도서 리뷰: 잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

ML이란 단어가 더 이상 특별하지 않은 시대다. 대부분의 조직이 머신러닝을 도입하고 있고, 모델을 훈련시키는 건 이제 기술적으로 큰 장벽이 아니다. 그런데 왜 많은 ML 프로젝트는 끝내 배포되지 못한 채 사라질까? 이 책은 그 질문에서 출발한다. 단순히 모델을 만드는 법이 아니라, '머신러닝 팀이 어떻게 일해야 하는가?'를 묻고 답한다. 즉, ‘기술’이 아닌 ‘팀’, ‘문화’, ‘프로세스’라는 현실적인 키워드를 중심에 둔다.

Part 1에서는 ML이 제품으로 구현되기까지의 전 과정에서 어떤 준비와 구조가 필요한지를 다룬다. 제품 기획 단계부터 전달까지, ML 기술이 단순한 성능 자랑이 아닌 고객 가치로 전환되기 위한 전략과 실행 방식이 설득력 있게 제시된다. Part 2는 보다 실무적인 내용으로 채워져 있다. 의존성 관리, 자동 테스트, 컨테이너 환경 구성, 리팩터링, 기술 부채, CI/CD 등 ML 개발 과정에서 마주칠 수밖에 없는 문제와 그에 대한 구체적인 해법을 담았다. 특히 모델 테스트를 별도 챕터로 구성해 설명한 점은 ML 특유의 문제 의식을 깊이 이해하고 있다는 방증이다. 그리고 Part 3에서는 기술만으로는 성과를 만들 수 없다는 전제를 바탕으로, 효율적인 팀 구성과 리더십, 조직 설계, 협업 구조까지 촘촘하게 짚는다. 조직의 성숙도가 프로젝트의 성공 가능성과 직결된다는 점이 여러 사례와 함께 풀려 있다. 한편, IDE 활용법이나 노트북 코드 리팩터링처럼 실무의 생산성을 끌어올리는 작고도 실질적인 요소들까지 놓치지 않고 다뤘다는 점이 인상 깊다. 표면적인 기술 트렌드보다 일하는 방식을 개선하는 데 집중한 점이 이 책의 진짜 매력이다.

이 책은 단순한 개발서도, 팀 운영 매뉴얼도 아니다. ML을 실전에서 다루는 팀에게 꼭 필요한 구조적 사고, 실용적인 엔지니어링 프레임워크, 그리고 일의 지속 가능성을 만드는 문화적 감각이 유기적으로 엮여 있다. 기술만 잘 다룬다고 해서 좋은 팀이 되진 않는다. 일의 방식부터 다시 묻고 싶은 팀이라면, 이 책은 꽤 현실적인 방향을 제시해 줄 것이다.