랩큐는 어떻게 일하는가?

AI 기술은 빠르게 변화하고, 프로젝트마다 요구하는 기술도 계속 달라집니다. 

랩큐는 이러한 환경 속에서 개인의 역량뿐만 아니라 팀의 협업과 빠른 학습, 그리고 AI를 활용한 생산성을 가장 중요한 경쟁력으로 생각합니다.

 

이번 글에서는 랩큐가 프로젝트를 시작하는 방식부터 협업하고 성장하는 문화까지, 실제 업무 방식을 소개합니다.

 

 

 

1. 프로젝트는 어떻게 시작되는가

랩큐의 프로젝트는 사업팀이 고객의 요구사항을 분석하고 제안서를 작성하는 것에서 시작됩니다. 이 과정에서 개발팀은 단순히 개발을 담당하는 조직이 아니라, 제안 단계부터 함께 참여하는 파트너의 역할을 합니다.

 

새로운 기술이 필요한 프로젝트이거나 구현 가능성에 대한 검토가 필요한 경우에는 각 개발팀과 긴밀하게 협업합니다. 

ML/DL, LLM, 멀티모달 등 해당 분야의 담당자에게 기술적인 의견을 구하며, 고객이 원하는 방향과 실제 구현 가능한 범위 사이의 간극을 줄이는 것을 중요하게 생각합니다. 

이를 통해 현실적인 일정과 기술을 기반으로 한 제안서를 작성하고, 프로젝트가 시작된 이후에도 큰 방향 변경 없이 개발을 이어갈 수 있도록 합니다.

 

프로젝트가 수주되면 프로젝트의 성격에 맞는 팀으로 배정됩니다. 

랩큐는 현재 ML/DL, 공공 LLM, 일반 LLM, 멀티모달의 네 개 팀으로 구성되어 있으며, 각 팀은 전문성을 바탕으로 다양한 프로젝트를 수행합니다.

이후 프로젝트를 리딩할 PL(Project Leader)을 선정하고, 팀 내 인원을 구성합니다. 

인원 배치는 단순히 현재 가능한 인력을 투입하는 것이 아니라 여러 요소를 함께 고려합니다.

  - 해당 도메인에 대한 경험이 있는지

  - 프로젝트에 필요한 기술 스택을 보유하고 있는지

  - 현재 진행 중인 프로젝트와 리소스 상황은 어떤지

  - 팀원이 해당 프로젝트에 참여하고 싶어 하는지

 

특히 랩큐는 구성원의 의사도 중요한 요소로 고려합니다. 

새로운 분야를 경험하고 싶거나 관심 있는 프로젝트가 있다면 이를 적극적으로 반영하려고 하며, 개인의 성장과 프로젝트의 성공이 함께 이루어질 수 있는 방향을 지향합니다.

  

 

 

2. AI를 사용하는 것이 아닌, AI와 함께 일하는 문화

랩큐에서는 AI를 특정 업무에만 사용하는 도구가 아니라, 업무 전반을 함께 수행하는 동료로 생각합니다. 

반복적인 작업은 AI에게 맡기고, 구성원은 문제를 정의하고 의사결정을 내리는 데 더 많은 시간을 투자하는 것이 랩큐의 업무 방식입니다.

 

이를 위해 필요한 AI 서비스는 적극적으로 지원합니다. Cursor, Claude Code, ChatGPT 등 프로젝트에 적합한 도구를 자유롭게 활용할 수 있으며, 

특정 도구를 강제하기보다 각자의 업무 스타일에 맞는 환경을 선택할 수 있습니다.

 

AI는 개발 업무뿐만 아니라 프로젝트의 거의 모든 프로세스에서 활용됩니다.

  - 코드 작성 및 리팩토링

  - 테스트 코드 생성

  - SQL 작성 및 쿼리 개선

  - 코드 리뷰 및 PR 리뷰

  - 기술 문서 및 산출물 작성

  - 회의록 정리 및 액션 아이템 도출

  - 발표 자료 제작 및 문서 구성

  - 아이디어 검토와 기술 조사

 

중요한 것은 AI가 개발자를 대신하는 것이 아니라, 개발자의 생산성을 극대화하는 것입니다. 

AI가 초안을 만들고 반복적인 작업을 수행하면, 구성원은 결과를 검토하고 개선하며 더 나은 설계와 문제 해결에 집중합니다.

 

랩큐에서는 AI를 얼마나 잘 활용하느냐 역시 하나의 업무 역량입니다. 새로운 AI 도구가 등장하면 빠르게 검토하고 실제 프로젝트에 적용해 보며, 효과적인 활용 방법을 팀 내에서 지속적으로 공유합니다. 

AI를 업무 흐름 속에 자연스럽게 녹여내는 것이 랩큐가 일하는 방식 중 하나입니다.

 

 

 

3. 함께 성장하기 위한 지식 공유 문화

랩큐에서는 지식을 개인의 경쟁력이 아닌 팀의 자산으로 생각합니다. 

새로운 기술을 익히거나 프로젝트를 수행하며 얻은 경험은 가능한 한 구성원들과 공유하며, 서로의 시행착오를 줄이고 더 빠르게 성장할 수 있는 문화를 지향합니다.

 

사내 세미나는 정해진 일정에 맞춰 진행하기보다, 공유할 가치가 있는 경험이 생기면 누구나 자유롭게 발표할 수 있습니다. 

프로젝트에서 얻은 인사이트부터 AI 기술 트렌드, 개발 생산성을 높이는 도구, 프로젝트 회고까지 다양한 주제가 공유됩니다.

 

실제로 Cursor, Claude Code, Vibe Coding, LangGraph, Ontology, MLOps, Optuna, Next.js와 같은 기술 스터디뿐 아니라 프로젝트 회고와 고객 사례 공유 등 실무 경험 중심의 세미나가 꾸준히 진행되고 있습니다.

 

이러한 공유 문화는 단순히 기술을 전달하는 데 그치지 않습니다. 프로젝트에서 성공했던 방법뿐 아니라 어려웠던 점과 실패 경험까지 함께 공유하며, 

같은 문제를 다시 반복하지 않도록 팀 전체의 경험으로 축적합니다.

 

새로운 AI 기술이 빠르게 등장하는 환경에서 개인이 모든 것을 따라가기란 쉽지 않습니다. 

랩큐는 서로 배우고 공유하는 문화를 통해 개인의 성장을 팀의 성장으로 연결하고 있습니다.

 

 

 

4. 팀 중심으로 협업하고, 함께 해결하는 문화

랩큐에서는 개인보다 팀이 프로젝트를 수행하는 단위입니다. 프로젝트마다 PL(Project Leader)을 중심으로 팀이 구성되며, 가능한 한 한 명이 하나의 프로젝트에 집중할 수 있도록 업무를 배정합니다. 

이를 통해 프로젝트에 대한 이해도를 높이고, 더 높은 품질의 결과물을 만드는 것을 목표로 합니다.

 

구성원은 AI Engineer와 Backend Engineer처럼 역할이 엄격하게 구분되기보다는 프로젝트에 필요한 기술을 함께 담당하는 경우가 많습니다. 

AI 모델을 개발하면서 API를 구현하고, 서비스 배포까지 직접 담당하는 등 프로젝트 전반을 경험할 수 있는 환경입니다.

 

협업을 위한 도구도 적극적으로 활용합니다. GitHub와 GitLab을 통한 형상관리, Notion을 활용한 문서화, Slack과 Teams를 통한 커뮤니케이션 등 프로젝트 특성에 맞는 협업 환경을 구성합니다.

 

코드 리뷰 역시 자연스러운 개발 과정의 일부입니다. 팀원 간 자유롭게 리뷰를 진행하며, 최근에는 AI를 코드 리뷰에도 적극적으로 활용하고 있습니다. 

AI가 먼저 개선점을 제안하고, 개발자가 이를 함께 검토하면서 코드 품질과 개발 생산성을 동시에 높이고 있습니다.

 

회의는 필요한 만큼만 진행합니다. 팀별 주간 회의를 통해 진행 상황을 공유하고, 프로젝트별 이슈가 발생하면 필요한 구성원만 모여 빠르게 의사결정을 내립니다.

 

무엇보다 랩큐의 협업 문화에서 가장 중요한 것은 누구에게나 편하게 질문할 수 있는 분위기입니다. 

팀이 다르더라도 먼저 비슷한 프로젝트를 수행했거나 특정 기술을 경험한 사람이 있다면 자연스럽게 도움을 요청합니다. 

"이건 어느 팀의 일"이라는 경계보다 가장 잘 아는 사람이 함께 해결하는 것이 더 중요하기 때문입니다.

 

직급보다 문제 해결이 우선이며, 대표님을 포함한 누구나 기술적인 의견을 자유롭게 나눕니다. 

새로운 기술이 등장하면 함께 테스트하고, AI가 생성한 결과 역시 여러 사람이 함께 검토하며 실제 프로젝트에 적용할 수 있는지 논의합니다.

 

프로젝트가 마무리되면 회고를 진행하는 것도 중요한 문화입니다. 프로젝트를 수행하며 얻은 경험과 개선점을 공유하고, 이를 다음 프로젝트의 자산으로 활용합니다. 

개인의 경험이 팀의 경험이 되고, 팀의 경험이 회사의 경쟁력이 되는 것이 랩큐의 협업 방식입니다.

 

 

 

5. 성장에 집중할 수 있는 업무 환경

랩큐는 구성원의 성장이 곧 회사의 경쟁력이라고 생각합니다. 새로운 기술을 배우고 프로젝트에 적용하는 과정이 자연스럽게 이어질 수 있도록 다양한 교육과 업무 환경을 지원하고 있습니다.

 

새로운 기술을 학습하기 위해 필요한 eBook과 온라인 강의 등 교육 콘텐츠를 적극적으로 지원하며, 내부 세미나를 통해 프로젝트 경험과 기술 노하우를 함께 공유합니다. 

또한 AI 관련 박람회와 오프라인 교육 참여를 장려하고, 학업과 업무를 병행하는 구성원을 위해 대학원 등록금 일부 지원 제도도 운영하고 있습니다.

 

업무 환경 역시 구성원이 최고의 컨디션으로 일할 수 있도록 설계되어 있습니다. 자율적인 출퇴근 제도와 주 1회 재택근무를 운영하며, 

프로젝트 일정에 따라 불가피하게 야근이나 주말 근무가 발생한 경우에는 충분한 보상 휴가를 제공합니다. 

휴가 또한 필요한 시기에 자유롭게 사용할 수 있어 일과 삶의 균형을 유지할 수 있도록 지원합니다.

 

업무에만 집중할 수 있는 환경을 만드는 것도 중요한 문화입니다. 점심과 저녁 식대를 지원하고, 다양한 커피와 간식을 자유롭게 이용할 수 있습니다. 

또한 팀 회식(알콜데이)을 지원하여 프로젝트 외적인 교류를 통해 더욱 편안하게 협업할 수 있는 분위기를 만들어가고 있습니다.

 

랩큐는 좋은 복지를 제공하는 것에 그치지 않고, 구성원이 배우고 성장하며 최고의 성과를 낼 수 있는 환경을 만드는 것을 목표로 합니다. 

개인의 성장이 프로젝트의 성공으로 이어지고, 프로젝트의 성공이 다시 회사의 성장으로 이어지는 선순환을 만들어가고 있습니다.

 

 

 

6. 랩큐가 일하는 방식의 핵심

랩큐의 업무 방식은 특별한 프로세스나 제도 하나로 설명되지는 않습니다. 

프로젝트를 시작하는 순간부터 다양한 직군이 함께 고민하고, AI를 적극적으로 활용하며, 서로의 경험을 공유하고, 팀 단위로 협업하는 과정이 자연스럽게 이어집니다.

 

빠르게 변화하는 AI 기술 환경에서는 한 사람이 모든 것을 알고 있을 수 없습니다. 그래서 랩큐는 개인의 역량보다 함께 배우고, 함께 검증하고, 함께 성장하는 문화를 더 중요하게 생각합니다.

 

새로운 기술이 등장하면 먼저 시도해 보고, 프로젝트에서 얻은 경험은 팀원들과 공유하며, AI가 만든 결과도 함께 검토합니다. 

프로젝트가 끝나면 회고를 통해 더 나은 방법을 찾고, 그 경험은 다음 프로젝트의 출발점이 됩니다.

 

결국 랩큐가 일하는 방식의 핵심은 사람과 AI가 함께 문제를 해결하고, 개인의 경험을 팀의 자산으로 만들며, 끊임없이 배우고 개선하는 문화입니다.

 

우리는 이러한 문화를 바탕으로 더 좋은 AI 서비스를 만들고, 더 빠르게 성장하는 조직을 만들어가고 있습니다.