우연한 기회에 ML 소프트웨어 엔지니어 7년차분과 커피챗을 할 수 있는 기회가 생겼다.
현재 대학원에 재학중인 나는 시스템 수준의 트레이스를 분석하거나,
이를 통해 머신러닝 학습 프로세스를 최적화 하는 방법들에 관한 페이퍼들을 써왔다.
대학원 과정에서 혼자 연구 주제를 구체화하고 연구를 진행할 때면,
이게 진짜 학교 밖에서도 요구되는 주제인지
내가 하고 있는 일들이 기업이 원하는 역량들인지 고민됐다.
모든 것이 순조롭게 진행된다고 가정할 때, 졸업이 1년정도 남은 상황인데
나는 취업을 위해 구체적으로 어떤 역량을 키워야하는지에 우선 순위에 대한 불확실성에 대해 계속 고민중이었다.
이런 고민들에 보다 명확한 답을 찾기 위해서 커피챗을 신청하게 됐다.
커리어패스를 명확하게 하는 것이 좋다
1. 학계에 남거나, 2. 기업의 연구원이 되거나, 3. 기업에서 소프트웨어 엔지니어가 되는 등
컴공 대학원생의 진로는 다양할 수 있고, 나는 이들 중 회사에서 엔지니어 일을 하고 싶었다.
대학원에서 가르치는 역량은 논문 라이팅이 주가 되고 있는 상황이기 때문에,
기업의 엔지니어는 대학원 졸업생에게 어떤 역량을 기대할 것 같은지 다시 여쭤봤다.
회사가 나에게 요구하는 역량, 내가 준비해야할 것
- 엔지니어링 팀에 지원하더라도 인터뷰에서는 박사 과정에서 주로 했던 분야에 관해 가장 많이 물어볼 것이다
- 박사 과정 학생이 해야할 일에 집중할 것
대학원 이전에도 인턴십 경험이 조금 있는데, 여름학기에 인턴을 다시 지원하는 것도 괜찮을 것이며,
학부 과정에서 배웠던 CS 기초 내용에 대한 지식의 지속적인 관련성을 강조하시면서 기본기에 충실한 학습을 하라고 하셨다.
라이브 코딩이 이루어지면서 이에 관한 소프트스킬도 연습하면 좋다고 하셨다.
추가적으로 박사 과정의 경우 종종 시스템 디자인 설계에 대한 부분까지도 기대하기도 하는데,
이는 실제 경험이 없으면 사실 어려운 일이다. 이런 역량을 쌓기 위해서는 잘 쓰여진 책을 살펴보라는 조언을 들었다.
나는 작년 오픈 소스 프로젝트에 코드를 기여하지 못한 것에 대해 아쉬움이 들어 재지원을 고민하고 있었다.
멘토님께서는 그런 기여가 유익하긴 하지만, 박사 과정 학생으로서 해야 할 일에 대한 우선순위를 잘 세우라고 조언을 주셨다.
오픈 소스 작업을 학업과 연계하는 것은 좋다고 하셨다.
엔지니어링 분야의 업계 동향과 발전 사항
- 개발자 컨퍼런스나 기술 블로그
- Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems .. etc
평소 최적화를 위해, 그리고 ML 모델 서비스의 최신 동향과 발전을 파악하기 위한 접근 방식에 대해 여쭤봤다.
학술 논문은 사실 실험실 환경에서 제안된 솔루션인 경우가 많아 실용적인 엔지니어링 인사이트를 얻는 것이 어려우며,
대신 모니터링 모범 사례 등과 같은 빅 테크에서 정리된 페이퍼는 도움이 될 수 있다고 하셨다.
주로 현업 개발자 컨퍼런스나 기술 블로그가 유용한 리소스이며,
특정 주제에 대해 깊게 파고들 때는 책/논문/컨퍼런스 가리지 않고 참고한다고 하셨다.
새해를 맞이하면서 계획을 세우고, 만다라트도 만들고(ㅋㅋ) 여러가지를 준비하느라 바빴다.
해야할 일이 너무 많은것 같아서 부담스럽기도 했다.
멘토님께서는 참고만 하라고 하셨지만, 할 일에 대한 우선순위를 확신을 가지고 정하는데 너무너무 도움이 되는 시간이었다!!
흥미롭게도, 과거에는 기업의 ML 시스템에 시스템 수준 최적화가 일반적인 초점이 아니었는데
이제 사용자 디바이스에서 직접 모델을 제공하면서 제한된 환경에서 모델 서빙에 최적화가 많이 이루어지고 있다고 하셨다.
귀중한 인사이트와 여러 조언을 들으며 시간을 내주신 멘토님께 감사했다~ :>
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