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초짜 대학원생의 AI 직무 신입, 주니어 취업기 - 0 (본격적인 준비에 앞서)

11 Oct 2021

Reading time ~5 minutes

한창 취업 준비를 할 때 신문 기사를 보다 다음과 같은 문구가 있었다.

이 뿐만이 아닙니다. 인공지능(AI) 분야 개발자는 병역특례 요원마저 억대 몸값(?)이라네요.

헛소리! 그럼 내가 이렇게 떨어질 리가 없다. 나도 억대 연봉 받고 싶은데… 그래서 현업에 계신 분들이 있는 톡방에 해당 부분을 공유해 보았다.

이것이 너와 나의 미래!

이것이 현실이다. 그래서 너님 취업은 어떻게 됐냐고?

2021년 상반기 3월~6월 동안 14개의 회사에 지원했고 2개의 회사에 최종 합격 2개의 회사에 중도 포기 10개의 회사에 탈락(서류, 면접, 코테…)했다.

이번 취준에서는 전문연구요원으로 으로 취업하여 병역을 해결해야 했기에 “네카라쿠배”에는 지원하지는 못했지만 그 비슷한 기업부터 10명 내외의 스타트업까지 다양한 기업에 지원해 보았다. 전문연구요원으로의 취업이었기에 전문연구요원 아닌 취업과는 조그마한 차이가 있었는데 이는 다음 글에서 조금 설명하려고 한다.

전자공학과로 학부를 졸업하여 석사기간동안 머신러닝 관련 연구를 진행하였지만 소프트웨어 쪽으로의 취업사정은 잘 모르는지라 내가 겪었던 시행착오를 기록해놓자는 생각에 글을 작성하게 되었다. 물론 취업이 확정된 7월에 이 글을 조금이라도 적어놓자고 생각했지만 계획대로 되는 일이 얼마나 있을까.

취준 당시 내가 했던 경험 정리(feat. 작고 귀여운 스펙)

기업의 목적은 영리, 즉 돈을 벌기 위함이다. 그러면 비영리기관이 아닌 이상에야 사람을 뽑는 이유는 더 돈을 많이 벌기 위함이지 않을까. 그렇다면 내가 했던 경험, 지식들이 각 기업들이 돈을 버는 방법과 일치되는 정도가 클수록 내가 해당 회사에 합격할 확률이 높아진다고 생각한다.

전자공학과의 임베디드 연구실에 재학 중이었지만 머신러닝, 딥러닝과 관련한 논문과 프로젝트르 진행했다. 따라서 학술적인 역량을 보여주는 자료로 League of Legend라는 게임 데이터를 사용한 해외학회 논문 하나에 임베디드시스템에서 강화학습을 적용한 프로젝트를 진행하여 논문으로 작성해 제출했고 Out-of-Distribution Detectoion 관련 논문을 작성하여 under review 중인 결과 등이 내가 취업을 준비할 당시 가지고 있었던 경험이라고 볼 수 있다.

그럼 내가 가진 경험들을 잘 어필할 수 있는 취업공고를 찾아 지원서를 넣어야 한다. 그럼 ‘취업공고’는 어떻게 찾지?

무슨 취업 사이트가 좋을까?

취업 공고를 확인하기에 앞서 취업 공고를 ‘어디서’확인하는 건지도 알아야 한다. 그렇다면 생각나는 것은 우선 잡코리아, 사람인 등 취업 사이트가 아닐까. 그러나 내 경험상 AI 관련 직무 취업공고를 찾기에 두 사이트는 알맞지 않다고 생각한다(그래도 취업준비기간동안 열심히 봤다.).

IT 기업 공고는(특히 스타트업은) 위 사이트들에 업로드되지 않는 경우가 많은데 이는 전통적 기업들에 대한 공고를 알아보기에는 적합한 사이트라고 생각했다.

개발자나 소프트웨어 사람들이 많이 사용하는 플랫폼으로는 링크드인, 로켓펀치 그리고 최근 코스닥에 상장한 원티드 등이 있기에 해당 플랫폼을 많이 활용했다.

취업공고 뜯어보기(Data Scientist? Machine Learning Enginner? Researcher?)

나 하나 합격시켜줄 공고 어디 없나

위 사진은 앞서 말했던 플랫폼 ‘원티드’에서 아무거나 취업공고를 캡처해 와 봤다. 모집공고의 직무명이 참 다양하다 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어 등등등. 해당 공고에 대한 자세한 사항은 당연히 공고에 적혀있는 직무설명 즉 JD(Job Description)을 봐야 한다. 그러나 내 경험상 몇 가지 공고에서 자주 나타나는 직무의 경향성은 다음과 같다.

데이터 사이언티스트: (주로) 정형 데이터를 분석하고 사업에 대한 인사이트를 찾을 것이다. 예를 들면 특정 factor에 대한 회귀분석을 진행한다던가.
AI, 딥러닝 엔지니어 리서처: 컴퓨터 비전, NLP 등 비정형 데이터를 다루나 JD에 따라 다른 데이터를 다루게 될 것이다.

(취업 후 늘어난 약간의 지식에 의하면 ML 엔지니어는 mlflow, airflow 등 모델 서빙과 배포 부분을 좀더 신경쓰는 쪽인 것 같다는 뇌피셜)

내 경험을 빗대자면 위해서 말했듯 난 LoL 데이터라는 정형 데이터를 다루긴 했지만 분석 보다는 딥러닝적인 방법을 가지고 왔다. 따라서 데이터 사이언티스트를 모집하는 공고 2개에 지원하여 시원하게 서탈을 맛봤다.

이후 비전 혹은 강화학습 쪽 자격요건, 우대사항을 가진 공고에 지원하게 되었다. 예를 들면 다음과 같은.

합격만 시켜주시면 뭐든 할게요

위의 공고 예시는 쏘카에 AI 개발자 공고의 JD인데 신입 연구원으로 이곳에 취업을 할 수 있다면 그 제안을 거부하기는 어려울만큼 좋은 기업 중 하나다. pytorch로 연구와 개발을 주로 진행했고 real world simulator로 강화학습을 학습시키는 과제를 해결해본 경험이 있으니 그래도 어느정도 비슷하게 내가 한 일과 끼워맞출 수 있어 자유의 몸이었다면 지원서를 내 보았을 것이다. 물론 여러 번 언급했듯 나는 전문연구요원이 가능하다는 추가적인 조건이 붙어야 했으니 본 공고에 지원할 순 없었다.

합격 시켜주셔도.. ㅎㅎ;;ㅈㅅ..ㅋㅋ!!

위의 공고는 잡코리아에서 눈에 띈 공고며 나와는 다른 아무런 관계가 없다. 다만 내가 다시 취업을 준비한다면 위 공고에 지원하지는 않을 것 같다.

불명확한 부분이 너무 많다. 담당해야 할 업무는 인공지능 기법 구현 및 검증인데 우대조건에만 모델 경험 개발 경험이 있지 필수요건에는 그러한 언급이 없다. 또한 우대조건에서도 시계열데이터 처리라는 아주 두루뭉술한 조건밖에는 나와있지 않다. 즉, 1) JD에 하는 일을 자세히 적을 만큼 구체적인 업무가 정해져 있지 않다거나 2) JD에 하는 일을 자세히 적을 만큼 이 기술에 대한 이해가 있는 사람이 없는 것이다. 어느 쪽이든 신입 개발자의 성장에 매우 치명적인 요인으로 작용한다고 생각한다.

사족

현역 전문연 신입은 대기업에 들어갈 수 없다. 따라서 들어본 적이 없는 기업이라도 조사를 통해 지원할지 말아야 할지 기준을 정해야 했다.

내가 지원서를 넣은 기준은 합격하고 나서도 Research를 계속할 수 있는 직무 혹은 마냥 Research는 아니더라고 내게 그에 버금갈만한 흥미를 끄는 문제를 푸는 경우였다. 면접을 시작할 때 혹은 끝날 때 열이면 아홉 지원자의 질문을 받는 시간이 있다. 나는 그 때마다 거의 두 가지 질문은 고정적으로 했었는데 그 중 하나가 회사에서 논문을 쓰는 것에 대해 어떻게 생각하느냐는 것이었다. 회사는 영리적인 단체이고 논문을 쓰는 것은 회사에 있어 홍보거리 그 이상 이하도 아니다. 논문을 쓰게 된다면 작성자 개인의 이득이 더 많다는 의견이 대부분인데 논문을 쓸 수 있는 환경이라는 것은 사원 개인의 욕심 또한 잘 챙겨줄 수 있는 회사라고 생각했다.

반대로 내가 지원서를 넣지 않은 기준 또한 있다(고작해야 지금 이 글을 보고 있을 확률이 높은 취준생과 비슷한 생각이니 무시하는 것이 좋을 것이다). 1)회사가 구로, 가산에 있거나 2) 대표가 50대 이상이며 최근까지 연구, 개발을 하지 않았다면 지원서를 넣지 않았다.

회사는 뉴스에 나오듯 AI를 연구하기만 했다면 무지성으로 사람을 뽑지 않는다. 적어도 서류, 면접을 통해 월급 이상의 퍼포먼스를 낼 수 있는 가능성을 가진 사람을 뽑으려 한다. 그러나 신입은 면접관에게 보여줄 수 있는 것이 한정되어 있다 (아닌 사람을 굇수라고 한다. 그런 사람들이 글 초반에 있는 연봉 1억의 능력자!). 그래도 알아달라고 최선을 다해야 한다는 것에는 변함이 없다.

도움이 되었던 링크

AI Researcher, Engineer도 어쨌든 개발자와 마찬가지로 컴퓨터를 다루는 직업이기에 많은 유사점이 있어 개발 관련 취업가이드는 대부분 도움이 된다.