이력서를 쓰면서 회고
이력서를 쓰면서 회고
최근 부캠에서 이력서 피드백 시간을 가지고 있다.
근데 이력서를 처음 쓸때는 괜찮았는데 다시 고치면서 다시 볼때가 되면은 머리가 아파온다.
코드도 처음 쓸때는 재밌게 쓰는데 리팩토링할때 머리 아픈 것 처럼 뭔가 하기가 싫고 머리가 아파온다.
사실 프로젝트 섹션을 좀 자세히 쓰는 게 좋겠다. 자세한 성능개선지표 표기. 이런 건 사실 충분히 고칠 수 있다. 최대한 스토리텔링해서 써내려가면 되는거니까. 그리고 난 개인적인 선입견인지는 모르겠는데 이력서에는 최대한 간단히 적고 포트폴리오를 좀 자세히 적고싶은 생각이 좀 있기도 하고.
사실 피드백을 받은 것 중 가장 막막했던 건
그래서 어떤 직무를 희망하는지 모르겠다.
이거였다. 우선 사실 이력서라 해봤자 쓸 내용이 없기에 최대한 모든 분야를 뭉뚱그려서 쓴 것도 맞다.
멘토님이 그러면 각 분야에 맞는 이력서를 만들어 놓는게 낫다. 라고 하셨지만
만약에 내가 어느 분야던 충분한 내용이 있으면 그렇게 하는게 베스트인걸 나도 알고있지만 그렇게 분리해버리면 내용이 더 없어져버리는데 뭐 어떻게하겟는가.
머리아프다. 이력서를 어떻게 고쳐야하는지도 머리아프고 앞으로의 포트폴리오를 어떻게 채워야할까도 머리아프다.
내가 무슨 일을 하고 싶은지도 모르겠고 그냥 우선은 대충 갈겨놓고 나중에 채울까 싶기도하고.
아니 근데 그러면 또 어느 분야로 채워야할지도 모르겟다.
마침 이 글을 오늘 마스터님이 올려주셔서 쭈우욱 읽어봤는데 조교님도 지금의 나처럼 어느 길을 가야할까 라는 혼란과 고뇌가 느껴져서 좀 위안이라해야되나 동질감이라해야되나 가 느껴지긴 했다.
가장 공감이간다고 느낀건
- 데이터 분석 / 사이언티스트쪽은 학사로 T.O가 잘 안난다.
데이터 사이언티스트쪽은 석사이상을 많이 뽑고 나는 지금 당장은 대학원 갈 생각이 없다는 것.
- 공부할게 엄청 많다.
이것도 약간 느낀게 다른게 난 수학을 좀 잘해야 한다고 느꼈다. 근데 개인적으로 난 개발공부에 투자되는 시간보다 수학이 좀 더 많은 시간을 투자해야 된다고 생각한다. 애초에 수학. 별로 안 좋아한다. 그래서 그나마 수학 안하는 컴공온거고.
- 성과(포트폴리오)를 내기 쉽지 않다.
그리고 대회마다 이런 불확실성을 가지고 임하게 된다. 예를 들어, 내가 이전에 버스 승차 예측 대회에서 나름의 노력으로 노하우를 쌓았지만, 다음 대회가 NLP 관련 대회라면 또 다른 공부와 노하우를 필요로 하게 된다.
이 말도 약간 다른 느낌으로 공감이 되었다. 개인적으로 새로운 걸 배우는 걸 좋아하는 편이라 도메인이 바뀌는거에 두려움은 없지만 난 오히려 다른 불확실성을 느꼈다.
예를 들어 무언가를 개발하는 경우에는 차근차근 젠가를 위로 쌓는 기분이다.
하나하나 속도가 느리더라도 쌓아가는 느낌이다. 에러가 발생해도 거기서 잠시 멈출뿐이지. 쌓았던 걸 부시지는 않으니까.
근데 AI 프로젝트는 젠가를 위로 쌓는게 아니라 때로는 옆으로, 때로는 대각선으로, 때로는 기존 상식을 벗어난 방향으로 블록 작품을 만들어가는 느낌이다.
단순한 배치가 놀라운 안정성을 보여주기도 하고, 때로는 복잡한 시도 끝에 독특한 아름다움을 발견함에 즐거움을 느낄 수 도 있겠지만
내가 투입한 노력과 결과물이 비례하지 않을 수 있으며, 때로는 단순한 시도가 더 좋은 결과를 낼 수 있는 불확실성이 불안감을 조성하는 것 같다.
- 애매하다.
이 결과가 정확히 옳은지 그른지, 내 방법에 틀린 건 없는지 잘 모를 때가 많다. 일단은 스토리와 말로 잘 설명해본다. 근데 기술적인 것도 알아야 하고 도메인 적인 것도 알아야 온전히에 가깝게 이해할 수 있는데, 이 둘 다 가지고 이해하는 사람은 별로 없다. 그래서 내 결과에 대한 피드백받기가 힘들다. 물어볼 곳도 잘 없다. 내 결과에 나 스스로도 확신을 가질 수가 없다.
나같이 혼자 그냥 공부하고, 공모전 몇 개 나가보고, 인턴 몇 개월 한 사람은 이 경쟁에서 불리하다. 그 와중에 나 같은 주니어들도 분석해보고 싶다고 여기저기서 모여든다. 애초에 T.O 는 적은데 모이는 사람은 많다.
이 글이 2020년 글인데 솔직히 2024년에는 훨씬 더 시장이 칼바람이지 않나 생각이 들기도 한다.
학부생 분들이 머신러닝 모델링 조금 할 줄 아는 걸로는 아무것도 못 만들거든요.
학부생분들이 아무리 모델링을 잘해도 석박사분들보다 잘하기 힘들잖아요.
너무 머신러닝만 무턱대고 가려고 하지말고 백엔드 갔다가 다른 분야로 넘어가는게 유리해요.
당연히 알고 있던 얘기인건 맞지만 조금 뼈가 아프다.
사실 대충 1~2년후까지의 계획은 대충 세워지긴 하는데 여러 갈래라 확신은 못하겠지만.
백엔드 엔지니어로 시작하더라도 지금 까지 배운 AI지식이 날라가는 건 아니니까 억울하진 않다. 아쉽지 않다라고하면 거짓말이긴한데.
4학년엔 개발쪽 공부를 하면서 포트폴리오를 쌓아두고 AI쪽 Competition도 종종 해 볼 것같다.
인턴도 서류접수 해보면서. 개발, AI 쪽으로 둘다.
복학하면 학부연구생도 컨택해볼까 생각도 들긴 하다. AI쪽으로 학부논문이라도 미약하게나마 한번 써보고 싶어서.
어찌저찌 쓰다보니까 삶의 지도를 쓰는 것 같은 느낌인데 이렇게 걍 마무리 하는게 낫겠다.