1. 어제 모교 대학생들을 대상으로 취업 멘토링을 진행했습니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, ML 엔지니어 직무에 대해 간략히 설명해주었습니다. 학생 분들 관심이 대단하네요.

1. 어제 모교 대학생들을 대상으로 취업 멘토링을 진행했습니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, ML 엔지니어 직무에 대해 간략히 설명해주었습니다. 학생 분들 관심이 대단하네요. 해당 직군으로 취업하려면 어떤 역량을 갖춰야 하냐고 질문 많이 받았습니다. 2. 많은 재직자 분들이 취업 준비생에게 각 직무를 비교하면서 설명을 주로 하고 저 역시 그렇게 진행했습니다. 그런데 이건 진실을 담은 온전한 프레임이 아닙니다. 해당 직무가 마치 군인, 변호사 직업처럼 안정적인 형태로 오래 지속할 것 같은 오해를 불러일으키기 때문입니다. 3. IT 업계의 직무는 기술의 발전 양상에 따라 매우 빠르게 바뀝니다. 아래 도표는 Google Trend에서 찾아본 2004년 이후 대한민국, 각 직무에 대한 검색량 추세입니다. (3개월 이동 평균선입니다. 검색량과 취업 시장 수요 간에 양의 상관성이 있다고 가정할게요.) 빨간 선이 데이터 과학자, 노란 선이 데이터 엔지니어, 파란 선이 데이터 분석가, 초록 선이 ML 엔지니어에 대한 것입니다. 대다수의 직무가 2010년대에 들어와서야 언급되기 시작했죠. 데이터 과학자는 Hal Varian의 '21세기 가장 섹시한 직업' 발언 때문인지 2010년대 중반부터 관심이 급격히 증가했습니다. 사실 데이터 엔지니어가 가장 먼저 주목받았고 하이프가 곧 사그라들었지만 그 후 제반 기술이 산업 전반으로 전파되면서 업계의 관심은 꾸준히 상승했습니다. 데이터 분석가는 스타트업 성장의 중추 역할을 하면서 현재 가장 수요가 큰 직무가 아닐까 싶네요. 반면 ML 엔지니어에 대한 수요는 이제 태동하는 단계입니다. 4. 즉, IT 직무는 계속 생겨나고 확장하고 세분화되었다가 대체되어 사라지는 수명 주기를 갖습니다. 대학생이 지금 취업해서 10년이 지나면 전혀 다른 지형도를 보게 될 것입니다. 그럼 학생들은 뭘 어떻게 준비해야 할까요? 뻔한 얘기지만 저는 학생들에게 수학, 통계학, 컴퓨터과학 등 기초 과목을 잘 들어두고 동시에 산업 트렌드를 세심하게 살필 것을 권장합니다. 지금 당장 유행만을 좇아서 취업을 하거나 석박 전공을 선택하면 나중에 후회할 수 있거든요.