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Research Team

옴니어스 연구팀은?

옴니어스 AI 연구팀은 머신러닝 분야의 cutting-edge 기술들을 패션 도메인이 가진 특성에 맞는 적합한 형태로 변형/적용하며 문제를 풀어나가고 있습니다. 패션 이미지를 제대로 해석하기 위해서는 아이템, 형태 등과 같은 객관적인 속성 부터 스타일, 감성키워드와 같은 정성적인 속성 그리고 성별, 사람의 자세, 옷의 겹침 등 속성의 높은 복잡도와 이미지의 비정형성을 극복해야 합니다. 그렇기 때문에 패션을 해석하기 위한 머신러닝 모델을 개발하는 것은 단순히 딥러닝 모델을 블랙박스처럼 활용하는 것 이상의 많은 노력을 필요로 합니다.

옴니어스는 글로벌 수준의 패션 AI 기술을 개발하기 위해, 지난 6년간 자체 개발한 데이터 수집 툴을 통해 패션 전문가 그룹과 머신러닝 전문가가 협업을 하여 OMNIOUS Fashion 데이터셋을 구축해왔습니다. 또한 지난 3년간 상용화된 머신러닝 서비스를 운영하면서 고객사의 피드백이 지속적으로 반영되어 더욱 real world에 근접한 데이터셋으로 진화하고 있습니다. 옴니어스 AI 연구팀은 이러한 학습데이터를 활용해 패션을 이해하는 머신러닝 연구와 시장의 문제를 지속적으로 해결하고 있습니다. 최근에는 수요 예측을 통한 재고 관리 최적화를 시작으로 패션을 넘어 다양한 리테일 영역으로의 확장을 진행중에 있습니다.

옴니어스 연구팀은 어떤 연구를 하나요?

Computer vision

Fashion object detection and fine-grained classification
Multi-label attributes detection and multi-task learning
Robust fashion image retrieval
Noisy label classification
Semi-supervised / Self-supervised learning
Style keyword generation
Near duplicate image detection

Recommendation

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Personalized recommendation

Trend analysis

Fashion trend forecasting
Demand forecasting
Social network analysis

그 밖의 연구 주제들

ML Ops
Model compression / knowledge distillation
Out-of-distribution detection / model calibration

우리팀은 이렇게 일합니다.

기본적으로 Agile 방식의 Sprint 를 팀별로 커스터마이즈 하여 업무를 진행합니다. 아무래도 연구팀의 특성 상 서비스 별 Sprint와는 독립적으로 진행되어야 하는 부분들도 있기 때문에, 정해진 기간 동안 풀어야할 task를 정한다기 보다 업무의 자율성과 효율성을 높이기 위해 4주 정도의 term을 두고 Sprint review 및 planning 미팅을 하고 있습니다. 그 외에도 최신 연구 동향을 파악하기 위한 주 1회의 논문 리뷰 미팅, 그리고 각자 연구 결과에 대한 discussion을 위한 리뷰 미팅 등을 통해 연구를 진행합니다.

이 툴을 쓰고 있어요.

모델 배포 문서 관리, 팀 업무 Convention은 Confluence를 통해 진행하고, 이슈 관리는 Trello를 사용하고 있어요. 프로젝트 Documentation 뿐만 아니라, 최신 논문 리뷰, 연구 미팅 자료 등 정기적인 미팅 발표 준비는 Notion을 통해 진행합니다.

우리 팀은 이런 사람을 원해요.

  • 호기심이 많고 도전을 즐기시는 분
  • 주도적으로 문제를 찾고 그를 연구주제로 formalize 하여 해결하는 과정을 즐기는 분
  • 자기 분야에 전문성을 추구하시는 분
  • 실패를 두려워하지 않고 배우는 자세로 일하시는 분
  • 좋은 팀 플레이어

우리팀에 와야 하는 이유, 딱 말해드립니다.

옴니어스는 지난 2015년 설립된 이래로 약 3000만장 이상, 1000여가지 이상의 디테일한 패션 속성이 담긴 학습용 데이터 셋을 자체 구축 및 지속적으로 확장하고 있습니다. 이 데이터로 해볼 수 있는 연구가 많다는 것이 옴니어스 연구팀의 가장 큰 장점입니다. 양질의 데이터 외에도 회사 내부에 패션 도메인 전문가로 이루어진 패션 데이터 팀이 있기 때문에 끊임없이 최적의 AI 모델 학습을 위한 고민을 함께 하고 있습니다. 또한, 회사 내부 서비스인 데이터 랩을 통해 지속적인 학습 데이터 검수는 물론 연구팀의 필요에 따라 자동으로 export가 가능한 파이프라인도 구축이 되어 있습니다.

업무 외적으로도 회사는 빠르게 성장하고 있습니다. 지금까지 옴니어스 연구팀은 패션 서비스 상용화와 관련된 연구들에 집중했다면, 앞으로는 회사의 기술력을 확보하여 기술 장벽을 쌓고, 옴니어스의 기술력을 널리 알리는 것이 연구팀의 가장 큰 목표입니다. 옴니어스 연구팀에서 회사와 함께 성장할 수 있는 분이라면 언제나 환영입니다.

팀 리더로써 이건 보장합니다.

회사이기 때문에, 스타트업이기 때문에, 하고 싶은 연구와는 다른 업무를 어쩔 수 없이 하게 되는 일들이 생깁니다. 제가 연구팀 리더로써 가장 크게 신경쓰는 부분이 바로 이 부분입니다. 연구팀원들이 각자 하고 있는 연구에 집중할 수 있도록, 회사의 서비스 방향이 연구의 방향과 잘 align이 되어 시너지가 날 수 있도록, 그리고 개인의 성장이 회사의 성장으로 이어질 수 있도록 팀 문화를 만들어 나가고 있습니다.