2022년 회고

정말 많이 늦은 것 같지만... 2022년은 저에게 있어서 잊지 못할 시간들이었습니다.

그래서 늦게라도, 짧게라도 2022년의 회고를 한번 기록해보려고 합니다.

 

상반기 (1월 ~ 6월)

2022년의 상반기는 네이버 부스트캠프 AI Tech와 보냈던 시기였습니다.

대학 1학년부터 데이터 관련 직군을 희망해오던 저는 3학년때 머신러닝 엔지니어 혹은 데이터 엔지니어가 되는 것을 목표로 결정했습니다.

결이 다른 두 직군이지만 그렇다고 또 너무 멀지도 않은 두 직군 사이에서 고민하고 있었고 이는 부스트캠프를 하면서 결정할 수 있게 되었습니다.

 

 

운명이었던건지 아니면 제가 관심을 갖고 트렌드를 읽어서 생긴 기회인지는 모르겠지만 정말 적기에 부스트캠프에서 추천시스템 트랙이 열렸습니다. 혼자서 공부하기에는 너무나도 어려웠고 자료도 없었는데 공부를 할 수 있는 로드맵을 제공해주는 것만으로도 너무 기대가 되었습니다.

 

Leve 1과 Level 2 기간동안 절대 놓치지 않았던 것들이 있었습니다. 적어도 강의에서 나온 내용을 최대한 내 방식으로 기록하자 였습니다. 제가 부스트캠프를 시작했던 이유는 내가 하기로 한 분야에 대해서 대충도 설명 못하는데 어떻게 그 분야에서 일할 수 있겠어? 라는 생각때문이었습니다. 이런 의지로 되도록 그날 공부한 내용들을 최대한 제가 이해한 방식으로 정리를 했습니다.

 

그날 그날 회고를 꾸준히 기록했습니다. 정말 큰거부터 정리 시간이 오래 걸린다는 사소한 부분까지 기록했습니다. 물론 P-stage와 Product Serving에서는 너무 개인 회고를 적는거 보다 프로젝트 개발, 실험 일지를 적는걸로 대체했습니다. 공부보다 실제 프로젝트를 진행하는 과정에서 접한 느낌들을 위주로 정리했습니다.

 

자세한 포스트를 보고 싶으시다면 아래의 링크로 가시면 보실 수 있습니다. (시간이 나는 대로 티스토리로 블로그를 이전할 생각입니다.)

https://cow-coding.github.io/categories/naver-boostcamp-ai-tech/

NAVER BoostCamp AI Tech

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부스트캠프 과정을 진행하면서 머신러닝 엔지니어보다는 데이터 엔지니어가 맞겠다는 생각을 했습니다. 그런 생각이 들었던 이유는 여러가지가 있었습니다.

 

• 머신러닝을 실제로 적용하는 것과 공부하는 것에는 괴리가 존재한다.
• 특히 추천시스템을 적용시키는 것은 생각보다 현실과의 타협이 있기도 한다.
• 이제는 코드보다는 데이터가 성능을 결정한다.

 

위의 생각이 제가 데이터 엔지니어로 진로를 선택한 이유였습니다. 물론 지금은 세상을 뜨겁게 달구고 있는 ChatGPT가 나오면서 첫번째 생각이 조금은 달라질 수 있어보이지만... 그래도 그런 대규모 모델은 현실에 적용하는 데에 상당한 리소스와의 타협이 있어야 합니다.

그래도 머신러닝이 미래 전망이 있어보인다는 생각을 했습니다.

지금까지는 단순히 연구 중심의 모델이 나왔다면 이제는 서비스에 적용되는 AI가 슬슬 고도화 될 시기라고 생각했습니다. 그런 점에 있어서 모델을 서빙하는 것이 중요해지고 이에 맞춰 MLOps의 중요도가 높아질 것이라고 생각했기 때문입니다.

 

부스트캠프 마지막에는 서비스 개발을 하면서 PM과 동시에 데이터 수집을 맡았습니다. 그 과정에서 비동기로 데이터를 처리하는 방법, 도커를 띄워서 MSA 방식으로 설계를 하는 것과 같은 여러가지 시도와 경험을 했습니다. 물론 취업을 한 지금 상황에서 보면 참 정교함 없이 한 거처럼 보이지만요

 

자세한 서비스 개발 일지를 보고 싶으시다면 아래 링크를 확인해주세요

https://cow-coding.github.io/categories/level-3-final-project/

Level 3 - Final Project

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하반기 (7월 ~ 12월)

하반기는 부스트캠프를 마치고 취업 준비와 인턴생활이 주를 이뤘습니다. 시간이 조금 지나서 그때 어떤 기업들을 넣었는지 잘 기억은 안나지만 네이버(전환형 인턴), 라인(정규직), 네이버 웹툰(체험형 인턴), 카카오(전환형 인턴), 오늘의 집(공채), 토스(공채)를 넣었던 걸로 기억합니다.

 

결과를 먼저 말씀드리자면...

• 1차 탈-네이버, 네이버 웹툰, 라인, 오늘의 집, 토스
• 최종합 - 카카오

취업준비를 하는 과정과 제 포트폴리오에 대한 내용은 나중에 따로 포스팅을 하겠습니다. (최근 업무때문에 과연 언제가 될 지...)

 

결과적으로 한 우물만 파던 4수생은, 9월에 원하던 데이터 직군의 데이터 엔지니어로 합격을 했습니다.

이게 참 신기한게 있습니다. 제가 4수 끝에 대학교에 들어와서 데이터 직군이라는 방향을 잡을 때 가장 많이 도움을 받은 글이 페이스북의 카카오 인재영입 글이었습니다. 그랬던 학생이 이제는 카카오 데이터 엔지니어가 됐습니다. 감회가 새롭다는 말이 이럴때 필요한 말이지 않을까 싶네요.

 

인턴생활이 쉽지만은 않았습니다. 제가 소속한 팀인 데이터정보플랫폼팀은 저희 팀 팀장님인 kenny가 작성하신 글에 나온 내용처럼 데이터를 모아서 정보를 제공하는 플랫폼을 개발하는 팀입니다.

그러니까 플랫폼을 만들어야 하는 것이죠. 많은 사람들이 데이터 엔지니어는 하둡, 스파크, airflow 같은 데이터 엔지니어링 툴만 사용한다는 오해를 갖고 있습니다. 하지만 데이터 엔지니어는 그렇게 수집된 데이터를 필요에 따라서는 화면으로 제공을 해주기도 해야 합니다.

팀에 들어와서 React, Flask 같은 기술들을 접하고 동시에 데이터 처리를 위한 Spark, Scala 등의 기술들도 익혔습니다.

 

많은 양의 기술스택을 한번에 익혀야 했다보니 너무나도 힘들었지만 같은 팀 동료들과 저희 파트장님이 최대한 배려를 해주셔서 잘 마칠 수 있었습니다.

 

그렇게 길다면 길고 짧다면 짧은 3개월의 인턴이 끝나고 최종 평가 발표를 했습니다.

그리고 지난해 12월 26일 정직원 전환이 이뤄졌습니다.

 

인턴때도 명한을 발급받을 수는 있습니다 ㅎㅎ

 

13살에 개발자의 꿈을 꿨던 꼬마가 13년의 세월이 지나서 개발자가 되었고 23살에 참고했던 카카오의 데이터 직군 정보를 보고 데이터 직군을 결정한 대학생은 3년 뒤 카카오 데이터 직군에 들어왔습니다.

 

정직원이 되고, 맡은 업무 개발을 진행한지 어느덧 6개월이 지났습니다. 이제는 처음 본 React, Spark가 어느정도 익숙해졌지만 아직도 갈 길이 멀다고 생각합니다. 단순히 기술스택만이 아닌 인프라 기술에서는 아직도 모르겠는 것들이 투성인 거 같네요.

같은 팀원들에게도 배울 점이 너무 많고 취업을 하고 나니 오히려 부족한 점이 더 많다고 느껴집니다.

 

주니어 데이터 엔지니어의 길이 이제 시작되었고 개인적으로 앞으로가 기대가 됩니다.

 

회고라고 하고 의식의 흐름이라고 불러야 하는게 맞는 글인듯 싶습니다.