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에 따르면 인디드는 클라우드 네이티브이자 데이터 중심의 디지털 전환을 통해 빠르게 진화하는 AI 시대에 최적화된 기반을 마련했다. 그는 “단순히 AI를 도입하는 것이 아니라, 사람의 지능과 공감력이 기계의 지능과 결합되는 에이전틱 조직을 구축하고 있다”라고 설명했다.

그는 “대규모 기술 전환을 통해 구직자, 고용주, 그리고 자사 직원의 연결성이 한층 강화됐다. 기술적 마찰을 줄인 덕분에 사람들과의 대화가 더욱 풍부해졌다”라고 말했다.

모아상은 모회사 리크루트홀딩스(Recruit Holdings)의 임원으로도 재직 중이며, 이전에는 자회사 글래스도어(Glassdoor)의 IT 총괄을 맡았다. 그는 보스턴대학 娇色导航이그제큐티브 프로그램과 미 해군 원자력 잠수함 학교를 졸업했고, 잠수함 승선 중 IT와 코딩에 대한 열정을 키웠다. 특히 군 입대 전에 노숙 생활을 한 경험도 있는 그는 자신의 IT 역량만큼이나 인디드의 사명에도 헌신하고 있다고 언급했다.

모아상이 처음 글래스도어로부터 IT 총괄직 제안을 받은 것은 이탈리아에 머물던 때다. 그는 “당시 글래스도어는 아직 작은 조직이었지만 바로 합류를 결심했다. 사람들이 일자리를 찾도록 돕는다는 아이디어에 매료됐다. 경제적 불안정 속에서 실직 상태를 겪었던 내 경험과 맞닿아 있었다”라고 말했다.

클라우드 전환으로 기반 다진 혁신 여정

5년 전 모아상이 인디드에 합류했을 때 인프라는 대부분 기존 온프레미스 서버 기반 아키텍처였다. 당시 인디드 IT팀은 이 방식이 비용 효율적이며 자사 미래에 대한 통제력을 확보할 수 있는 구조라고 판단했다.

인디드 같은 대기업이 클라우드에서 워크로드를 운영하지 않는 경우는 드물었지만, 모아상은 자사의 마이크로서비스 플랫폼이 향후 클라우드 전환 시 강점이 될 것이라고 판단했다. 그는 클라우드가 인디드의 판도를 바꿀 전환점이 될 것이라 보고, 민첩성을 즉시 확보함과 동시에 IT 인력을 새로운 방향으로 준비시키기 위해 AWS로 워크로드 이전을 시작했다.

약 4년 반 전부터 계획된 인디드의 AWS 마이그레이션은 1년 반 만에 완료됐다. 초반에는 리프트 앤 시프트(lift and shift) 방식으로 진행됐지만, 이후 1년간 IT팀은 인디드의 워크로드를 클라우드 네이티브 구조로 전환하는 데 집중했다. 모아상은 개방형 설계, 컨테이너 오케스트레이션, API 우선의 이벤트 기반 설계를 수용함으로써 느슨하게 결합된 클라우드 네이티브 아키텍처를 구현할 수 있었다고 설명했다. 이런 구조가 애플리케이션의 클라우드 역량을 극대화하고 AI 시대에 적합한 인프라로 경쟁력을 높일 수 있다는 판단이었다.

모이상은 “첫 번째 전환점은 애자일 조직으로 탈바꿈하는 것이었다”라고 말했다. 이어 “하이퍼스케일러 모델로 전환하고, 서비스 방향을 이에 맞춰 조정했다. 데이터 전략을 통합해 다음 단계의 디지털 전환에 대비한 것도 주요 변화 중 하나였다”라고 설명했다.

특히 데이터 아키텍처 개편은 인디드의 최우선 과제였다. 인디드는 온프레미스 환경에 있던 데이터 레이크를 AWS로 이전했으며, 기존에 스노우플레이크(Snowflake), 태블로(Tableau), 엘라스틱 맵리듀스(Elastic MapReduce) 기반 기술에 분산돼 있던 데이터를 AWS 기반의 통합된 데이터 레이크와 레이크하우스 구조로 옮겼다. 모아상은 이를 통해 분석뿐만 아니라 운영 측면에서도 확장성과 유연성을 갖춘 공유 데이터 아키텍처를 구축할 수 있었다고 설명했다.

또한 모아상은 관찰 가능성, 거버넌스, 데이터 분류, 품질 관리를 지원하는 개방형 데이터 아키텍처로 AI 시대를 대비하고자 했다. 이에 따라 인디드의 데이터 레이크하우스를 아파치 아이스버그(Apache Iceberg) 기반으로 구축하기로 결정했다.

이 결정은 산업 환경 변화 속에서 인디드에 예상보다 훨씬 큰 가치를 제공했다. 모아상은 “특정 쿼리 엔진에 종속되지 않는 통합 구조를 원했다. 스노우플레이크 같은 쿼리 엔진의 사용 여부는 덜 중요해졌고, 오히려 통합된 인프라를 갖추는 것이 더 중요했다”라고 설명했다.

그는 “세일즈포스, 아마존, 구글 등 주요 기업들이 아이스버그를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원하기 시작하면서, 선택이 예상치 못한 추가 가치를 제공했다. 모든 클라우드 서비스 업체와의 상호운용성을 염두에 두고 아이스버그를 선택한 건 아니지만, 결과적으로 더 높은 내구성, 성능, 유연성 때문에 아이스버그를 택한 결정이 유리하게 작용했다”라고 말했다.

AI로 구현하는 구직 경험

인디드 엔지니어들은 구직자와 고용주 간의 최적 매칭을 구현하기 위해 수년간 머신러닝(ML) 알고리즘과 모델을 개발해 왔다. 하지만 약 5년 전 클라우드 마이그레이션을 시작할 당시만 해도, 모아상과 IT팀은 생성형 AI의 실현이 아직 멀었다고 판단했다. 그럼에도 불구하고 약 3년 전부터 ‘선도적’이고 ‘유망한’ 생성형 AI 파일럿 프로젝트를 시작했다.

데이터 품질에 집중한 덕분에 인디드는 2년 전부터 AI 모델을 실제 서비스에 적용할 수 있었으며, 이후 AI를 전사에 걸쳐 도입하기로 결정했다.

현재는 오픈AI 기반 모델을 중심으로 학습을 진행하고 있지만, 인디드는 특정 모델에 종속되지 않는 전략을 유지할 계획이다. 모아상은 “규모에 상관없이 가장 적합한 모델을 선택해 예비 구직자와 고용주 간의 새로운 매칭 방식을 모색하고, 사람들이 일자리를 얻는 방식을 재구상하는 것이 목표”라고 설명했다.

모아상에 따르면, 인디드는 생성형 AI와 에이전틱 AI 개발의 상당 부분을 AWS의 ‘베드록(Bedrock) 스타일 플랫폼’과 AI 기반 개발 도구를 활용해 사내에서 구축해 왔으며 앞으로도 이 같은 방식을 이어갈 계획이다.

한편, 인디드는 세일즈포스 에이전트를 도입해 주로 시장 진출(go-to-market) 활동에 활용하는 전략도 병행하고 있다.

모아상은 “시장 진출을 위한 판매 및 고객 서비스 요구사항을 충족하는 데는 자체적인 에이전틱 솔루션을 직접 개발할 필요가 없다. 세일즈포스는 플랫폼 중심 전략이고, 우리는 이를 통해 속도와 품질을 확보했다. 해당 영역에서 세일즈포스의 혁신을 활용하고, 우리는 제품 차별화에 집중할 수 있다”라고 설명했다.

현재 인디드는 세일즈포스 기반 에이전트 4개를 운영 중이며, 모아상은 에이전틱 기능을 갖춘 내부 제품도 6개에 달한다고 언급했다. 이 외에도 20개 이상의 에이전트가 개발 중이다.

모아상은 “에이전틱 AI는 인디드의 핵심 비즈니스 프로세스를 근본적으로 바꾸고 완전 자동화할 가능성이 크다”라고 전망하면서도, 사람의 개입과 상호작용이 여전히 중요한 역할을 맡을 것이라고 강조했다. 그는 “결국 우리는 사명 중심의 조직이다. 모든 활동은 사람들이 더 빨리 일자리를 찾도록 돕는 데 맞춰져 있고, 이는 본질적으로 사람의 몫”이라고 말했다.
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