D-10. 많이 달렸다. 남은 날들이 아쉬워서인지 최근 들어 마지막 발길질을 열심히 하고 있다. 조금이라도 회사에 내 흔적을 하나라도 더 남기기 위해 절대 끝내지 못할 프로젝트도 열심히 쳐다보고 있다. 현재 개발자로 일하고 있는 Pasty도 나와 비슷한 시기에 떠나는데 오래 근무해서 그런지 나보다 미련이 더 없어보인다. 내가 처음으로 커피챗을 보내기도 했고 (처음이자 마지막으로) 나를 엄청 잘 챙겨주고 대화도 자주 걸어줘서 정도 많이 생겼다. 요새 돈을 아끼려고 점심도 집에서 아점으로 먹고 출근하는데 내일부터는 억지로라도 사람들과 같이 식사를 해야겠다.
오늘은 13시 업무미팅이 있어서 전까지 프로젝트에 계속 집중했다. 실제 공정 데이터를 가져와서 미래 수요를 예측하는 모듈인데, 변수가 많은지 애초에 패턴이 없는 건지 쉽게 모델링이 되지 않는다. 추천해준 모델을 적용해보고 데이터 구간 길이도 조정해보고 클러스터도 여러 가지 적용해봤다. Tree 모델 구조처럼 전 자재를 특정 기준에 따라 나누고 각 세부 트리 별로 모델을 적용하는데 기준에 따라 나누면 모델 적용했을 때 결과가 각기각색이라 오늘은 클러스터 무시하고 모델 성능 기준으로 자재를 나눠보기로 했다. 무작정 모델을 적용해보고 성능이 매우 좋은 자재들만 필터링하고 나머지 자재에 대해서는 다시 다른 클러스터링이나 모델을 적용하는 느낌이다.
본격적인 미팅에서 그간 진행한 내용을 브리핑하고 피드백을 받았다. 2달이 좀 넘어가니 이제야 말이 좀 잘 나오는 것 같았다. 여기서 조금만 더 있으면 훌쩍 늘 것 같은데 아쉽다. 일단 전반적인 방향에 대해서는 나쁘지 않다고 들었다. 해답이 있으면 좋지만 어렵다면 의미 있는 인사이트만 가져가면 되기에 일단 남은 기간 내가 진행한 모든 내용들을 문서화해서 정리해달라고 했다. 삽질한 내용, 왜 그렇게 진행했고, 왜 문제가 생겼는지 모든 내용을 남겨야 나중에 참고할 수 있으니 말이다. 그래도 Nikolai가 흥미를 가지고 잘 진행했다고 해줘서 다행이었다.
미팅이 끝나고 자투리 시간을 틈타 요새 궁금한 거리들을 다 물어봤다. 당연한 이야기지만 Nikolai 포함 여기 대부분의 사람들이 TU Berlin에서 공부를 했다. 같은 산업공학 석사라 세부 전공이 뭔지 왜 대학원을 선택했는지 이런 것들이 궁금해서 다 물어봤다. 석사, 박사 그리고 취업에 대해 어느 정도 들을 수 있었고 특히 독일 대학의 분위기를 많이 알 수 있어서 좋았다. 데이터 사이언스 전공이 석사 과정으로 많이 들어있는데 그것보다 다른 전공하면서 데이터를 병행하는 게 더 좋고 석사 분위기나 인식이 우리나라와 많이 비슷한 것 같았다. 다음주부터 또 잘 고민해봐야겠다. 끝.
