[취준기] 24년 하반기 AI(ML Engineer) 개발자 취업 탈락의 고배

목차

• 서론
• 나의 일대기
• 취업지원 과정
• 자기 객관화
• 난 무엇을 해야할까?
  • 1. 대학원을 가자
  • 2. 스타트업, 중견기업을 노려보자

서론

... 8월말에 인턴이 끝나고, 바로 공채 공고들이 올라와서 지원했다.

일단은 지금까지 지원했던 모든 기업들의 결과가 나왔고, 결론적으로는 모두 떨어졌다.

나의 일대기

일단 나의 ML 개발자로서의 발전과정? 연관된 내용은 다음과 같다.

• 컴퓨터공학과 학사 졸업 - 3.71/4.5
• ML Bootcamp - Google Developers 수료
• 부스트캠프 AI Tech(NLP) - 네이버 커넥트재단 수료
• 미술작품 추천 시스템 졸업프로젝트 수행
• 음성인식 기업(STT) ML Research 인턴 수행(24.03~24.08, 6개월)

나는 ML 기술을 활용해서, 문제를 해결하는 것에 매력을 느꼈었고, 그 중 특히 자연어처리 분야에 관심이 있어 부스트캠프도 NLP로 수료했다. 해당 과정에선 최종적으로 AI기술(NLP분야)을 활용한 서비스를 개발하는 것이었는데, 나는 팀원들과 "증권 뉴스 긍정, 부정 키워드 추출과 요약" 서비스를 개발했다.

 

그 후 학교를 다니다 마지막 학기에 좋은 기회로 음성인식 기업에서 학점연계형인턴으로 6개월동안 일할 수 있었고, 기업 내에서 발생했던 문제를 해결하기 위해서 아주 조금이나마(먼지만큼이나마..라도) 도움을 주고, 사수님들과 주변분들을 통해 많은 것을 배울 수 있었다.

 

특히 음성처리를 위한 ML 모델은 접해본적이 없었기에, 기반지식이 하나도 없었어서 처음 한달동안은 기반지식에 대해 이해하는 시간이 대부분이었고, 음성처리의 발전과 ML모델의 접근법에 대해서 공부할 수 있었다. 또한, 이 시기에는 기업의 서비스에 대해서 이해하는 것이 우선이었기에 서비스의 API를 활용한 예제(마이크 입력을 활용한 실시간 STT)를 만들어서 기업의 테크블로그에 포스팅했다.

관련된 키워드로 검색하면, 상위권에 랭크되는 내 아티클들..

 

그 후에는 VAD(Voice Activity Detection)모델을 활용한 여러가지 실험들과 활용방안에 대해서 연구했다.(자세히 적어도 될지는 몰라서 그냥 간단하게만..)

 

취업지원 과정

사실 이쪽 직무는 석사 이상 학력이 대부분이고, 학사가 지원하기는 어렵다는 생각을 가지고 있었기에 나도 막연하게 대학원에 대한 생각이 있었다. 하지만, 대학원은 너무 가기 싫었다. 그 이유는 현장에서 발생하는 문제에 대해서 부딪혀보면서, Research와 Engineering 그 중간 어딘가에 내가 포지션을 갖기를 바랐다.(연구를 위한 공부만이 아닌, 실제 발생하는 문제점을 해결해보고싶었음.)

 

그래서 일단은 이번 공개채용에서 열린 AI직무(ML Engineer 포함) 포지션은 최대한 다 지원해봤다. 하지만... 처참한 결과..

처참한 지원 목록

사실, 한번에 되리라는 기대는 없었다. 하지만, 서류에서 이렇게 다 컷당해버릴거란 기대도 없었다......

요즘도 많은 기업들의 사정이 좋지 않고, 신입을 잘 뽑으려고 하는 추세도 아니기에, 전체 모집인원 규모가 얼마나 될지는 모르겠지만 직무당 한자릿수이지 않을까 감히 예상해본다.

(그래도 서류도 못넘어간건 너무 슬프잔항.,,,)

 

뭘까, 무엇이 문제일까. 내가 나에 대한 자기 객관화를 조금 더 해볼 필요가 있다고 생각이 들었다. 취업 과정에서의 합격을 결정하는 요소는 여러가지가 있겠지만, 내가 돌아보는 나에 대한 부족한 점을 조금 끄적여본다.

 

자기 객관화

1. 난 학사다.

맞다. 난 학사다. 대학원을 가야겠다는 생각을 안한건 아니었지만, 계속 이론적인 내용의 공부만 하는 것보다는 코드를 직접 짜면서 학습하며, 산업을 경험하길 원했다. 물론, 내가 대학원을 안가봐서 거기서 무슨 일을, 어떻게 하는지 모르기에, 이렇게 무지하게 말하는 것일 수 있다.

뭐라고 말해야할까, 나는 AI 기술을 처음 접했을 때부터 공부를 위한 공부보다, 인공지능을 이용한 실제로 도움이 되는 서비스를 개발하고싶었던 열망이 더 컸다.(AI 서비스를 만들어볼 수 있다는 것 때문에, 부스트캠프에도 참여한 것이기도 했고,,,)

하지만 현실은 그렇지 않다. AI직무는 대학원 졸업 이상의 인력들이 많다. 이런 큰 물고기들이 많은 낚시터에서, 내가 낚시줄에 걸릴 확률은.... 확실히 떨어질 것이다.

2. 연구능력의 부족

PyTorch와 TensorFlow모두 사용할 줄 알고,(당연한 기본 능력) 논문을 볼 줄도 알고, 구현이 복잡한 이론이 아니라면, 코드로써의 구현도 어느정도 가능하다. 그렇지만, 뭔가 Github, 블로그에 내가 공부했던 내용들을 코드로써 구현한 것을 기록하거나, 작성해둔 것이 없다.(프로젝트 수행 코드 제외) 학사인 나를 증명하기에 부족한 조건들이다.

또한 그에 따라서, 새롭운 연구를 도전했던 의지를 표출할만한 것들이 부족하기 때문에, 기업입장에선 연구논문을 작성해두며, 그러한 경험이 있던 대학원 졸 인재들보다 나를 뽑아야할 메리트가 없다.

3. 그 외 애매한 어학성적, 자격증 등등

어학성적이 애매하다. 사실 어학성적을 높게 받으려고, 공부를 했던적이 없다보니 다 애매한 어학성적을 갖게되었다.(OPIc IM1, TOEIC 760) 신입 지원은 증명할만한 것이 많이 없으니, 어학성적은 고고익선이지 않을까싶다.(스펙 구경하다보니.. AH인 분도 보였다...)

자격증은 ML Bootcamp를 수행할 때, 취득한 TensorFlow Developer 자격증밖에 없다.

 

난 무엇을 해야할까?

1. 대학원을 가자

대기업은 아직도 ML Engineer, Research 분야는 석사이상 학위를 요구한다. 경력으로 이직을 할 것이 아니라면, 석사 이상의 학력이 필요할 것 같다. 하지만 이것도 걱정이 많다. 2년 뒤에는 이 산업이 어떻게 될까? 석사를 따는데 들어가는 비용은? 석사를 따더라도, 취업이 될까? 여러모로 싱숭생숭하다.

 

2. 스타트업, 중견기업을 노려보자

포트폴리오와 개인연구를 조금 더 쌓고, 학위를 요구하지 않는 스타트업과 중견기업을 노려보는 것이다. 하지만, 이쪽도 신입 채용규모가 거의 없을정도로 잘 보이지 않는다. 물론 채용플랫폼을 보면, 종종 뜨는 기업들이 있지만 실제로 몇명 채용을 하는지도, 채용을 하기는 하는지도 잘 모른다.

 

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어쩌다보니, 주저리 주저리 마음속 걱정을 막 적어봤다. 졸업하고, 당장 한 학기 지났지만, 이렇게 서류 통과도 하나도 안되는 것을 보니, 마음속으로 불안한 점들이 참 많아지는 것 같다. 어떤게 정답인지 모르겠다. 친구도 나에게 너가 취업이라는 문제를 해결하기 위해서, 쓸데없는 작업을 하고있는게 아닌가 살짝 걱정이 된다고 한다.(문제 해결책은 대학원을 가서 석사를 취득하는 것인데, 포트폴리오 쌓기나 그 외 등등 다른 것을 하려고하는게)

나도 모르겠다. 직무를 변경해야할까 싶다가도, 난 ML쪽으로 더 발전하고싶고, 다른 직무보다도 훨씬 재미있다.. 모르겠다...