[모코숲] 재취업 수습기간 회고

재취업 후 2개월의 수습기간이 끝났습니다.
2개월 동안 2차례의 평가를 거쳤는데 성과가 부족하여 수습기간 종료 후 정직원 계약까지 이어지지는 못했습니다.

수습기간 중에 작성한 회고에서 언급했듯
누구나 자신의 허물을 마주하는 일은 부끄럽고 꽤 용기가 필요한 일이지요.
하지만 회고를 통해 발전해 왔던 지난 글또 8기 활동을 떠올리며
용기 혹은 객기를 부려 2개월 간의 짧은 수습기간을 회고합니다.

얻은 점

데이터 엔지니어링, MLOps 입문

수습기간 중 데이터 엔지니어링과 MLOps 업무를 맡아 각각 평가를 받았습니다.
데이터 엔지니어링에 지금까지 파이썬 코드와 쉘 스크립트를 이용했지만
이번에는 Airflow 라는 데이터 수집 자동화 도구를 이용했고
MLOps 는 이번에 처음 하게 되어 TorchServe 와 Triton 의 맛을 아주 조금 보았습니다.
(이 때 얻은 지식은 '내출어' 시리즈로 정리했습니다.)
그동안 해본 적 없던 새로운 일을 할 수 있게 되어 시야가 넓어졌고
이 2가지를 효과적으로 운영(구동) 하기 위해 Docker 를 함께 이용했습니다.
Docker 는 항상 배워서 써보고 싶었는데 이번 기회에 드디어 써 보았네요.

엔지니어로서의 성장

그동안 저는 석사과정, 기계번역 스타트업을 거치며 리서쳐로서 일해 왔는데
이번 기회에 엔지니어로서도 한 뼘 더 성장할 수 있었습니다.
특히 사수님께서 파이썬 백엔드 개발자이신 덕분에 어깨 너머로 '파이썬을 잘 사용하는 법' 을 많이 엿볼 수 있었고
리서쳐 시절에는 몰랐던 파이썬의 참맛을 깨달았습니다.
비동기 처리, 모듈화, 가독성 개선(PEP8) 등등 '파이썬으로 개발을 잘 하는 방법' 에 눈을 뜬 것 같아요.

좋은 동료들과 함께 일하는 기쁨

오랜만에 좋은 동료들과 함께 일하는 기쁨과 보람을 느꼈습니다.
사수와 팀장님은 바쁜 시간을 쪼개어 성심성의껏 신입사원인 저를 성장시키기 위해 최대한의 노력을 다하셨습니다.

사수님께서는 언제나 바쁘고 일이 많으신데도 제 질문은 항상 흔쾌히 받아 주셨고
그런 사수님 곁에서 저는 매일 초과근무 2시간을 찍을 만큼 일하고 공부하며 노력하는 모습으로 나름의 성의를 보였습니다.

팀장님께서는 지금의 내가 들어야 할 뼈아픈 조언과 개선을 위한 구체적인 조언을 아끼지 않으셨습니다.
특히 첫 MLOps 업무를 앞두고 갈피를 잡지 못하여 팀장님께 면담을 요청드렸는데
팀장님께서는 '못한다고 생각해서 안 하는 거고 못 하는 것' 이라며 저를 채찍질하셨고
이 말씀에 자극을 받아 처음 해 보는 MLOps 업무에 도전할 수 있는 용기를 얻었습니다.

아쉬운 점

평가 기준 미달

데이터 엔지니어링의 경우 디테일이 부족했고 피드백 반영 또한 부족했습니다.
MLOps 의 경우 피드백을 받아들여 공식문서를 참고하고 기술적으로 한 단계 더 깊이 들어가는 노력을 보였으나
처음 해 보는 MLOps 라이브러리(프레임워크) 의 자료조사와 실험을 병행하느라 자료조사 완성도가 떨어졌습니다.
평가 기준은 오로지 자료조사였던 점을 고려하면 노력의 방향이 잘못되었던 셈입니다.
노력을 한 것은 좋았으나 노력의 방향이 명확해야 했고, 수시로 주어지는 피드백을 명확하게 반영해야 했습니다.

기계번역에만 특화된 나의 한계

NLP를 시작한 목적이 기계번역이었기에 저의 모든 커리어는 기계번역에 대한 것뿐이었는데
다시 말해 기계번역만 했던 저로서는 새 도메인과 태스크에 대한 이해도가 제로베이스에 가까웠습니다.

예를 들어 번역은 문장 단위 모델입니다.
input : output 데이터가 모두 문장이지요.
입사한 회사의 주요 도메인은 번역이 아니었고, 데이터 또한 문장이 아니라 문서 단위였습니다.
게다가 기계번역(Transformer) 이외의 모델에 대한 지식은 거의 전무하여
현업에서 널리 쓰이는 RoBERTa 모델의 input/output 포맷조차 모를 정도였습니다.

내 커리어는 어디로…?

백엔드 팀으로 입사했으나 정작 백엔드 개발은 거의 해 보지 못했습니다.
저는 백엔드를 배울 당시 Javascript 를 이용하여 개발했고,
이후 FastAPI 를 독학하여 짤막한 토이 프로젝트를 할 줄 아는 수준이었는데
입사 후에는 그 어떤 백엔드 개발 라인에도 참여할 기회가 없었습니다.

개인적으로 갈피를 잡지 못하는 점은, 여전히 저는 인간 그리고 인간의 언어가 좋다는 점입니다.
최근 NLP를 오랫동안 연구하신 지인을 만나 뵌 이후로 NLP 에 대한 그리움이 커졌는데요,
당장 다시 새 일자리를 구하기 위해서 이미 석사 졸업자들이 넘쳐나는 AI 업계로 뛰어들 것인지,
이제는 저의 새 무기가 된 백엔드 공부를 좀더 해서 AI 개발자로 약간 방향을 틀 것인지 고민입니다.
어느 쪽으로든 인간의 언어를 다루기보다는 개발 내지 엔지니어링에 치중하게 될 것 같은데
학계가 아니라 업계이므로 엔지니어링에 초점을 맞추는 것이 당연하겠지만...
아쉬운 마음은 어쩔 수 없네요.
조만간 기계번역 연구를 하시는 분을 소개받기로 했는데
빨리 만나보고 기계번역 연구부터 취업까지 많은 이야기를 나누고 싶습니다.
그러면 왠지 나아갈 길이 보일 것 같아서요.

To-Do

파이썬 Deep-Dive

파이썬을 잘 사용하기 위해 더욱 잘, 깊이 알아야 함을 깨달았습니다.
우선 사수님께서 추천해 주신 '고성능 파이썬' 책을 독학할 예정입니다.

NLP 모델 공부 및 복습

앞서 언급했듯 저는 기계번역 이외의 NLP 도메인에 대한 지식이 전무합니다.
다시 NLP를 하기 위해서는 기계번역 이외의 모델을 다룰 줄 알아야 하므로 공부를 좀 해야겠어요.
좋은 책이나 공부 방법이 있다면 추천 부탁드립니다 ㅠㅠ

코딩테스트 준비

재취업을 위해 코딩테스트를 다시 준비해야겠어요.
일단 Dynamic Programming 까지는 무리 없이 풀도록 연습해야겠고...
2~3년 전과 달리 코딩테스트 수준이 너무 높아졌어요.
예전에는 NLP 코딩테스트에 2차원 배열은 잘 안 나왔는데 말이죠.... 😂

Ing

KIV ICT 봉사단

한국정보화사회진흥원에서 매년 여름마다 주관하는 4인 1팀 봉사활동인데요,
외국의 대학교 및 정부 기관을 대상으로 IT 교육을 합니다.
올해로 벌써 3년째네요.

올해 제 교육 주제는 '구글번역 클론코딩' 으로 잡았습니다.
구글번역과 마찬가지로 Query parameter 를 통해 번역 정보를 전달받아 번역을 수행하는 FastAPI 백엔드 코드를 짜고
작년에 이미 만들어 둔 한국어 -> 영어 번역 모델을 Ctranslate 를 이용해 가볍게 서빙했습니다.

개발 과정에서 중점을 둔 건 백엔드 특히 FastAPI 복습, 그리고 모델 서빙이었는데요,
FastAPI 튜토리얼을 기반으로 실무에 맞게 변형하여 적용하는 연습을 했고
당초 모델 서빙은 TorchServe 를 이용하려 하였으나
handler 를 만들기에는 시간의 제약이 있어 우선 Ctranslate 로 간단히 해결했습니다.
결과물은 보고 계신 제 기술 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

etc...

velog 에 다음 문단을 적으니 글이 비공개로 등록되네요?
몇 번을 전체공개로 수정하여 등록해도 마찬가지입니다.
쓰려던 내용을 캡쳐로 대신합니다.

모코숲 🌳

사랑하는 글또 8기 활동이 끝나 아쉬워하던 차에
저처럼 글또 활동을 지속하고 싶은 분들이 많아 모코숲이 만들어졌네요 🥰
다시 취업준비를 하는 동안 많은 의지와 도움이 될 것 같아서 신청했습니다!
저는 명확한 목표와 함께 협업을 즐기는 '비버' 입니다! 🦫
여름의 끝자락 그리고 가을의 시작까지 잘 부탁해요 모코숲 동물친구들! 🙌💕