- 20대 극후반 - 3년차 직장인 - 학사 출신으로 AI 커리어 쌓음 보통 대학원 진학 -> 취업 의 방향이 많은데 저는 실무에서 깊이에 갈증을 느껴 연구 경험을 채우고자 대학원에 진학하려고 합니다. 리멤버에도 비슷한 경험을 해보신 분이 있으신지 의견 여쭙고 싶습니다.

해외 학사 졸업후 실리콘밸리 빅테크 기업에서 일하다가 30에 한국에 왔어요. 해외에서 일한 경력이랑 이전에 받던거 기준으로 1억에 계약했습니다(물가 기준으로 보면 사실상 업) 이후 30대 중반까지 어느정도 인정도 받고 이직도 몇번하면서 지금은 1억 중반이고 이것저것 다 합치면 1억 후반이네요. 이쪽 분야가 워낙 석사 박사 쪽으로 치우쳐 져 있다보니까 조금 제약이 있는거 같기도 하고 기본급 2억 받는게 어렵네요. 가끔 보면 스타트업 cto정도가 그정도 되는거 같은데 나이랑 매니징 경력때문에 가기도 어려운거 같아요. VC쪽으로 커리어를 바꿔야 하나 아니면 다시 해외로 나가야하나 고민이긴 한데 둘다 현재 상황에서는 쉽지 않네요. (지금연봉에서 다운이 많이 될거같아요) 뭘 더 해야할까요?? 사업이라도 해야하나 고민중입니다

이것저것 공백기 없이 다양한 경험하고 지내다가 30살 먹구 제대로 된 취준중인 데분,데사 취준생입니다. 주변에서 대학원 가라할때, 딱히 생각없어서 눈감고 귀닫고 있었는데 취준하고보니 막막하고 첫 찐백수 공백기가 생기고 있습니다.. 면접은 10전 9패..ㅜㅜ 1승은 이상한곳이라 결국 포기 지금 대학원을 간다해서 제가 나아지고 돈을 잘 벌수 있는지 고민되고 이미 늦은게 아닌가 하고 제가 대학원 진학하는게 도피성인가 싶기도하고.. 안가고 정말 규모작은데 박봉받고 가서 경험하는게 나은가 싶기도하고 자바스프링 배워야하나 싶기도하고 고민이에요 후 제가 무슨 질문을 하는건지 무슨 답변은 원하는지도 모르겠네요... 선배님들의 조언이 필요합니다ㅜㅜ 뭐든지요!!!

이런 직원을 어떻게 대하시나요? 이직을 했는데 저보다 어린데 빨리 입사한 여직원이 있습니다. 이미 제가 오기 전부터 같은 성별에 경력이 자기보다 많은 직원이 오는게 싫다고 했다더군요. 1. 사무실에서 혼자 목소리가 제일 큽니다. 2. 잘난 척하는 말투가 있는데, 문제는.. 빅데이터를 잘 모르네요. 3. 아는 척을 굉장히 많이 합니다. 4. 최근 한달간 교육을 다녀온 얘기를 아직도 하나하나 다 합니다. 이젠 개인 집안 얘기도 시작해서 매일 하루도 안 빼고 해요. 5. 진행 프로젝트 발표 날, 더 싫어지더랍니다.. 분석 내용이 전혀 없고 겉핥기식으로 발표하며, 머신러닝과 딥러닝의 차이를 지도학습과 비지도학습으로 설명하고 분석을 전혀 모르고 하는게 티가 났어요. 그리고 사람들의 질문을 이해도 못하고 무조건 어렵다는 식으로 거절... 따로 가서 제가 가능한 분석이라고 말씀드려야하나요?ㅠ 6. 다음날 보고할때는 사람들 질문이 이상해서 다 안된다고 제가 거절했습니다 라고 왜곡된 보고를 하더군요. 7. 제가 아직 내부 시스템을 잘 몰라서 물어보니... 사수한테 안 물어봤냐고 사수한테 물어보세요 라고 하네요. (사수가 있단 얘기를 들은 적이 없는데??!) 8. 같이 밥 먹으면 자기 얘기만 종일해서 기 빨립니다. 어떻게 해야하나요..?

안녕하세요 IT운영만 10년 이상 해온 40대 직장인입니다. 더 이상은 앞이 보이지 않아 현재 인공지능 대학원에 입학하여 공부중인데요 도저히 학교 공부만 한다고 해서 이직이 될꺼 같지 않아 퇴직하고 주중에 국비 지원으로 공부하고, 야간에는 대학원 공부하면서 프로젝트 경험 쌓아서 데이터사이언스 쪽으로 이직하고자 합니다. 현실상 가능할까여? 안되면 데이터 시각화 쪽이나 데이터 엔지니어쪽이라도 분야 변경해서 이직하고 싶은데 늙어서 너무 무모한 도전일까여? 도저히 지금 다니는 회사는 앞이 보이질 않네요 이쪽분야 선배님들의 많은 조언 부탁드립니다.

회사다니며 인공지능관련 대학원을 다니고 있는데요 지금 회사는 대기업이며 제 나이는 29살입니다 하고 있는 직무는 데이터 분석이구요 퇴사하고 반개월 ~ 1년 정도 nlp쪽으로 공부하면서 논문쓰고 데이터 사이언티스트 포지션으로 가고싶은제 혹시 어떻게 생각하시나요 지금 회사 경력과 업무외 시간 공부로는 논문은 커녕 포지션 변경조차 쉽지않아보입니다 ㅜㅜ 미래를 위한 투자 괜찮을까요?

면접을 봤는데 사무실이 허름하고 직원도 별로 없음 사기인지 아닌지 어떻게 앎?

한번 곱씹어 볼만한 좋은 글이라 공유합니다. ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ ‘좋아요’에 숨겨진 수탈, 챗GPT에 가려진 착취 타임지는 챗GPT와 관련된 케냐 노동자 착취 문제를 보도했다. 오픈AI는 혐오 발언을 구사하는 챗GPT 결함을 바로잡으려 외주 기업과 계약을 맺고 혐오·차별이 가득한 텍스트를 건넸다. 케냐 노동자들은 시간당 1.3~2달러를 받고 혐오·차별 발언을 골라냈다. 그들은 매일매일 끔찍한 텍스트를 읽으며 데이터 작업을 해야만 했다. ‘어떻게 돈을 벌 것인가’에 가려진 착취와 수탈 <인공지능 시대 인간의 조건>을 낸 디지털사회 연구자 백욱인(서울과학기술대 명예교수)은 이 착취 사례를 “국경의 제한 없이 전 지구적으로 이뤄지는 ‘디지털 유령노동’ ”이라고 말한다. 2010년대 아이폰에 열광하던 사람들이 폭스콘 공장에서 감금되다시피 일하다 자살하는 중국 노동자들의 실태를 알지 못했다. 10여 년이 지난 뒤에도 오픈AI와 케냐 노동자들 사례처럼 플랫폼 개발과 기계학습, 데이터 만들기에 투입되는 인간 노동은 잘 드러나지 않는다. 이처럼 불분명한 고용 분야의 일을 부르는 용어가 ‘유령 노동’이다. ‘챗GPT 로 돈을 버는 방법’을 내건 콘텐츠들 백욱인은 거대 플랫폼과 AI로 이뤄진 ‘인지 자본주의’ 시대에 착취와 수탈이 동시에 진행된다고 본다. “공유경제를 필두로 이루어진, 암호화폐, 메타버스, 챗GPT니 모두 기술혁신의 시기에 어떻게 돈을 벌 것인가’에 초점이 맞춰져 있습니다. 혁신기술을 이용하여 지구 환경문제의 개선이나 사회적 불평등의 문제를 해결하려는 노력은 별로 하지 않습니다. 기술지상주의자들은 혁신이 좋은 사회를 가져올 것이라 믿고 선전하지만 사실은 그 반대로 진행되고 있습니다. 기술혁신의 어두운 면이 상업화의 흐름 속에서 가려져 보이지 않는 것뿐입니다.” 백욱인은 “AI 도입에 따른 ‘노동의 종말’이라는 미래학의 수사는 현재 진행되고 있는 노동의 착취를 보지 못하게 만든다. 그들은 직업과 노동의 종말을 예언하면서 지금 여기에서 이뤄지고 있는 노동의 현실을 은폐한다”고도 했다. 이용자들이 열심히 생산한 비트 달걀 챙기는 거대 독점업체들 배달 노동 등에 대한 플랫폼 노동 착취는 조금씩 알려졌다. 배달노동자들의 노동조합인 ‘라이더유니온’ 같은 노조가 투쟁, 저항 운동도 진행한다. 그러나 사이버 공간의 이용자를 대상으로 이루어지는 수탈 문제는 여전히 잘 드러나지 않는다. ‘이용자’들은 자신이 만든 데이터를 ‘무료 연결의 대가’로 여기며 대수롭지 않게 생각한다. “플랫폼 자본은 이용자들이 양계장의 닭처럼 밤낮 가리지 않고 열심히 생산한 비트 달걀을 바구니에 차곡차곡 담는다.” 구글, 페이스북 같은 거대 독점업체가 수많은 이용자가 만든 저작물을 공짜로 가져가 이윤으로 전환하는 점을 비유한 말이다. 페이스북 친구의 계정에 쓴 글, 트위터에서 재잘거린 말 등이 다 비트 달걀이다. 그는 “빅데이터와 AI를 결합해 무한 질주하는 인지 자본주의 시대에 데이터와 정보의 무한축적은 경제적으로는 새로운 가치 창출의 원천이 된다”고 말한다. “SNS 플랫폼을 사용해 이용자의 활동을 수취”하는 페이스북과 트위터 체제나 “생활영역의 시간이나 자산을 상업화의 틀 안으로 끌어들여 이윤을 창출”하는 우버나 에어비앤비 체제는 공통점이 있다. “알고리즘으로 만든 디지털 플랫폼을 통해 이용자의 활동을 수취하고 매개 서비스를 제공하거나 특정 서비스를 제공하면서 ‘플랫폼 지대’를 수취”하는 것이다. ‘좋아요’를 누르는 것도 이윤을 낳는 상품의 원료 백욱인은 “플랫폼이 옛날 공장처럼 이윤을 낳는 대표적인 생산수단이 된 것”이라고 했다. 구글 검색, 네이버 지식인 답변뿐만 아니라 페이스북 ‘좋아요’를 누르는 것, 챗GPT에 오류를 알려주는 것도 기업의 ‘이윤을 낳는 상품의 원료’가 된다. “인지자본주의는 플랫폼 지대를 통해 긍정적 외부효과를 수탈하고 인간과 기계를 결합해 새로운 계층구조와 사회적 불평등을 창출한다.” 외부효과의 한 예는 카카오택시다. 카카오택시는 중개 서비스로 출발했는데, 그 부산물이 언제 어디서 택시를 이용하는지 등에 관한 데이터다. “택시 이용자의 활동 결과물인 데이터를 싹 가져가는데, 이게 ‘긍정적 외부 효과’예요. 그 데이터로 ‘맞춤 서비스’ 같은 상품을 또 만들죠. 외부 효과를 수취해 가는 거거든요. 그 반대가 ‘부정적 외부 효과’인데, 배달 노동자들이나 운수 노동자의 부상 같은 위험에 대한 부담은 다 외부화하는 거죠.” 백욱인은 배달의 민족도 알고리즘으로 노동강도를 높여 노동자들을 착취한다고 했다. ‘유튜브가 광고비를 주지 않는가’라는 반문이 나올 수 있다. “유튜버로 돈을 버는 사람은 1만명 중 10명도 안 될 겁니다. 많은 유튜버는 그저 자신들이 만든 활동 결과물을 수탈당하는 겁니다.” ‘무료’이기 때문에 수탈이 잘 와닿지 않는 측면도 있다. 구글은 엄청난 비용을 들여 만든 서비스를 공짜로 제공한다. 대신 이용자가 만든 비트를 자신의 DB에 축적한다. “구글의 데이터 레이어는 대부분 이용자가 만든 비트로 구성된다. 때로는 종이책을 스캔해 그들의 DB에 축적하기도 한다. 구글은 왜 엄청난 비용을 들여 그런 서비스를 제공할까? 나중에 자신들이 구축한 책 DB가 이용자의 활용과 결합하면 새로운 비트가‘ 만들어질 것이고, 그 비트로 이용자를 추적하면 새로운 사업영역이 생겨나기 때문일 것이다. 이처럼 비트는 새로운 비트를 낳고 비트끼리 결합할수록 가치는 더욱 증가한다.” 구글이 이용자 활동 결과물로 서버에 쌓은 빅데이터를 AI로 가공해 새로운 정보를 제공하거나 상품을 만들고, 그 결과 더 많은 이용자를 끌어들여 구글 웹페이지나 유튜브에 광고하면서 수익을 올리는 점을 지적한 말이다. 백욱인은 “우리는 서비스를 공짜로 쓰고 있다는 착각 속에서 플랫폼 독점의 심각성을 잘 느끼지 못한다”고 했다. (이하는 링크 참조) https://lnkd.in/gEBtZU6c

안녕하세요 12년차 같은 일을 반복해오는 IT운영 담당자 입니다. 일에 회사에 지치기도 했고 데이터 엔지니어 나아가 데사가 하고 싶어 이리저리 알아보고 있는데 서류부터 광탈하여 멘붕이 오고 있어서 선배님 후배님들의 진심어린 조언을 듣고 싶습니다. 지금 업무가 SQL쪽은 직접 다루고 있고 그외에는 외주 업체와 협력하여 진행해오고 있어 직접 개발을 한건 10년전 일입니다. 현재는 인공지능 대학원에 입학하여 공부하고 있는데 공부만 한다고 취업이 될꺼 같진 않아서 현실적으로 무엇을 준비하면 이직에 성공할 수있을까여? 오늘도 회사 출근길 답답한 마음에 이렇게 조언을 구합니다

주니어 급만 데리고 개발 프로젝트를 진행하나요...? 저희는 주로 빅데이터 기반 컨설팅을 하는 아주 작은 스타트업 회사인데, 이번에 회사에서 솔루션 베이스로 노선을 틀고자 해서 딥러닝 기반 솔루션 개발 프로젝트(6개월 예상)를 진행하는데 담당자로 참여하게 되었고, 저와 함께 프로젝트를 진행할 신규인력을 채용해야 하는데 회사에서 너무 터무니 없는 조건으로 채용을 원하는것 같아서 고민이 됩니다.. 일단 저는 기존에 단순 빅데이터 분석 및 시각화 업무를 하다가 AI개발 프로젝트에 참여하게된 1년차 데린입니다. 문과 베이스 석사이고, 부트캠프로 AI를 배웠습니다. ML, DL에 대한 개념적 이해는 있고, 최신논문 읽고 이를 코드로 구현한다거나, 필요에 따라 간단한 RPA만들기 등을 할 수 있고, ML기반으로 상권분석, 입지분석 등의 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다. 입사후에는 주로 SNS분석, 데이터 시각화 및 대시보드 작성, AI 프로젝트 발굴을 위해 주요 논문을 읽고 간단한 데모 구현을 주로 했고, 프로젝트 경험 살려서 입지별 산출량 예측 모델 4개월동안 혼자서 만들었습니다. 회사에서 하려는 프로젝트는 특정 데이터를 수집해서 이상감지 알고리즘으로 솔루션 개발하는 프로젝트인데요. raw data가 일반적으로 수집하기 어려운 데이터여서, 데이터 수집장치를 직접 개발해서 (수집처는 이미 확보된 상태) 데이터 파이프라인 구축(데이터 수집, 전처리, 저장 및 관리), AI 모델링 업무를 기본적으로 수행해야 합니다. 1차(6개월) 끝나면 모델 최적화랑 앱개발도 해야하구요.. 그리고 도메인 전문가들과의 커뮤니케이션도 필수적으로 업무에 포함됩니다. 저는 다른 업무를 병행하고 있어 전체 업무의 50%정도만 참여를 할 것 같고, 신규인력이 전담하여 이 프로젝트를 수행해야 합니다. 회사에서는 저와 비슷한 수준의 스펙을 가진 사람 1명만 채용해서 프로젝트를 진행하자고 하는데 고민이 좀 있습니다. 1. 저랑 유사한 스펙인 사람 1명추가되서 1.5 M/M로 6개월만에 가시적인 성과가 나올지? 2. 프로젝트 담당할 신규 인력이 수행가능한 업무일지? 3. 어느정도 연봉수준이어야 신규인력이 위 업무를 하겠다고 입사할지? (저는 3 초반이고, 회사는 지금 수준도 많다고 가끔 꼽(?)주거나 앓는소리합니다..ㅋㅋ) 등이 고민입니다. 현직자 분들은 어떻게 생각하시나요? 저는 적어도 시니어 레벨을 채용해서 제가 보조를 하는게 맞다고 생각하는데 회사는 전혀 그렇지 않은 것 같아서요..

블랙 인증해서 전용 채용관 들어가지는데 뱃지 등록은 따로 해야될까요 선배님들!?

다 어디 가셨나요 ...

AI분야.. 데이터쪽 일하는 사람입니다. 학교는 SKY 나오긴 했는데 문과, 완전 비전공으로 졸업해서 어쩌다가 SI회사에서 개발자로 커리어를 시작했습니다. 개발하다가 이것저것 하다가 어쩌다가 회사 몇 번 옮기고 대기업 인공지능 관련 부서에서 데이터엔지니어로 일하고 있습니다. 정확히는 데이터엔지니어와 사이언티스트 사이 어디쯤 될 것 같습니다. 일하면서는 평가도 좋고 동료들하고 잘 지내면서 재미있게 일하고 있는데, 어느순간 보이기 시작한것이, 팀에서 저만 빼고 석사 이상 혹은 전공 출신이더라고요. 정확히는 안세어봤으나 석사 이상이 70% 정도 되는것 같습니다. 비전공에 학사 출신은 딱 저 혼자인것 같더라고요. 공부를 좀 해야겠다는 생각을 했습니다. 안그래도 회사에서 지원해주는 교육프로그램으로는 한계를 느끼고 있었습니다. 머신러닝까지는 어찌저찌 이해하고 하겠는데 딥러닝쪽으로는, 이 코드 이렇게 돌리면 돌아가는건 알겠는데 왜 이걸 선택해야하는지 등등..에 관한 지식이 없다보니 한계가 금방 보여지더라고요. 최근 2년 사이에 시중에 캐주얼하게 나온 통계학개론책만 서너권은 본 것 같아요. 코세라 강의도 듣고 이래저래 혼자 공부를 좀 하다가 방통대 통계학과에 편입해버렸습니다. 원래는 대학원을 알아봤었는데, 몇 가지 문제가 있었습니다. 저는 학위도 학위지만 제대로 공부를 좀 해보고싶었는데, 국내 특수대학원의 퀄리티에 대한 의구심이 일단 있었습니다. 그리고 대학원.. 너무 비싸더군요. 한 학기 천 만원 씩 내고 다녀서 석사 따봐야 가성비가 안나온다 생각했습니다. 그렇다고 일반대학원을 가기에는.. 제가 통계에 너무 아는게 없었습니다. 그래서 시작한게 방통대 코스입니다. 공부 자체는 재미있는것 같습니다. 마흔 되어서 하면 일 빼고 다 재미있는것 같아요. 하다보니 사람이 계속 욕심이 생기는것 같습니다. 방통대에 통계학 석사 코스가 있는것도 알게 되었고, 마침 상무님이 이래저래 알아봐주셔서 내년 또는 내후년 정도에는 회사 배려로 산학협력 맺어져있는 대학원에 가볼 수도 있을것 같습니다. 그런데 뜬금없이, 미국 석사가 눈에 밟히기 시작했습니다. 사실 몇 년 전부터 알아보고는 있었는데 당시에는 통계에 대해 기본 공부가 안되어있었어서 마음을 접었었어요. 조지아텍, 일리노이 두 군데 학교에서 Online으로 석사 학위를 주는걸 알고 샘플 강의를 들어봤었는데 어려워서 마음을 접었었습니다. 공부 조금 해봤다고 자신감이 생긴걸까요? 마음 접었던 그 코스가 해보고싶네요. 공부를 하고싶은건지, 미국 학위가 갖고싶은건지 좀 헷갈립니다. 내심 미국 학위가 있으면 직장생활이 좀 더 안정적이지 않을까? 같은 막연한 기대가 있는건지도 모르겠어요. 하게된다면 조지아텍을 생각중인데, 졸업까지 들어가는 비용이 $10000 정도로 매우 저렴한편입니다. Online 코스이기 때문에 회사생활에도 문제가 없고요. 다만 토플공부를 좀 해야할 것 같습니다. 문제는 시간입니다. 와이프는 저 공부한다고 좋아하는데, 초등학교 다니는 아이와 놀 시간이 줄어드는게 아쉽긴 합니다. 자기만족을 위한 공부라면 적절히 조절해가면서 하는게 맞는데, 진짜 미국 석사를 해보겠다는 마음으로 진행한다면 인풋 대비 아웃풋을 생각 안할 수 없는것 같습니다. 혹여나 좋은 아웃풋이 나오지 않는다면 사십대 초중반에 놓쳐버리게될것들이 너무 아쉬울것 같다는 생각도 듭니다. 이게 과연 그렇게까지 할만한것인가? 하는 생각도 들고요. 기대만큼 아웃풋이 안나오면 못내 허탈할 것 같다는 생각도 듭니다. 마흔 넘어서 석사를 한다면, 기대할만한 아웃풋이 뭐가 있을까요? 임원? 오래 회사 다니기? 주변을 보면 다들 가방끈도 길고 일도 잘하고 하신데, 위에 있는 몇 없는 자리가 저같이 비전공 학사에게 돌아오기는 힘들겠다는 그런 생각도 드는 요즘입니다. 좀 구체적으로 따져보자면 어차피 공부하다보면 무언가 석사코스까지 하게는 될 것 같은데, 방통대 석사 하고 만족할것인지, 회사 지원 받아내서 산학과정 석사까지 할 것인지, 별개로 토플 준비해서 미국 석사까지 해볼것인지 중에서 고민하고있는것 같습니다. 공부하다가 넋두리하는 글을 쓰게 되었네요. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 지나가는 말이라도 남겨주시면 감사히 읽겠습니다. 행복한 하루 보내세요.

뱃지 뜨나요

데이터 엔지니어에게 필요한 스킬을 chatGPT에게 물어봤더니 깔끔하게 답해주네요. 다음은 영어로 나온 답변을 DeepL 번역기로 돌린 결과 입니다. 저보다 낫군요. ---- 성공적인 데이터 엔지니어가 되려면 다음과 같은 다양한 기술 및 비기술적 능력을 갖추어야 합니다: 1. 프로그래밍 언어: Python, Java, Scala, SQL과 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도는 필수입니다. R, Bash, Perl에 익숙하면 도움이 됩니다. 2. 데이터 저장 및 검색: MySQL, Oracle, MongoDB와 같은 데이터베이스 시스템에 대한 이해와 데이터 웨어하우징 개념, ETL 프로세스 및 데이터 파이프라인에 대한 지식이 필요합니다. 3. 클라우드 컴퓨팅: AWS, Azure, Google Cloud Platform과 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 대한 지식과 Amazon S3, EC2, Redshift와 같은 관련 기술에 대한 작업 경험이 있어야 합니다. 4. 빅 데이터 기술: Apache Hadoop, Spark, Kafka, Hive와 같은 빅데이터 기술에 익숙해야 합니다. 5. 데이터 모델링 및 설계: 효율적이고 확장 가능한 데이터 모델을 설계하기 위한 데이터베이스 모델링 및 설계 원칙에 대한 지식. 6. 데이터 통합: 정형 및 비정형 데이터를 포함한 다양한 소스의 데이터를 통합하는 데 능숙해야 합니다. 7. 데이터 시각화: 데이터를 명확하고 간결하게 표현하기 위한 데이터 시각화 도구 및 기법에 익숙합니다. 8. 분석적 사고: 비판적으로 사고하고 복잡한 문제를 분석하여 데이터 파이프라인을 최적화하고 개선할 기회를 파악할 수 있는 능력. 9. 커뮤니케이션: 복잡한 기술 개념을 기술 및 비기술 이해관계자 모두에게 전달할 수 있는 능력. 10. 지속적인 학습: 새로운 기술을 배우고 해당 분야의 최신 동향과 발전을 따라잡으려는 의지.