이직에 대해서 질문이 있습니다.

Question

데이터 분석(ML,DL 엔지니어, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가) 분야에 관심이 있으나 현재 직장에서는 전혀 다른 업무를 하고 있어 1-2년 내 이직을 고려하고 있습니다.

저는 대학교(산업경영공학부) 학부연구실에서 산업인공지능, 데이터 마이닝을 공부했고 데이콘 경진대회를 통해서 알고리즘 개발 경험을 쌓았습니다. 그리고 경진대회에서는 시각인공지능을 주력으로 3차례 수상을 한 적이 있습니다.
졸업과 동시에 취업을 해서 현재는 데이터 분석(시각화)쪽의 Tableau도 공부를 하고 있는 상황입니다. 
(그만큼 이 분야에 대한 관심과 애정이 많습니다.)

(왜 당장 이직을 하지 않고 ??)1-2년 내로 이직을 고려하는 이유는 저희 회사가 현재 ERP를 변경하는 중이며 향후 데이터를 사용한 신규 사업발굴등이 향후 계획에 있기 때문입니다. 이 계획에 제가 참여해 주도할 수 있는 기회가 있다면 남을 예정이고 그렇지 않다면 이직을 할 예정입니다.

궁금한 점은 
1) 이 상황에서 이직을 고려하는 기간이 1-2년이 타당한 것인지?

2) 이직을 하기 위해서 준비를 해야 하는 부분은 어떤게 있는지?

- ML/DL 엔지니어와 데이터 Analystics 각각 궁금합니다.

3) 이직을 한다면 서울과 경기도권으로 이직을 생각중입니다. 대학원이라는 선택지는 어떻게 생각하지는지 궁금합니다.
(확인을 원하신다면 제 포트폴리오를 보내드릴 수 있습니다.)

커리어리에서 많은 조언을 구할 수 있기를 바랍니다. 
감사합니다.

백승윤 · Accepted Answer

안녕하세요. 현재 AI 스타트업에서 ML Engineer로 근무하고 있는 백승윤이라고 합니다. ML Engineer로서 작성자님께 전달드릴 수 있는 내용이 몇가지 있을 것 같아서 적어봅니다!

우선 정말 관심있으신 분야를 좁혀보는 게 좋을 것 같습니다.

인공지능 모델을 개발 -> ML
데이터 분석을 통해 Tableau로 시각화를 하는 것이 재밌음 -> 데이터 분석
데이터 파이프라인 구축 -> 데이터 엔지니어링

이렇게 3가지 정도로 나뉘는 것 같은데 본인의 주력 스킬을 찾는 것이 중요할 것 같습니다. 그 찾는 과정에서 1-2년 정도 소요될 것 같습니다.

ML Engineer가 되기 위해서는 다양한 데이터, 모델을 다뤄본 경험이 중요하겠죠. 필요한 내용들이 너무 많아서 차라리 이렇게 한 줄 정도로 전달드리는게 좋을 것 같습니다. 그러니 이 경험을 쌓을 수 있는 환경 중에서 어디가 제일 좋을지 고민해보시면 좋을 것 같아요. 대학원이 될 수도 있고, 부트캠프가 될 수도 있고, 아예 독학으로 맨땅에 헤딩도 해볼 수도 있을 것 같습니다.

만약 ML Engineer가 가장 재밌어보이고 끌린다면 더 연락주세요. 더 도움드리기 위해 노력하겠습니다.