오늘 상반기 제일 자신있던 SE 직무 기술면접에 탈락소식을 접하며 조금 기분이 우울해져있었다.
평소에 서류 탈락이 워낙 흔했던 경우라 아무렇지 않다고 훌훌 털어버리며 다른 지원서를 작성하러 갈 때는 이런 느낌이 들지 않았다.
아마, 다음 해야할 일이 상반기 취준이라는 기간 안에 속해 있었기 때문에 반 강제적으로 주어져서가 아니었을까.
실패를 하더라도 다음 해야할 일이 눈 앞에 있으니까 그걸 해야 한다는 마음에 울적한 마음을 애써 외면할 수 있었다.
어제 올라온 향로님의 글을 읽으며 더 성장하고 싶은 사람이 있다면, 그 사람에게는 더 힘든 업무와 피드백을 줘야 한다는 말을 듣고 갑자기 고뇌에 빠졌다.
어떤 팀에 소속될 때는 나보다 상급자가 있을 때에는, 질문과 다음 업무를 받을 환경이 될 수도 있을 것이다.
하지만 취업 전선에서 분명 다 같이 준비하는 사람도 있겠지만, 그 전선에 고독한 싸움을 하는 나에게는 그런 감독님이 지금은 없다는 생각이 들었다.
혼자 나아가고 있는 지금, 반복되는 실패에 낙담할 때 다시 일어나 다른 것을 쥐고 싶은 나에게 무엇인가 변화가 필요함을 생각했다.
마냥 눈 앞에 있는 새로운 기회를 계속 찾는게 150번의 실패 끝에 조금은 힘이 든다는 생각이 들었다.
무엇을 더 해야하는지, 어떤 기회를 잡아야 하는지 많이 모호한 상황에 스스로 목표를 설정하고 나아가는 것은 어느 순간 힘들다는 생각이 든다.
나도 좋은 감독님이 있었다면 어땠을까. 라는 생각을 하던 도중, 세상은 결국 가장 중요한 문제는 혼자 딛고 일어나야 한다라는 고독한 사실을 생각하며,
스스로가 좋은 감독이자 좋은 선수가 되는 방법을 알아야 하지 않을까.
Self Supervised Learning
AI분야에서는 Self Supervised Learning(자기 지도 학습)이라는 말이 있다.
이 내부 동작 과정을 적용시켜보며 무엇이 위기인지, 목표가 무엇인지 아무것도 정의하기 정말 어려운 상황에 도입해보면 좋은 방법을 고민해봤다.
Self Supervised Learning은 Pre-Training, Down-Stream Task 2가지 절차로 나누어 이해할 수 있습니다.
Pre-Training
Label이 없는 데이터 (정의되지 않은)들중 사전 정의된 작업(Pretext task)을 위한 임의의 Label을 만들어 모델을 학습하는 것을 의미합니다.
그게 위에 탈락이랑 뭔상관인데?
결국 우리는 취업이라는 목표를 달성한다는 학습의 결과가 정해져 있습니다. 하지만 왜 떨어졌는지, 추측은 할 수 없어도 완벽하게 파악하기는 어렵다는 점이 있습니다. 이게 진짜 답답하다는 점입니다.
그럼 우리는 무엇을 할 수 있을까?
Google의 BERT의 동작 과정을 통해 학습법을 고민해봤다.
- 전체 문장에서 한 단어를 마스킹(가려서)해서 그 단어가 무엇인지 추측하는 방법
- 다음에 어떤 문장이 올지 추측하는 방법
위 2가지 방법을 통해 Label이 없는 데이터에 Label을 부여할 수 있다.
1번 : 1. 전체 문장에서 한 단어를 마스킹(가려서)해서 그 단어가 무엇인지 추측하는 방법
우리가 뭐 때문에 떨어졌는지 요소들을 나열하고 하나씩 가려서 그 요소가 없더라도 내가 경쟁력이 있는지, 그 요소가 부족한건 아닌지 한번 고민하는 절차를 가져보도록 하겠다.
저는 학벌, 학점, 자격증, 자기소개서, 경력, 공인영어 / 면접(불필요한 말을 하지는 않았는지, 면접을 잘 이끌어나가는지, 인성적인 문제는 없었는지) / 인적성 ( 인성검사에서 내가 일관성 있게 대답하는지, 적성 점수가 잘 나오는지)
이런 요소들이 있을 겁니다. 여러분만의 기준을 나열해보고, 하나씩 가려보면서 그걸 해결하기 위한 방법을 스스로 정의해보면 조금 방향성이 정해질 수 있을 것 같다.
2번 : 다음에 어떤 문장이 올지 추측하는 방법
그리고 2번 절차인 다음에 어떤 문항이 올지 추측하는 방법을 커리어에 적용해보도록 하겠다.
위 절차를 거치면서 이제 전체적으로 내가 이번 분기에 했던 조치들이 어땠는지, 그 조치들이 유의미한 성과(Feature)가 있었는지 점검해보면서 다음 분기(본인만의 점검 분기를 설정해요)에는 어떤 조치를 하면 좋을지 추측해보는 방법이다.
Down-Stream Task - Fine-Tuning
위 절차를 거치면서 우리는 Label작업을 마쳤습니다. 어떤 점이 강점이고 약점인지, 그걸 어떻게 조합시키고 어필해나갈지, 일너 과정을 거쳤지만 여전히 떨어지고 있습니다.
이 때 Down Steream Task를 실행하는 것입니다. 이게 뭐냐?
Down Stream Task란?
소량의 Tag된 데이터를 활용하여, 사용 목적에 맞게 기존 학습된 결과를 조정하는 것입니다.
내가 Label 작업을 한 그 내 역량들을 기반으로 내 강점을 살리거나 직무 경험을 구체화 하고, 면접이나 인적성 약점들을 극복해나가는 과정을 통해서, 다시 조정하는 것입니다.
- 진짜 자격증이 이거면 되는가?
- 진짜 개발 역량이 이정도면 되는가? 더 필요한 것은 없을까?
- 이 경험이 직무적으로 강점을 가져다 줄 수 있을 것인가?
이런 일련의 고민들을 다시 하면서, 전체적인 나의 과정을 점검할 수 있지 않을까요?
추가적으로 이러한 과정을 만들어가면서 루틴을 만들어나가는 것입니다.
장기적으로 포기하지 않고 나아갈 수 있도록, 이런 Task를 반복해나갈 수 있도록 루틴을 만들어 나가면 (매일 아침 알고리즘을 푼다던지, 점심먹고 OpenSource 컨트리뷰트를 한다던지, 프로젝트를 수행하거나 자격증을 50분 단위로 준비한다던지 이런 시도들을 할 수 있을 것입니다.
누군가에게 의존할 수 없다면, 스스로에게 힘이 될 수 있는 방법을 찾아보면 좋겠다.
저는 스스로 직무 역량이 부족하다고 생각하지는 않습니다. 백엔드 개발을 약 2년간 하면서 처음과 비교했을 때 정말 많이 성장했다고 생각했으며, 당장 현업에 뛰어들어도 빠르게 새로운 도메인을 익힐 수 있을 것이라 생각했습니다.
하지만 취업의 문은 저런 걸로만 우리를 평가하지는 않습니다. 운도 정말 많이 필요하고 어떤 요소가 문제가 됐는지 파악조차 안될 때가 다분합니다.
수 많은 실패를 겪고 또 겪고 힘든 일로만 가득하겠지만, 주변에 도움을 청할 수 있다면 적극적으로 요청하고 스스로 일어나서 다시 준비할 수 있는 힘을 스스로에게 얻을 수 있도록 고민하셨으면 좋겠습니다. 나도..
몸이 힘든게 절대로 아닙니다. 다시 일어날 수 있도록 바라봐야 할 방향이 있었으면 하는 것입니다. 그 과정에서 우리 모두 분명 언젠가는 기회가 올 것이기 때문에 버텨 버티는거야.
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