스캐터랩은 2024년 4월 1일 새로운 AI B2C 서비스인 '제타(zeta)'를 출시한 이후, 제품의 성장에 모든 역량을 집중하고 있습니다. 제타는 유저가 주인공이 되어 AI와 대화하며 캐릭터, 세계관, 상황이 실시간으로 변화하는 스토리 기반 엔터테인먼트 서비스입니다. 정해진 콘텐츠를 수동적으로 소비하는 것이 아니라, 유저가 선택하고 개입하며 자신만의 이야기를 능동적으로 만들어가는 경험을 제공합니다.
현재 제타는 액티브 유저 기준 하루 평균 약 2시간, 주간 평균 8시간 이상의 사용 시간을 기록하고 있습니다. 출시 이후 매월 유저 수와 매출이 빠르게 성장하며 강력한 제품 중심의 성장 곡선을 그리고 있습니다.
글로벌 확장 또한 가속화하고 있습니다. 일본에 출시된 제타는 한국과 유사한 수준의 높은 사용 시간을 기록 중이며, 공격적인 마케팅과 현지화 전략을 통해 성장하고 있습니다. 최근에는 미국에도 서비스를 출시하여 다양한 문화권의 유저들이 제타의 스토리 경험을 즐기고 있습니다. 스캐터랩은 한국과 일본에서 축적한 성공 경험을 바탕으로, 글로벌 시장에서 AI 엔터테인먼트의 새로운 기준을 만들어가고자 합니다.
제타는 유저가 주인공이 되어 자신만의 스토리를 만들어가는 AI 네이티브 엔터테인먼트 서비스입니다. 제타에서 가장 중요한 것은 유저가 상상한 플레이를 얼마나 설득력 있게 구현하느냐이며, 그 중심에는 서사와 캐릭터 경험을 정교하게 설계하는 AI가 있습니다.
스캐터랩의 ML Researcher는 실제 사용자 경험을 바탕으로 문제를 정의하고, 머신러닝 기술로 이를 해결함으로써 사용자의 몰입도를 높이고 경험을 혁신합니다. 단순히 모델의 성능을 개선하는 데 그치지 않고, 데이터 수집과 정제, 모델 학습과 평가, 실제 서비스 적용과 운영까지 전 과정을 연결해 제품의 성장에 실질적으로 기여합니다.
이 과정의 출발점은 언제나 제품입니다. ML Researcher는 기능 출시나 모델 업데이트 이후의 지표 변화뿐 아니라, 유저가 몰입하는 순간과 이탈이 발생하는 지점을 관찰하고 해석합니다. 원인을 기술적으로 설명 가능한 가설로 정리한 뒤, 실험과 분석을 통해 빠르게 검증하고 결과를 다시 제품 개선으로 이어갑니다.
제타는 자체 모델로 대부분의 트래픽을 감당하고 있으며, 자체 모델의 경쟁력은 제품에 쌓이는 양질의 데이터에서 나옵니다. 데이터의 품질을 집요하게 관리하고 더 나은 학습과 평가를 설계하기 위해 고민하는 데이터 중심의 사고가 곧 모델과 서비스의 경쟁력으로 이어집니다. 또한, 자체 모델뿐 아니라 다양한 ML 모델의 성능을 체계적으로 측정하고 지속적으로 추적하며, 이를 기반으로 최적화 방향을 결정합니다. 따라서 최신 기술을 빠르게 파악하는 것에 머무르지 않고, 이를 제타의 문제와 제약 조건에 맞게 재구성해 실제 업무에 적용할 수 있는 연구 및 엔지니어링 역량이 중요합니다.
제타는 새로운 장르를 개척하는 제품이기에 끊임없이 새로운 문제를 마주합니다. 때로는 직관에 반하는 결과를 얻기도 하지만, 유연한 사고로 가설을 갱신하고 반복적인 실험으로 답을 찾아가는 태도가 성과를 만듭니다. 한국어 모델에서 쌓은 경험을 바탕으로 일본어, 영어 등 다양한 언어 모델을 학습하고 현지 사용자 경험을 개선해 나가는 과정에서, 글로벌 스케일의 성장을 직접 경험할 수 있습니다.
스캐터랩의 ML Researcher는 제타 서비스의 핵심인 LLM의 학습부터 실제 서비스 서빙까지 이르는 전체 사이클을 주도합니다. 유저의 재미와 경험을 최우선 지표로 삼아, 제한된 자원 내에서 최고의 성능과 안정성을 갖춘 모델을 개발하기 위해 아래 업무를 수행합니다.