커리어 고민: data scientist/economist

2번에 대한 답을 직장 생활 하시면서 스스로 찾아내셔야 할것 같아요~~

그러게요.. 각자에게 각기 다른 답이 있을 거 같습니다. 저도 더 열심히 고민을 해보겠습니다!

저는 거의 모든 technology 들이 위에 말씀하신 worst case 와 best case 가 합쳐진 모습으로 발전한다고 생각하는데요.

예를들어서 인터넷 초창기에는 html 아는사람도 드물었다면 이제 html 모르더라도 더멋있는 웹사이트 만드는일은 어린이도 할수 있는일이 되죠. 

그렇다고 html 아는사람들이 불필요해지는것은 아니지만 더 심도있게 이해하는 소수가 tool 을 개발하면, 대다수의 사람들은 손쉽게 '사용'만하는 쪽으로 가지 않을까 생각합니다.

오 말씀하신대로 가겠구나 싶은게, 오퍼받은 회사에서도 회사 내의 다른 직군 사람들이 DS 툴을 손쉽게 사용할 수 있도록 분석 툴 자체를 자동화 하는데 노력을 많이 기울인다고 하더라구요.

먼저 취업 축하드립니다. 언급하신 기업 중 하나에서 SWE로 일하고 있는데, DS 분들과 일을 많이 합니다. 저 역시 20년 뒤에 뭐 할 것이라고 물으면 당황하기도 하고 황당할 것 같습니다. 5년 뒤도 몰라요. 어차피 테크 쪽은 빠르게 변합니다. 그러니 모르겠습니다. 정확하게 말하면 예측을 하지 아니합니다. 어차피 그 예측이 맞을 확률은 낮아요. 그러니 무려 20년.. 뒤의 미래를 예측해서 지금의 행동을 결정하는 건 꽤 무모해 보입니다. 그냥 지금 최선을 다 하면 미래의 가능성을 하나씩 더 열 수 있고, 나중에 다가올 변화에 대응을 더 잘 할 수 있겠죠. 대응이 더 중요하다고 봅니다.

원글님은 박사를 하셨으니 남들보다 다른 스페셜티를 이미 가지고 계세요. 그러니 세상의 응용이 바뀌어도 원글님이 가지신 특기는 여전히 쓰이는 곳은 있습니다. 그게 잡 마켓에서 덜 비싸게 팔릴지 더 비싸게 팔릴지를 모를 뿐이지요. 너무 걱정이 많으세요. 일단 회사 다녀보면서 생각해보시면 됩니다. DS라는 직업이 회사마다 다 다르고 여전히 진화 중인 직업 군입니다. DS의 핵심 능력인 모델링, 통계만 튼튼하시면 미래에 대응할 수 있습니다. 회사에서 이제 직접 데이터를 다루면서 (SQL 및 간단한 코딩) 경험을 쌓으시면 지금의 막연한 두려움도 조금씩 사라집니다.

20년후 예측은 너무 어려울 것 같아요. (저에게 개인적으로 묻는다면 저는 20년 후에 어느 해변가에서 은퇴생활 만끽하고 있고 싶다고 할 것 같아요. ㅎㅎ)

20년 전에는 애플도 별 볼일 없었고, 페북은 존재하지도 않았고, 넷플릭스는 DVD배달서비스+비상장 회사였고, 구글도 마찬가지로 비상장 회사였네요. 테슬라나 비트코인은 존재하지도 않았구요. 그렇게 생각하면 앞으로 20년은 예측하기가 힘든 것은 당연한 것 같아요.  대신 20년후에 세상에 지배적 트렌드가 될 것들은 지금 어디선가 꿈틀거리고 있을 거라는 생각은 해볼 수 있겠네요.  직장생활이나 진로 측면에서는 20년 안에 하나도 변하지 않은 것 역시 많기도 하니, 그런 것에 자신계발을 위한 노력을 하면 되겠죠?

하드코어 DS는 아니지만...비슷한 일을 하고 있고요. 

지금이야 DS가 아주 핫하지만....20년 뒤는 알수 없죠 ^^ 20년 뒤에는 지금 DS가 하는 일을 AI가 대체할수도 있겠죠. 

하지만 드리고 싶은 말씀은.... 지금 DS로 시작한다고 해서 앞으로 20년동안 계속 DS를 할 필요는 없어요. (뭐랄까...원글님은 career를 상당히 linear하게 보시는것 같은데요. 직장경력이 없으셔서 그런것 같아요) DS로 일하다가 시야가 넓어지면 다른 분야로 넘어가는 것도 충분히 가능하고요. DS적으로 보는 시각은 어느 포지션에서나 유용할수 있죠. 앞으로 뭘 하든 간에 DS경험을 쌓아 보는 것은 괜찮다고 생각해요! 

시간내어 좋은 답변 달아주신 여러 선배님들 정말 감사드립니다! 생각지 않던 커리어라 걱정도 앞서고 고민도 많이 되고 했던 것 같은데요, 말씀 듣고보니 불확실한 먼 미래의 일을 바탕으로 현재의 의사결정을 하는 게 가능하지도, 바람직하지도 않겠다는 생각이 듭니다. 지금 제가 그 일이 하고 싶은지를 좀 더 열심히 생각해보는 게 맞겠다는 생각입니다. 감사드려요!!

인더스트리에 계신 분들께서 좋은 조언을 이미 많이 해주신 것 같은데, 포닥 오퍼를 하나 받으신 것 같아 마음에 걸리네요. 저도 박사 직후 비슷한 상황(아카데믹 포닥 vs. 인더스트리)에 있었는데, 포닥의 조건에 따라서도 좀 더 숙고해보시는 것도 좋을 것 같습니다.

혹시 경제학 박사 이신가요? 저도 경제학 박사라서 이후 career path가 궁금했었 거든요.

요즘 아주 핫한 분야가 causal inference와 ML을 결합하는 분야예요. 마소, 우버가 econml, dowhy, causalml같은오픈소스 툴을 내 놓았고 팽 중에서는 넷플릭스, 페북, 구글이 꾸준히 관련된 연구와 프로젝트를 진행하고 있지요. 만약 전통적인 이컨 이외에 이런 분야에 관심이 있으시다면 한 분야를 선도할 수 있는 좋은 기회라고 생각합니다. 

이미 많은 분들이 좋은 말씀을 많이 달아 드렸는데, 저는 데이타분석쪽은 아니지만 22년동안 엔지니어로 일했고 이직도 해보았는데 모든 엔지니어나 사이언티스트들이 회사내의 캐리어패스는 비슷한 거 같습니다. 저의 경험으로 보면 박사학위를 가지신 분들의 캐리어 패스는 스페셜티를 높이던가 매니지먼트로 빠지던가 입니다.

스페셜티를 높이는 경우에는 회사를 대표하여 외부활동도 많이 하고 회사의 팰로우십으로써 자기분야가 회사에 기여할 수 있는 바를 스스로 제안하고 네트워크를 넓혀서 본인의 명성을 높이는 쪽으로 가게 되더라고요. 그러다가 더 좋은 포지션이 제안되면 다른 회사로 옮기기도 하고요. 매니지먼트 쪽으로 나가는 경우 MBA를 하나 더 따서 그쪽으로 캐리어패스를 따라가게 되더라고요.

그러니깐 20년후의 본인의 모습은 회사가 아니라 본인이 결정하셔야 할겁니다. 본인이 경력이 쌓이도록 회사를 이용하시고 만일 더이상 회사에서 서포트가 안된다면 다시 학교로 가기도 하고 다른 회사로 이직하기도 합니다. 본인의 스페셜티를 높인다면 충분히 슬기로운 회사생활이 될 수 있지 않을까 합니다.

faculty 가 되는게 꿈이라면 아무래도 포닥이 나을 것 같구요, 인더스트리에서 굴러(?) 보겠다 하는 마음이라면 당연히 fang 갑니다. ㅎㅎ 저같은 경우는 박사받고 나서 faculty 는 불가능 했고 (선택지가 없었고) fang 중에 하나에서 운좋게 오퍼가 와서 고민없이 인더스트리로 왔는데요. 와서는 제가 박사때 했던거 그냥 잊고 돈되는거 (핫한거 ㅎㅎ) 마음가는 대로 몸 가는 대로 하면서 살고 있습니다. 그래서 인더스트리로 가겠다고 마음을 정하셨으면 박사때 했던건 그냥 좋은 추억이고 그 다음부터는 돈되는거 한다 (회사가 원하는 일 한다) 이렇게 생각하시면 맘 편합니다.

제 상황에서는 인더스트리 가는게 최선이었고 지금 하는 일도 재밌어서 선택에 후회는 없습니다. 다만 최근에 친구 하나가 초일류대학에 교수로 갔는데 진심 많이 부러웠습니다... 일단 스스로 내가 교수 꿈이 있는지 아니면 그게 아니어도 괜찮은지, 한번 고민 해보시죠.

고민이 많이 되실 것 같습니다. FANG중 한 곳이라면 유능한 인재가 많이 모였있을텐데 함께 일한다는게 큰 메리트가 있을 것 같습니다. 반면 가족 구성원이 어떻게 되시는지는 모르겠지만 cost of living과 교육 환경등이 고려되어야할 것 같습니다. 

아카데믹 커리어를 워낙 강력한 디폴트로 생각하고 있으셨기 때문에 인더스트리 분들이 보기엔 조금 의아할 수 있는 고민을 하시는 것 같아요. 

갈림길에 서계시니 아카데믹 커리어에 대해서도 냉정하게 거리를 두고 비슷한 사고실험을 해보시는 것도 좋지 않을까요. 학계에 남아 20년 뒤가 어떨지 그리는 모습이 아마 있으신 것 같지만, 희망대로 되기까지 어떤 변수들이 남아있고 계획하는 모습과 같을수도 다를수도 있는 가능한 path들의 범위와 likelihood들을 생각하는거죠.