데이터직무 관련 경험

안녕하세요. 현재 AI 스타트업에서 ML Engineer로 일하고 있는 백승윤이라고 합니다. 저는 도움이 될 것 같다고 생각합니다. 시간이 지날수록, AI 업계는 모델보다 좋은 퀄리티의 데이터가 더 중요해지고 있는데요. 지원자님께서 데이터 라벨링을 해보시며 퀄리티가 낮은 데이터들은 어떻게 처리를 할 것이며, 어떻게 효율적으로 라벨링을 할 것인지 고민하고 문제를 해결하신다면, 이후에 데이터 분석 업무에 있어서도 큰 도움이 될 거라 생각합니다. 다만, 우려되는 점은 하고자 하시는 데이터 라벨링 업무가 단순 반복 업무라면 추천하지 않습니다.

데이터 라벨링을 어떻게 하는지가 중요할 것 같은데요! 데이터 라벨링, 분류, 로그 정의 등은 데이터 분석을 위해서 중요한 부분을 차지하는 첫번째 업무라고 할 수 있습니다. 다만 이는 앞으로 대체될 수 있는 영역이며 진정한 데이터 분석이라고 하기는 어려울 것 같습니다. 따라서, 데이터 분야에 처음 발을 들이시면서 전반적인 데이터 업무를 이해하고 데이터 분석을 위한 큰 그림을 그릴 수 있는 라벨링 업무라면 괜찮다고 생각합니다! 다만 데이터 분석을 본격적으로 하고 싶으시다면 라벨링 업무만 오래 하는 것은 추천하지 않습니다!

1. 이런 질문을 하는 경우는요. - 자신이 원하는 직무가 명확히 뭘 하는지 모르고 - 지금 잡을 수 있는 기회는 어차피 한정적인데 - 또 그 기회가 스스로도 그렇게 매력적이게 느껴지지는 않아서 - 자신의 명확치 않은 어떤 희망사항과 지금 당장의 기회가 부합한다는 '확신'이 필요하기 때문입니다. 만약 그렇다면, 그 말은 질문자님께서 확신이 없는 상태라는 이야기와 같고요. 2. 그래서! 대안과 함께 드리고 싶은 말은요.. 질문자님! 지금 당장은 다른 분들의 답변이 크게 와닿지 않을 수도 있고, 마음만 초조할 수 있어요. 그런데 거기에 다 해답이 있어요. 기회를 '어떻게 활용'할 것인가에 대한 고민이 지금 빠진 것 같습니다. 어차피 기회가 한정적이라면 그걸 최대한 잘 활용하는 능동성이 지금 가장 필요한 때 같아요. 그리고 당장 큰 기회가 오지 않는 일은 어쩌면 당연한 일임과 동시에, '당연히' 시간이 지니고 경력이 바뀌며 찾아올 것입니다. 당연한 말이죠? 가끔 그 당연함이 위로가 되기도 하더군요! 저도 잘 모르지만서요. 그래서 명쾌한 답은 어차피 존재할 수 없는 질문 같고요. 그냥 keep going 하시되 능동적으로 그 기회를 포트폴리오화 할 수 있도록 고민하고 잘 정리해보는 일을 권장드려요. '스스로'요. 그렇게 할 줄 아신다면 분야가 뭐든지 간에 탐나는 인재가 금방 되실 것 같네요 🙂