김문규 알스퀘어 CTO "빅데이터 너머 '딥데이터 프롭테크'로 진화"

많은 기술 기업들이 방대한 데이터를 수집한 뒤, 이를 기반으로 최적의 서비스와 사업을 전개함으로써 수익을 극대화 하는 데 막대한 예산을 사용한다. 각 분야에서 인공지능(AI) 기술 중 하나인 기계학습(머신러닝)과 심층학습(딥러닝)을 통해 데이터를 가공하고 고도화함으로써 시장에서 독보적인 지위를 얻는 데 힘을 쏟는다.

상업용 부동산 중개를 전문적으로 취급하는 프롭테크 기업 알스퀘어 역시 마찬가지다. 전국 곳곳에 뻗어있는 상업용 부동산 정보를 한데 모으고, 기술을 활용해 사무실이 필요한 기업들에게 최적의 공간을 연결시켜준다.

현재 알스퀘어는 상업용 부동산 시장에서 한 단계 진보를 위한 변곡점에 서 있다. 이를 위해 연내 20%, 내년 30% 개발 인력을 확대함으로써 그 동안 수집한 데이터를 더욱 깊이 있는 정보로 가공해 이용자들에게 제공한다는 방침이다. 이를 위해 실력 있는 개발자들을 적극 채용해 기술 고도화를 꾀한다는 계획이다. 소프트웨어뿐 아니라 프로덕트, 사용자경험(UX) 등 전 분야의 개발자를 채용 중이다.

김문규 알스퀘어 CTO. 삼성허브, 밀크, 리더스허브, 페이퍼가든 패밀리스퀘어 등 사용자 친화적인 서비스프로덕트 개발리딩.MSC와 무선사업부를 거쳐 소프트웨어 엔지니어링과 제품 기획을 경험한 전문가.

■ “깊이 있는 데이터, 사람과 기술의 조화가 알스퀘어의 강점”

삼성전자 무선사업부 출신인 김문규 알스퀘어 최고개발책임자(CTO)는 프롭테크 성장성과, 이 시장에서 가진 알스퀘어의 경쟁력과 가능성을 믿고 합류했다. 김 CTO는 사람과 기술의 조화를 이루는 것이 알스퀘어 고유의 강점이라고 소개했다.

김 CTO는 “외부에서 가져온 공개 데이터를 활용하는 기업들은 많지만 알스퀘어는 두 발로 찾아 확보한 독보적인 데이터를 활용해 빅데이터를 고도화 중”이라면서 “사람이 직접 하기 어려운 작업을 줄여주는 기술과, 기술로 해결하기 어려운 궂은일을 마다하지 않는 사람과의 조화야말로 다른 프롭테크 기업에서 보기 힘든 알스퀘어 고유의 강점”이라고 설명했다.

김문규 CTO에 따르면 알스퀘어는 전국 700만개 상업용 부동산 빌딩 기본 정보와, 12만 건이 넘는 상세 매물 정보를 다룬다. 하지만 이 회사의 진짜 경쟁력은 타사 대비 깊이 있는 정보다. 해당 건물의 소유주가 어떤 업종의 임차인을 선호하는지, 건물주의 관심사와 성향은 어떤지, 해당 건물의 숨겨진 계약 조건은 무엇인지 등을 파악할 수 있어서다. 알스퀘어는 이 같은 정보의 가치를 극대화할 수 있는 기술을 준비 중이다.

■ “수평적인 개발 조직 문화...서비스에 대한 부모 같은 마음 필요해”

김 CTO가 이끄는 알스퀘어 개발 조직의 문화는 ‘수평’으로 요약된다. 팀장과 같은 리더 없이 프로덕트 매니저와 테크니컬 매니저가 의견 조율자 역할을 한다. 누구나 자기 의견을 낼 수 있고 지식과 정보는 투명하게 공유된다. 월 1회 온라인 타운홀 미팅을 열어 개발팀의 방향과 성과를 공유하며 합을 맞춘다. 부족한 부분들은 전문 기업과 협력해 보완해 가는 구조다.

김문규 CTO는 “전문성과 주인의식을 가진 인재들이 모여 축구 드림팀처럼 강한 테크 팀을 완성하고 싶다”면서 “자신이 만드는 서비스를 아이를 향한 부모의 마음처럼 진심으로 책임지고 고객을 생각하는 배려심을 가진 인재들을 동료로 모시고 싶다”고 말했다.

[다음은 김문규 CTO와의 일문일답]

Q. 창사 이래 첫 대규모 개발자 채용입니다.

“현재 알스퀘어 테크 팀은 전체 구성원의 약 15%입니다. 많이 부족하죠. 연내 20%, 내년 상반기에 30%까지 개발 인력을 확대할 겁니다. 급속 성장 과정의 혼란보다 안정감 있고, 조화로운 성장을 지향하죠. 하고 싶은 것을 모두 해내려면 우리 테크 팀 규모가 작다고 생각되기 때문에 소프트웨어뿐 아니라, 프로덕트, UX 등 전 분야의 개발자 참여를 기다리고 있습니다.”

Q. 프롭테크 선도 기업으로서 강조되는 알스퀘어 핵심 기술력은 무엇인가요.

“사람과 기술의 협업입니다. '사람이 직접 하기 어려운 작업을 줄여주는 기술'과 '기술로 해결하기 어려운, 궂은일을 마다치 않는 사람(필드 매니저)'과의 조화. 이는 다른 프롭테크 기업에서 보기 힘든, 알스퀘어 고유의 강점이죠.

최근 대규모 시스템 업데이트를 위한 데이터 정비 과정에서 3천여 지점 정보 보정이 필요했습니다. 이는 정부 등이 확보한 공개 데이터베이스로 확보한 것이 아니기 때문에 테크 팀이 혼자 풀어낼 수 없었죠. 결국 알스퀘어 필드 매니저들이 3천여 지점을 직접 답사하고, 우리 테크 팀은 해당 정보를 활용해 데이터 보정을 30여 일 만에 잘 마무리할 수 있었어요.

외부에서 가져온 공개 데이터를 활용하는 빅테크 기업은 많습니다. 우리는 두 발로 찾아 확보한 유니크한 데이터를 활용해 빅데이터 고도화를 준비 중입니다. 빅데이터에서 입력 데이터 품질이 중요한 것은 자명합니다.”

Q. 어떤 점에 방점을 두고 프롭테크 개선을 추진 중인가요.

“10여 년에 걸쳐 확보한 방대한 빅데이터(big data)뿐 아니라 질적으로 유의미한 정보를 담은 딥데이터(deep data)를 추구합니다. 수년간 국내 상업용 부동산 분야에서 독보적 입지를 구축한 알스퀘어는 전국 700만 개 상업용 부동산 빌딩 기본 정보와 12만 건이 넘는 상세 매물 정보를 다룹니다. 보유한 부동산 데이터의 규모는 국내 최고 수준임을 자부하지만, 각 매물 관련 상세 정보는 상상하는 것 이상의 깊이를 갖고 있죠.

예를 들면, 건축물대장 또는 토지대장을 확인하면, 몇 층이고 연면적은 몇 평 건물인지 확인할 수 있어요. 그러나, 해당 건물의 소유주는 어떤 업종의 임차인을 선호하고, 건물주 관심사나 성향은 어떤지, 해당 건물의 숨겨진 계약 조건은 무엇인지는 알 수 없죠. 우리는 이런 유니크한 데이터를 들고 있어요. 알스퀘어 테크는 딥데이터를 활용해 다른 프롭테크 기업이 따라 할 수 없는 높은 수준의 예측이 가능합니다. 우리는 이 정보의 가치를 극대화할 기술을 준비하고 있죠.”

Q. 알스퀘어 개발 총괄 합류는 계기는 무엇인가요. 합류하기 전과 후는 어떤 차이가 느껴지나요.

“삼성전자에서 갤럭시 첫 모델부터 개발에 참여해 왔어요. 그리고 밀크와 삼성허브, 페이퍼가든, 삼성 블록체인 등 대표 서비스 개발을 리드했죠. 글로벌, 라지 스케일 플랫폼에 대한 높은 이해도를 얻고, 최근까지 프로덕트 매니지먼트 업무를 수행하며 기술과 고객 지향간 균형 잡힌 시각을 견지하고자 노력해 왔어요.

알스퀘어 합류 전 2가지를 자문했고, 확신을 얻었죠. 첫째 '내가 뛰어들 '프롭테크 시장은 얼마나 성장할까.' 미국 프롭테크 기업 '질로우(Zillow)는 시장 점유율 97%에 육박하는 1억3천만 채 주택 정보를 보유하고 있죠. 그러나 온라인 시장 침투율은 1% 수준이에요. 프롭테크는 상승 여력이 무궁무진한 산업 영역이죠.

둘째는 알스퀘어가 가진 독보적 장점입니다. 타 사가 흉내 낼 수 없는 막강한 오프라인 역량이죠. 뛰어난 테크 팀 구축은 쉽지 않은 일이지만, 강력한 오프라인 팀을 이루는 것도 어려운 일이라고 생각합니다. 저를 포함한 테크 팀이 힘을 보탠다면, 독보적인 글로벌 프롭테크 기업으로 우뚝 설 것이라 믿었어요.”

Q. 알스퀘어 개발자는 어떻게 일을 하나요.

“가상의 팀 '스쿼드(squad)'에 속해 제품 개발에 기여합니다. 수평 조직으로, 팀장과 같은 리더가 없죠. '프로덕트 매니저'와 '테크니컬 매니저'가 있는데, 이들은 의견 조율자입니다. 누구나 자기 의견을 낼 수 있습니다. 일정을 스스로 제시하고, 이를 지키기 위해 자율적으로 과제를 수행하죠. 지식과 정보를 투명하게 공유합니다. 과제 이슈는 지라와 슬랙을 통해 누구나, 언제든 자세한 상황 확인이 가능합니다. 이런 노력 덕분에 합류한 신규 인력도 스쿼드 일원으로 빠르게 스며들죠. 월 1회 온라인 타운홀 미팅을 열어 테크팀의 그림을 공유합니다. 성과를 공유하고, 새로운 동료를 소개하며, 사업 전략과 기술 로드맵을 되새기며 방향성을 맞춰 갑니다.”

Q. 알스퀘어는 국내외 다수의 프롭테크(집토스, 프롭지, 마미코스 등)에 투자한 바 있습니다. 이들과 어떤 기술적 시너지를 준비하나요.

“알스퀘어의 상업용 부동산 빅데이터와 딥데이터는 국내 최고 수준입니다. 부족한 분야는 전문 기업과 협력해 적극 해결해 갈 거예요. 우리 인테리어 부동산 연계 사업 빅데이터를 최근 투자를 단행한 프롭테크 AI 기업 A사의 인테리어 AI와 결합한 것이 좋은 사례죠. 직접 구축한다면 몇 년이 걸리겠지만, 파트너십을 통해 즉시 제품 적용이 가능합니다.”