서 AI 플랫폼 ’딥에이전트(DEEP Agent)’의 SaaS 버전 독립 출시
야생에서의 처절한 사투, 그리고 마침내 피어난 결실: 한국딥러닝 'DEEP Agent' SaaS 런칭기
"그것은 가벼운 소동극이 아니라, 말 그대로 '야생'에 던져진 이들의 처절한 생존기였습니다."
2026년 4월 2일, 마침내 한국딥러닝의 문서 AI 플랫폼 '딥에이전트(DEEP Agent)' SaaS 버전이 세상에 공식 출시되었습니다. 비정형 문서의 복잡한 구조와 숨은 의미까지 통합적으로 분석하는 이 거대한 AI 솔루션이 구독형 서비스로 세상에 나오기까지, 그 이면에는 Product TF와 개발팀의 피를 말리는 사투가 있었습니다.
대규모 워크스페이스 기능과 시각언어모델(VLM)을 결합한 템플릿화 등 기업 실무를 위한 혁신적인 기능들이 추가되었지만, 그 과정은 결코 낭만적이지 않았습니다. 턱없이 부족한 리소스와 동시다발적으로 터지는 이슈 속에서, 오직 동료들에 대한 책임감 하나로 버텨낸 우리 팀원들의 처절하고도 눈부신 투혼을 기록합니다.
야생에서의 처절한 사투, 그리고 마침내 피어난 결실
프로덕트 TF팀
.png&blockId=344492eb-e8ff-8066-a08f-c92240cf06df)
글로벌 OCRBench v2 리더보드 1위 달성
한국딥러닝(KDL)의 VLM 기술력이 세계 최고 수준임을 입증했습니다.
Announcement
저희 한국딥러닝(KDL)의 모델이 허깅페이스(Hugging Face)에 등재된 멀티모달 벤치마크 'OCRBench v2'에서 전체 1위(Global No.1)를 기록했습니다!
이번 성과는 Gemini 3, GPT-4o 등 글로벌 빅테크 기업들의 모델을 넘어선 결과로, KDL의 시각 언어 모델(VLM) 기술이 세계 무대에서 정점에 서 있음을 증명합니다.
글로벌 OCRBench v2 리더보드 1위 달성AI솔루션개발팀 Ian
영업대표의 자존심을 지키는 기술력
들어가며: 영업대표에게 가장 끔찍한 순간은 언제일까요?
어렵게 콜드콜을 뚫고 성사시킨 금융권 핵심 고객사와의 미팅. 그런데 우리 솔루션이 데모 시연 중에 엉뚱한 데이터를 뱉어내거나, BMT(벤치마크 테스트)에서 타사 솔루션에 밀려 고객의 싸늘한 시선을 받아야 할 때일 것입니다.
영업대표가 아무리 화려한 언변과 철저한 준비로 포장하더라도, 결국 수억 원대 B2B 딜(Deal)의 마침표를 찍는 것은 제품의 진짜 실력입니다. 한국딥러닝(KDL)은 영업대표가 고객 앞에서 기술적 결함 때문에 고개 숙이고 사과하는 일을 결코 만들지 않습니다.
오늘은 일선에서 뛰는 KDL의 영업대표들이 어떻게 이름만 대면 아는 대형 SI 기업과 글로벌 빅테크들을 꺾고 고객사의 선택을 받아내는지, 그 백전백승의 3가지 이유를 금융권을 핵심 사례로 들어 말씀드립니다.
KDL 영업팀이 고객사의 BMT에서 백전백승하는 이유
기술사업팀
AI 엔지니어의 가장 큰 적, 대기 시간
AI 모델을 개발하는 과정은 수많은 가설과 검증의 반복입니다. 하지만 많은 개발자가 모델의 아키텍처를 고민하는 시간보다, 내가 던진 실험 결과가 나오기까지 화면을 멍하니 바라보며 기다리는 시간에 더 많은 에너지를 빼앗기곤 합니다.
공유 서버 자원이 나기를 기다리며 슬랙 메시지를 뒤적거리거나, 제한된 VRAM 안에서 모델을 억지로 구겨 넣기 위해 배치 사이즈를 줄이며 성능과 타협하는 순간, 엔지니어의 창의성은 멈춥니다. 한국딥러닝 개발팀은 이러한 대기 시간이 단순한 시간 낭비를 넘어, 개발자의 몰입을 깨뜨리고 성장의 의지를 꺾는 가장 큰 장애물이라는 점을 누구보다 깊이 공감하고 있습니다.
인프라의 밀도와 몰입에 대하여
개발자의 시간은 GPU보다 비싸다: 한국딥러닝이 인프라에 진심인 이유
AI 솔루션 개발팀
들어가며: 구글도 못 푸는 문제를 우리가 풀 수 있을까?
전 세계 테크 자이언트 구글. 그들이 만든 Vision AI는 가히 압도적입니다.
하지만 대한민국 기업의 실제 비즈니스 현장에 들어가면 이야기가 달라집니다. 수직으로 정렬된 표, 흐릿한 인감도장 위에 겹쳐진 글자, 그리고 한국어 특유의 복잡한 구조까지.
많은 기업이 구글 API를 쓰다가 결국 고개를 저으며 우리를 찾아옵니다.
구글보다 정확한 한국어 OCR을 만드는 법: 한국딥러닝의 진짜 엔지니어링
AI 솔루션 개발팀
AI 문명 재설계! 백엔드 엔지니어, 당신의 코딩은 혁신이 됩니다
안녕하세요! 문자를 읽는 기술에서 문명을 해석하는 Document AI 기술로 세상의 지식과 절차를 다시 설계하는 저희 팀에 오신 것을 환영합니다! 저희는 흔한 OCR을 넘어, DEEP OCR+, DEEP IMAGE 등 최첨단 Vision AI 기술의 심장을 코딩하는 백엔드 엔지니어의 자리가 얼마나 흥미진진하고 가치 있는지 소개하고자 합니다.
함께 일하고 싶은 팀의 모습과, 이곳에서 당신의 커리어가 얼마나 눈부시게 성장할 수 있는지, 구조적이고 이해하기 쉽게 안내해 드릴게요!
Document AI 기술의 최전선! KDL 백엔드 엔지니어
AI솔루션개발팀장 Theo
개발 과정에서 가장 자주 마주치는 함정 중 하나는 ‘과잉 서비스(Over-Servicing)’입니다.
애초에 요구되지 않았던 기능, 혹은 사용자가 필요로 하지 않는 복잡한 구현이 개발자들의 선의와 책임감 속에서 자연스럽게 추가되는 경우가 많습니다.
‘과잉 서비스’ 왜 이런 현상이 생길까요?
•
“타사에서는(전임자는) 해줬는데 왜 안 되나요?”
비교에서 비롯된 막연한 불안이 때때로 기능 확장 압박으로 이어집니다. 하지만 그것이 우리 서비스, 우리의 사용자에게 꼭 필요한지는 별도 고민이 필요합니다.
•
처음부터 충분한 커뮤니케이션이 이루어지지 않았기 때문에
모호한 요구사항이나 불분명한 합의는, 이후 과잉 구현으로 보상되기 쉽습니다. “혹시 빠뜨린 게 있진 않을까?”라는 불안의 에너지가 생산성을 파괴하는 우회로가 되곤 합니다.
•
어설픈 선의와 정의감의 아이러니
개발자는 ‘조금 더 완벽하게, 조금 더 친절하게’라는 마음으로 움직입니다. 그러나 그 선의가 오히려 일정과 팀 전체의 에너지를 갉아먹고, 사용자가 원치 않는 결과물을 만들어내기도 합니다.
[AI 개발 인사이트] 과잉 서비스가 발생하는가?
AI 솔루션 개발팀
왜 우리는 같은 질문을 반복할까요?
개발팀에서 자주 듣는 말이 있습니다.
“이거 어떻게 하더라?”, “저번에도 물어봤던 것 같은데…”
반복되는 질문과 답변, 그리고 그 과정에서 소모되는 시간.
우리는 분명 열심히 일하고 있는데, 왜 생산성은 기대만큼 오르지 않을까요?
속인화는 없앨 수 없습니다, 하지만…
사람이 일하는 조직에서 ‘속인화’(특정인에게 업무가 집중되는 현상)는 완전히 없앨 수 없습니다.
[개발문화] 매뉴얼이 없다: 개발팀의 속인화와 생산성의 딜레마
AI 솔루션 개발팀
AI 기술은 산업 전반으로 빠르게 확장되고 있으며, 이에 따라 개인 개발자에게도 새로운 기회와 경쟁 환경이 열리고 있습니다. 앞으로의 시장 변화에 맞춰 경쟁력을 갖추기 위한 전략을 정리합니다. 국내 AI 개발자 인재 시장의 확장은 개발자에게 단순한 기술 습득을 넘어, 데이터 기반 문제 해결, AI 활용, 비즈니스 이해, 커뮤니케이션 등 복합적 역량을 요구합니다. 지금이 바로 커리어 패러다임을 바꾸고, 자신만의 경쟁력을 갖출 최적의 시기입니다.
우선 AI 개발자에게 유리한 커리어 성장 전략부터 살펴볼까요?
1. 데이터 기반 사고력과 AI 활용 능력 강화
•
데이터 중심 문제 해결: 단순히 코딩 스킬에 머무르지 않고, 데이터를 분석하고 AI를 실무에 적용하는 능력을 키워야 합니다. 데이터 엔지니어링, MLOps, AI 서비스 개발 등 데이터와 AI가 결합된 영역이 더욱 중요해지고 있습니다.
KDL팀과 함께 AI 중심 데이터 엔지니어링 커리어를 빠르게 성장시키세요.
AI 솔루션 개발팀
왜 AI 개발 소요 시간은 예측이 어려울까?
AI 개발자에 마감일은 명확하지만, “언제 끝날지”에 대한 답변은 늘 모호합니다. 열심히 일해도 생산성이 생각만큼 오르지 않는 이유, 그리고 그 이면에 숨겨진 복잡한 현실을 짚어봅니다.
문제지도 발견 —
소요 시간을 즉답할 수 없는 두 가지 배경
•
데이터와 불확실성
AI 모델 개발은 전통적인 소프트웨어 개발과 달리, 데이터의 품질과 양, 그리고 문제 정의의 명확성에 크게 좌우됩니다. 데이터가 부족하거나 품질이 낮으면, 개발자는 반복적으로 실험과 수정 과정을 거쳐야 하며, 이 과정에서 예상치 못한 변수들이 계속 등장합니다.
[AI 개발 인사이트] 개발 소요 시간을 예측할 수 없는가?
AI 솔루션 개발팀
쓸모없는 회의, 이제는 줄여야 할 때
열심히 일하지만 개발 생산성은 좀처럼 오르지 않는 이유,
그 중심에는 ‘회의’가 있습니다.
우리는 매일같이 회의에 참석하지만,
정작 회의가 끝나고 남는 것은 적고,
필요한 논의는 오히려 놓치고 있지는 않은지 고민하게 됩니다.
개발팀의 생산성을 높이기 위한 우리의 여정은,
바로 이 회의 문화부터 다시 살펴보는 것에서 시작했습니다.
[개발문화] 쓸모없는 회의가 많은가?
AI 솔루션 개발팀
보고, 연락, 상의가 원활하지 않은가?
정보 흐름의 단절이 생산성에 미치는 영향과 우리의 고민
정보가 흐르지 않을 때, 생산성은 어떻게 무너지는가
개발 현장에서 가장 자주 마주치는 문제 중 하나는, 필요한 정보가 제때 전달되지 않아 업무가 지연되고, 불필요한 대기와 재작업이 반복된다는 점입니다. 예를 들어, 실무자가 작업 중 중요한 이슈를 발견했지만, 이를 어떻게 보고해야 할지, 누구에게 연락해야 할지 명확하지 않다면, 문제 해결이 지연되고 프로젝트 전체 일정에 영향을 미칠 수 있습니다.
구체적인 상황 예시로 설명드려볼까요?
AI OCR 및 Deep Image 솔루션을 개발하는 팀이 있다고 가정해볼게요.
이 팀의 목표는 비정형 문서(계약서, 증빙자료 등)를 자동으로 인식·분류하고, 주요 정보를 추출해 ERP 등 내부 시스템과 연동하는 것입니다. 그러나 정보의 흐름이 원활하지 않을 때, 생산성은 다음과 같은 방식으로 무너집니다.
[개발문화] 보고, 연락, 상의가 원활하지 않은가?
AI 솔루션 개발팀
개발팀장과 실무자의 인식, 과연 같을까요?
같은 목표를 향해 달려가고 있다고 생각했지만, 혹시 저희는 서로 다른 언어로 일하고 있지는 않았을까요?
팀장과 실무자 사이의 인식 차이는 개발 생산성을 저해하는 보이지 않는 장벽이 될 수 있습니다.
저희는 이 질문에서 시작하여, 더 효과적인 협업을 위한 근본적인 질문들을 던져보았습니다.
같은 목표, 다른 언어
AI 솔루션 개발팀에서 팀장과 실무 팀원 간 인식 차이는 역할과 책임의 차이, 시야와 우선순위의 차이, 커뮤니케이션의 부족, 성공 기준의 불일치, 전문성의 다양성 등에서 비롯됩니다.
이 차이를 줄이기 위해서는 팀장과 실무자가 서로의 관점과 역할을 이해하고, 목표와 과정을 명확히 소통하며, 각 직무의 전문성을 존중하는 협업 구조와 문화가 필요합니다.
[개발문화] 개발팀장과 실무자의 인식이 다른가?
AI 솔루션 개발팀
개발 생산성이 낮은 이유는 단순한 “열정 부족”이 아닙니다.
문제는 훨씬 복잡하고, 눈에 보이지 않는 구조적인 병목에서 시작됩니다.
한국딥러닝 AI솔루션개발팀은 지금,
“왜 개발 생산성이 오르지 않는가?”에 대한 근본적인 질문에서 출발해
국내 AI 스타트업 개발자라면 누구나 겪는 문제 지도 그리고 풀이를 하나하나 완성해 나가려 합니다.
“왜 우리는 같은 일을 두 번, 세 번 하게 될까?”
[AI 개발 인사이트] 재작업이 많은가?
AI 솔루션 개발팀
우리는 지금, 이상적인 모습보다 현실적인 문제를 먼저 이야기하려 합니다.
그리고 함께하면 배울 게 많은 팀으로 기억되길 바랍니다.
언젠가는 반드시 해낼 것 같은 팀,
이 팀은 진정성 있게 일하고,
완성형이 아니더라도,
조금씩, 그러나 분명히 앞으로 나아가고 있습니다.
"잘하고 있는 걸까?"라는 질문을 스스로에게 던지며,
지금 이 순간에도 우리는
하루하루 실험하고 정리하고 깨지고 다시 일어섭니다.
기술 선택에서 협업 방식까지, 더 나은 방향을 만들기 위해
실제로 바꾸기 위해 움직이는 팀입니다.
때로는 시행착오를 겪고, 때로는 답을 몰라 헤매지만,
우리는 문제를 외면하지 않습니다.
그 고군분투의 현장을 솔직하게 드러내고자 합니다.
개발팀 안에서 무슨 일이 벌어지고 있고, 어떤 문제와 마주하며 어떻게 버텨내고 있는지,
완벽하지 않습니다. 하지만 감추지 않습니다.
기획 취지
왜 우리는 열심히 일하는데도 개발 생산성은 낮을까?
AI 개발자가 만드는 문제 지도
AI 솔루션 개발팀
미래AI개발팀의 현실을 있는 그대로 보여드립니다.
한국딥러닝 미래AI개발팀이 실제로 어떤 역할을 맡고 있는지, 그리고 현재 어떤 병목이 존재하며 그것이 어떻게 새로운 기회로 이어지는지를 투명하게 공유합니다. 이 글을 통해 AI 분야에서의 커리어 성장을 고민하시는 분들께 현실적인 참고자료, 즉 '진짜 일의 모습이 그려지기’를 바랍니다.
미래AI개발팀은 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 AI 기술 기획부터 기술 설계, 프로토타입 개발까지 전 과정을 책임지는 팀입니다.
AI Project Manager가 이직 시 확인해야 할 3가지 질문
미래 AI개발팀 TPM(Technical Program Manager)
Loren
안녕하세요, AI솔루션개발팀 개발자 로렌입니다.
저는 이번 주제를 전달받았을 때, 제가 평소 좋아하는 유튜브 채널 두 개 (Statquest, 3blue1brown)를 가장 먼저 떠올렸습니다. 제가 소개해드리는 교육 콘텐츠는 일반인 분들도 이해할 수 있는 수준이니 딥러닝 지식에 대해 관심 있는 분들은 살펴보시기를 추천드립니다.
•
이 채널들은 딥러닝의 기반이 되는 수학적 지식을 쉽게 시각화하여 설명합니다.
•
3blue1brown은 한국어 자막도 제공하니 필요하시면 선택해서 보시면 됩니다.
•
특히 아래의 "Machine Learning"과 "Neural Networks" 재생목록을 한 번 쭉 보시면 딥러닝의 기반이 되는 신경망에 대해 이해하실 수 있을 겁니다.
유튜브 Statquest 채널은 데이터 과학, 통계, 머신 러닝에 대한 교육 콘텐츠를 제공하는 유튜브 채널입니다. 이 채널은 쉽게 이해할 수 있는 설명과 시각화를 통해 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.
AI엔지니어가 추천하는 딥러닝 교육 콘텐츠들
AI솔루션개발팀
들어가며
개발자들이 이직할 회사를 판단할 때 매출이나 영업이익 같은 외부 지표도 중요하지만, 팀의 문화나 업무 방식은 직접 체감하지 않으면 알기 어려운 부분입니다. 그래서 이 글에서는 외부에서 파악하기 힘든 내부 관점, 즉 팀의 문화와 일하는 방식을 중심으로 개발팀의 상황을 살펴보고자 합니다.
한국딥러닝이 쌓아온 약 6년의 시간 중, 본격적으로 비전 인공지능 시장에서 자리를 잡기 시작한 건 지난 2년간의 압축 성장 덕분이라고 생각합니다. 이 기간 동안 우리는 수많은 장애물에 부딪히고, 그것들을 하나하나 해결해 나가며 지금의 자리에 도달했습니다. 물론 여전히 해결 중인 문제들도 있고요.
이 글에서는 그런 여정 속에서 3년 차 개발자이자 팀을 관리하는 매니저로서 제가 바라본 우리 회사의 현재를 정리해 보려 합니다. 여기에서 이야기할 기준들은 저 역시 과거 구직 활동 중 스스로에게 던졌던 질문이며, 합류를 고민할 때 실제로 도움이 되었던 판단 틀이기도 합니다. 개발자마다 기준은 다를 수 있지만, AI분야 개발자가 일하고 싶은 회사는 다음의 세 가지를 충족해야 한다고 생각합니다.
내 일의 임팩트가 보이는 AI 개발팀 찾기
Loren
.jpg&blockId=1c2492eb-e8ff-8137-8e39-eee047855e98)
B2G 비즈니스의 '꽃' 사업계획서 직무에 대한 궁금증 뽀개기
많은 인턴 /신입 지원자분들은 다양한 아이디어, 취창업 공모전을 통해 얻은 수상 이력을 어필합니다.
하지만 대다수 지원자 분들은 서류검토 단계에서 불합격 처리됩니다. 대체 왜 그럴까요? 공모전과 B2G 사업은 그 목적과 평가기준이 다르고 이에 따라 회사가 사업을 수주해 내기 위해 필요로 하는 인재의 역량도 달라집니다.
결론적으로, 공모전 당선은 아이디어의 가능성을 검증하고, 각 분야의 인재를 발굴하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 반면, B2G 사업계획 수주는 실제 사업화를 목표로 하며, 시장성과 기술력, 실행 계획 등을 종합적으로 평가한 뒤 선정합니다. 즉, 공모전 당선은 아이디어의 시작점이라면, 사업계획/제안서 수주는 그 아이디어를 현실로 만들어내는 과정이라고 할 수 있습니다. 안타깝게도 대다수 사업계획서/사업개발 포지션 입사 지원자들의 이력서와 포트폴리오에서는 이 역량을 확인할 수 있는 내용이 담겨 있지 않습니다.
'사업계획'의 목적은 아이디어 검증이 아닙니다.
HR Part
문제 해결의 '본질'에 집중하는 한국딥러닝 AI 엔지니어들
한국딥러닝 개발팀에서 '진짜' 문제 해결을 경험하세요!
저희는 Vision AI 기술을 활용하여 다양한 산업 분야의 문제 해결을 돕는 AI회사입니다.
많은 AI 회사들이 고객이 요구하는 기술을 개발하는 데 집중하지만, 저희는 근본적인 문제 해결에 더욱 집중합니다. 왜냐하면 "고객이 원하는 건 단순히 AI 모델이 아니잖아요?"
저희는 고객의 진짜 문제가 무엇인지 파악하기 위해 각자 문제 해결사로서 대응합니다. 고객과 함께 문제 상황을 분석하고, 최적의 해결 방안을 찾아나갑니다.
"고객이 원하는 건 단순히 AI 모델이 아니잖아요?"
HR Part
한국딥러닝(KDL) 크루들이 전하는 나의 꿈과 목표를 공유합니다.
논리적인 디자인을 통해 사용자 경험을 깊이 있게 만드는 것이 목표
마케팅팀 Joy
나는 인공지능 스타트업을 창업한 27살의 여성 대표이다.
그리고 우리 회사는 돌아오는 5월 22일, 창립 5주년을 맞는다. 22살부터 27살까지, 5년 간의 도전을 돌아보고자 한다.
어릴 적부터 나는 유별나게 돈 버는 것을 재미있어하는 아이였다. 초등학생 때는 만화를 그려 친구들에게 300원에 대여해 주었고, 학생 시절에는 학교 마크가 새겨진 패딩을 공장에서 주문 제작해 천 벌 넘게 팔기도 했다. 점점 스케일이 커져서 나중에는 미국에서 에어팟이 출시되었을 때는 중국에서 대량으로 케이스를 들여와 한국 출시 시점에 맞춰 풀어보기도 했다.
대학교에 입학해서는 공모전에 참가해 상금을 휩쓸었다. 여러 차례 심사장에서 만난 심사위원들로부터 “상금헌터”라는 비아냥도 들었다. 게임해서 이기면 도파민이 도는 것처럼, 돈을 버는 자체가 큰 성취감을 주었다. 이제 갓 스무살이 넘었지만, 잘 벌면 매달 몇 백원씩 수중에 들어오고는 했다.
하고 싶은 일은 기어코 해내야 직성을 풀리는 성격 덕분에, 21살 대학교를 다니면서 예비 유니콘 스타트업 몇 곳에서 일할 기회를 얻었다. 그리고 이 스타트업이라는 곳은 나에게 말도 안되는 기회를 주었다. 내가 의지만 있다면 언제든지 무엇이든 할 수 있는 환경이 조성되었다. 덕분에 평소라면 만나보지도 못했을 대표님들 옆에서 스타트업이 무엇인지, 어떤 것을 추구하는지, 스타트업 생태계가 어떻게 돌아가는지에 대해 배울 수 있었다.
그렇게 이듬해 봄, 나는 창업을 결심하게 되었다.
회사 창립 5주년을 회고하며
CEO Katie
“우리의 궁극적인 목표는 인간보다 똑똑한 TT3 기술을 만들어 3D 제작의 미래를 이끄는 겁니다. 3D 작업 비용을 오로지 창작에만 쏟아부을 수 있는 세상을 만들겠습니다.”
한국딥러닝(KDL)에는 약 6년 전 창업 때부터 DEEP OCR 프로덕트를 대표 Katie와 함께 만들고, 3년 전부터는 TT3 프로덕트를 만들기 위해 헌신해 온 크루가 있습니다. 3D Generative AI로 가는 여정 중 하나인 아시아 최대 3D 에셋 마켓플레이스 POLYGROUND를 기획, 론칭해 운영해 온 팀장 Dave입니다.
세계 최고 글로벌 발명 어워드, 에디슨 어워드 금상 수상 (예시자료)
2024년 4월에는 Dave를 중심으로 한 TF팀이 에디슨어워드 1등 골드메달을 거머쥐는 쾌거도 이뤄냈는데요. 권위 있는 에디슨 어워드 수상이 어떤 과정을 통해 얻어진 결과인지 궁금해하지 않을 수 없습니다. 함께 출품 작업을 진행한 Loren, Zizi도 함께 이야기를 나눴습니다.
“한국 최초 에디슨어워드 엔지니어링 툴 부문 GOLD PRIZE 수상 후기”
미래 AI 개발팀 팀장 DAVE
Load more