간략 소개
날짜 : 2022.06.11
장소 : Zoom 온라인
패스트캠퍼스 메가바이트 스쿨 수료 중, 진행 된 세미나이다. 평소 DBA쪽도 관심이 있고, 핫한 AI 분야도 알아두면 좋을 것 같아서 참여하게 되었다.
아래 내용은 세미나를 들으면서 정리해둔 내용을 바탕으로 핵심 부분만 간추려서 작성했다.
세미나 목록
<기술 산업에서 데이터 과학의 트렌드와 커리어 패스>
현) 뱅크샐러드
전) Airbnb
기술에 집착하는 것을 경계하라
- 사용자 중심, 비즈니스 중심으로 생각하자
- 복잡한 문제를 단순하게 풀어내는 것이 문제 해결 역량이다
데이터 과학자
- 데이터와 기술로 문제를 해결하는 사람이다
- DDD, 도메인에 대한 문제 해결 전문성을 기르자
- T자형으로 스킬을 쌓자
이력서(레쥬메)
- 프로젝트에서 어떤 성과가 있었는가?
- 명확 + 간결
- 작성 후 피드백 받기
- 1~2장
- JD에 맞춰서 작성하기
<데이터 사이언티스트>
현) 퓨처스킬 Co-founder
LG전자, 교보생명, 네이버 등 다수 기업 강의
패스트캠퍼스 데이터 분석, 데이터 사이언스 분야 다수 강의
데이터 엔지니어, ML 엔지니어 일대기
~14년도 데이터 엔지니어 직업 확립
~16년도 데이터 분석가들이 대거 나타남
~18년도 ML 엔지니어 직업 확립
~20년도 데이터를 가지고 실제 이득을 보는 것에 집중, 그로스 해커/퍼포먼스 마케터 확립
~능력에서 구매까지 이어짐, 퀄리티가 좋은 제춤/클라우드 툴
원래 데이터 사이언티스트는 백엔드, 통계, 네트워크, 클라우드, 머신러닝, 비즈니스 분석 등 모두 아우르던 사람이다
데이터 분석가 < 데이터 엔지니어 < ML 엔지니어
- 코딩, 백엔드 능력에 따라 처우가 갈림
- Not SQL Only
이력서
- JD에 맞춘 이력서 커스텀
- 문제 해결 한 부분 github 링크 등 증거 자료 링크 걸기
전문가 레벨
- 주니어 : 세부 기술을 지정받고, 개인적으로 잘 해내는 것
- 시니어 : 세부 기술을 지정받고, 팀으로 잘 해결하는 것
- 전문가 : 모르던 회사 문제를 발견하고, 조직들을 활용하는 것
주니어→시니어 : 비즈니스 본질 + 소프트 스킬
시니어→전문가 : 홀로 가능한 기술적 독립성 + 비즈니스적 시야
후기
현재 백엔드를 지망하고 있지만, 개인적으로 DB쪽에도 관심이 많았기에 다양한 정보를 들을 수 있어서 좋았다. Data와 ML의 전반적인 전망 외에도 각 직군들이 어떤 역할을 수행하는 지 상세하게 알 수 있어서 좋았다. 회사에 들어가면 연관 부서로 같이 협업하게 될 일도 많을 텐데, 미리 도움을 받을 수 있었다.
취준생으로서 이력서/포폴 팁을 얻을 수 있었고, 전문가로서 올바른 커리어를 쌓기위해 어떤 마인드를 갖춰야하는 지 배웠다. 내가 하고 있는 일의 본질에 대해서 끊임 없이 고민하고 발전하려는 사람이 되어야겠다.
(+작년 세미나였지만 당시 노션에 다 정리를 해두었고, 현재 다시 복기할 겸/후기도 남길 겸 블로그에 포스팅을 했다)
