유리 미스닉, 인드라이브 최고 기술 책임자 – 인터뷰 시리즈

유리 미스닉은 인드라이브의 최고 기술 책임자로, 회사 전반의 기술 전략을 이끌고 있습니다. 20년 이상의 국제 경험을 보유한 미스닉은 클라우드, 금융 서비스, 대규모 디지털 변혁을 위한 고성능 기술 프로그램을 구축하고领导해 왔습니다.

인드라이브에 합류하기 전에, 그는 마이크로소프트와 AWS의 고위직을 맡았습니다. 이후 HSBC의 디지털 CIO와 내셔널 오스트레일리아 은행의 CIO, 퍼스트 아부다비 은행의 그룹 CTO를 역임하며, 클라우드, 애자일, DevOps, 제품 중심의 엔지니어링 모델을 통해 복잡하고 규제가 많은 환경을 현대화했습니다.

미스닉은 항공 우주 공학에서 경력을 시작하여 보잉 787의 설계에 기여한 후 소프트웨어 엔지니어링과 온라인 트레이딩 시스템으로 이동했습니다. 레거시 플랫폼과 현대 분산 아키텍처 모두에 능통하여, 기초 시스템과 혁신을 연결하는 것으로 알려져 있습니다.

인드라이브에서 그는 회사의 다음 글로벌 성장 단계를 추동할 시스템, 팀, 플랫폼을 구축하는 데 집중하고 있습니다.

인드라이브는 사용자와 운전자, 서비스 제공자를 연결하는 글로벌 모빌리티와 도시 서비스 플랫폼입니다. 2013년에 설립된 이 회사는 48개국 이상, 1,000개 이상의 도시에서 운영하며, 전 세계적으로 수백만 개의 앱 다운로드를 기록했습니다. 핵심 차별점은 운전자와 승객이 직접 요금을 협상할 수 있는 피어투피어 가격 모델로, 더 투명하고 공정한 거래를 창조하도록 설계되었습니다. 운송을 넘어서, 인드라이브는 시내 여행, 택배 서비스, 핀테크, 식료품 배달 등 다양한 분야로 확장하여, 접근성과 공정성을 강조하는 더广泛한 “슈퍼 앱”으로 пози션을 잡고 있습니다.

수학적 모델링과 유한 요소 분석에서 시작하여 마이크로소프트, AWS, HSBC, 내셔널 오스트레일리아 은행을 거쳐 인드라이브에서 AI 변화를领导하고 있습니다. 이 여정은 기술적으로 야심찬 AI 시스템을 구축하면서 공정성, 회복력, 실제 제약을 고려하는您的 사고 방식을 어떻게 형성했나요?

저는 응용 수학과 유한 요소 분석에서 경력을 시작했는데, 이는 본质적으로 모델이 어떻게 부서지는지 이해하는 것이 아니라, 어디에서 작동하는지 이해하는 것입니다. 이러한 사고 방식은 오늘날 AI 시스템을 접근하는 방식입니다.

마이크로소프트와 AWS에서 10년 이상 근무하면서 글로벌 규모의 플랫폼을 구축하는 것이 어떤 것인지 배웠습니다. 시스템이 어떻게 저하되고, 네트워크가 어떻게 실패하며, 구성 요소가 어떻게 예상치 못한 방식으로 작동하는지 가정합니다. 인드라이브에서 48개국 이상, 1,000개 이상의 도시에서 운영하고 있기 때문에 이러한 사고 방식은 매우 중요합니다.

HSBC와 내셔널 오스트레일리아 은행에서는 다른 관점을 제공했습니다. HSBC에서는 도즈개의 규제 체계에 걸친 소매 디지털 기능을 구축했습니다. 내셔널 오스트레일리아 은행에서는 클라우드 변革을 주도하며, 중요한 은행 애플리케이션을 AWS로 이동했습니다. 이러한 환경에서 기술 결정은 규제, 평판, 재정적 결과를 모두 가지고 있습니다. 설명할 수 없는 AI 또는 기계 학습 모델은 자산이 아니라 부채입니다.

제품은 사람들의需求을 반영해야 합니다. 기술 스택의 복잡성을 보여주는 것이 아닙니다. 이 원칙은 기술적인 야심을 공정성과 실제 제약에 기초하여 유지합니다.

그것은 공정한 가격을 추천하는 AI 시스템을 구축하는 것을 의미합니다. 그러나 시장의 사람들에게 가격을 제어하는 권한을 뺏지 않습니다. 인드라이브의 핵심은 운전자와 승객이 직접 요금을 협상할 수 있는 피어투피어 가격 모델입니다. 이 모델은 AI의 추천이 얼마나 발전하더라도 변경되지 않습니다.

대부분의 플랫폼은 AI를 사용하여 가격을 설정합니다. 그러나 인드라이브는 협상을 사용합니다. 따라서 기계 학습은 플랫폼에서 어떻게 적합하며, 투명성을 손상하지 않고 가장 큰 가치를 제공하는 곳은 어디인가요?

인드라이브의 AI는 가격 설정에만 국한되지 않습니다. 마케팅, 성장, 슈퍼 앱 개인화, 고객 지원, 지리 공간 지능, 내부 툴링, 사기 예방 등 사업 전반에 걸쳐 있습니다. 80% 이상의 직원이 다양한 AI 툴을 사용하고 있으며, 2025년에는 깊은 학습 모델의 도움으로 14%의 ETA 정확도 향상을 달성했습니다. 따라서 가격 설정에 대한 질문은 더广泛한 능력의 한 차원일 뿐입니다.

인드라이브는 야쿠츠크에서 불공정하고 카르텔적인 택시 요금을 대응하기 위해 설립되었습니다. 핵심 경쟁력은 피어투피어 협상 모델입니다. AI는 이 협상에 대한 의사 결정 지원으로 작용합니다. 추천 가격을 제안하지만, 운전자와 승객이 최종적으로 가격을 결정합니다.

인드라이브는 특히 신흥 시장과 전방 시장에서 강세를 보이고 있습니다. 여기서 운영 조건은 극적으로 다를 수 있습니다. 어떻게 하면 지역별로 매우 다른 인프라, 결제习惯, 규제 환경, 사용자 기대에 따라 잘 작동하는 AI 시스템을 설계할 수 있나요?

48개국 이상, 1,000개 이상의 도시에서 운영하는 것은 어려운 도전입니다. 우리는 단일의 고도로 구성 가능한 플랫폼을 통해 이 도전을 해결합니다. 대부분의 새로운 국가 출시에는 구성 변경이 필요하며, 새로운 코드는 필요하지 않습니다. 이것은 지역 요구 사항에 집중할 수 있도록 합니다.

우리의 아키텍처는 여러 AWS 지역과 다중 가용성 영역 환경을 사용하여 단일 지점의 실패를 제거합니다. DevOps 플랫폼은高度 자동화되어 있으며, 이는 우리의 엔지니어링 팀이 동일한 표준으로 운영할 수 있도록 합니다.

HSBC와 내셔널 오스트레일리아 은행에서 대규모 클라우드와 디지털 변혁을领导한 경험은, 인드라이브가 핀테크와 같은 서비스로 확장하고 AI 주도적인 의사 결정 시스템을 구축하는 데 어떻게 도움이 되나요?

HSBC와 내셔널 오스트레일리아 은행에서 배운 세 가지 교훈이 있습니다.

첫째, 데이터와 관련된 감사와 통제는 선택이 아닙니다. 은행에서 모든 중요한 데이터 요소와 고객에 영향을 미치는 결정은 적절한 통제로 둘러싸여 있어야 합니다. 모든 것이 추적 가능하고 설명 가능해야 합니다. 디지털 세계에서는 속도와 통제를 결합해야 하며, 모든 규제 요구 사항은 처음부터 자동화되어야 합니다.

둘째, 데이터 거버넌스는 데이터 과학 이전에 필요합니다. 내셔널 오스트레일리아 은행과 HSBC에서 배운 것은, AI의 가장 큰 병목은 모델이 아니라 데이터라는 것입니다. 누구의 소유인지, 깨끗한지, 동의된지, 적절하게 라인된지 확인해야 합니다. 인드라이브에서 데이터 거버넌스는 빠르게 성숙해야 합니다.

셋째, 운영 회복력이 모델 성능보다 더 중요합니다. 은행에서는 99.9% 정확한 모델이 0.1%의 경우에 치명적으로 실패하는 경우, 95% 정확한 모델보다 나쁩니다. 인드라이브의 경우, 사기 탐지에서 잘못된 양성은 신뢰를 파괴할 수 있습니다. 우리는 실패 사례를 설계해야 합니다, 행복한 경로가 아닙니다.

인드라이브는 특히 신흥 시장과 전방 시장에서 강세를 보이고 있습니다. 여기서 운영 조건은 극적으로 다를 수 있습니다. 어떻게 하면 지역별로 매우 다른 인프라, 결제習慣, 규제 환경, 사용자 기대에 따라 잘 작동하는 AI 시스템을 설계할 수 있나요?

인드라이브의 AI는 지역별로 매우 다른 인프라, 결제習慣, 규제 환경, 사용자 기대에 따라 잘 작동하는 것을 목표로 합니다. 우리는 지역 요구 사항에 집중하고, 지역별로 구성 가능한 플랫폼을 제공하여, 지역별로 다른 운영 조건에 따라 잘 작동하는 AI 시스템을 설계합니다.

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