데이터 AI 사이언티스트 하지마세요!? (현업자의 조언)

네이버(Naver) 클로바에서 AI 러서치 엔지니어로 근무 중인 분이 해주는 좋은 조언입니다.

현업자면 다 공감하는 내용이 담긴 6분 30초짜리 영상입니다.

요약 :

대학생들 중에 데이터 사이언티스트 로망을 가진 사람이 많다. 하지만 실제 업무 현실은 다르다.

회사에서는 데이터만으로 성과를 낼 수 있는 환경이 갖추어지지 않다.

엔지니어링 백그라운드없이 데이터 사이언티스트로 일을 시작하면 데이터가 잘 정리된 온실 속에서만 성과를 낼 수 있다.

머신러닝 모델링은 실무에서 5% 비중 밖에 차지 하지 않고, 어차피 석사,박사보다 잘 못한다. 데이터 사이언티스 신입으로 들어와서 성과 내기도 힘들고, 그래서 회사도 신입을 안 뽑는다.

결론은 백엔드 엔지니어로 시작해라. 데이터 사이언티스트 잘하는 것보다 엔지니어링 잘하는 게 더 좋고 몸값이 비싸다. 백엔드 엔지니어는 뭐든 할 수 있다! 반대의 경우는 어렵지만.

잘하는 데이터 사이언티스트들은 어차피 개발도 다 잘한다. AI 리서처도 마찬가지.

면접을 보면 AI가 멋있어보여 엔지니어링 능력없이 머신러닝 예제 조금씩 돌려본 사람들이 너무 많다. 실무에서는 개발 능력이 필요하다.

백엔드 개발자 > 데이터 엔지니어 > 머신러닝(AI) 쪽 커리어 방향도 괜찮다.

제 생각 :

저도 완전 공감. IT가 유행에 민감한데 요즘 머신러닝, 데이터 분석, 데이터 과학자가 인기가 아주 많습니다. 학원 강의나 자격증도 엄청 많이 생겼구요. 허나 너무 유행에 우루루 몰리는 것 같아 걱정되는 부분도 있습니다.

저는 이제 겨우 엔지니어 3년차이지만 개인적으로 백엔드, 데이터 엔지니어링, 머신러닝 조금씩 다 다루려고 노력합니다. 시간과 체력이 문제긴 하지만 ㅠ 늦게 시작해서 머리가 안 따라줌 ㅠㅠ

Open Source Engineering