대학원 신입생의 2020년 회고록

대학원 신입생의 2020년 회고록

졸업, 입학

2020.08월 6년 반이라는 시간을 보낸 한양대 산업공학과를 졸업했습니다. 총 학점 3.96, 전공 학점 4.07로 나쁘지 않은 학과생활을 했습니다. 동아리 생활도 많이 했는데 이때 한양대의 FRAME 동아리에서 TEAM-EDA라는 스터디를 했기에 지금의 제가 있지 않았나 생각합니다.

라이즈, KT 스카이 라이프

올해 1월부터 6월 동안 학교의 인턴십 프로그램을 통해서 라이즈라는 스타트업에서 데이터 분석 직무를 맡았습니다. 업무는 KT 스카이라이프의 사용자 데이터와 VOD 정보를 가지고 VOD 큐레이션을 개발하는 역할이었습니다. 주로 했던 역할은 사용자에 대한 분석과 VOD 추천시스템 개발 그리고 2주 동안 할인 쿠폰을 추천해줄 고객을 선정하는 작업을 진행했습니다. 추천시스템은 2019년에 참여했던 브런치 글 추천 대회를 통해서 처음 접했습니다. 이때 모델의 추천한 결과를 실제 소비자가 읽은 결과랑 비교해가면서 어떤 문제점이 있는지 파악하고 수정하는 재미가 있었습니다. 이후 추천시스템을 더 공부하기 위해서 인턴십에 참여했고 운이 좋게도 6개월간의 일을 할 기회를 가졌습니다.

프로젝트를 진행하면서 정말 많은 것을 배울 수 있었습니다. 기본적인 사회생활부터 시작해서 하나의 프로젝트가 어떻게 시작해서 어떻게 마무리되는 지까지의 과정을 경험했습니다. 그리고 실제 개발한 모델을 가지고 실사용자에게 배포하면서 A/B 테스트 및 성능에 대해 보는 경험도 할 수 있었습니다. 공모전만 하다 보니 성능에만 집착하는 경향이 있었는데 사업적, 실무적으로 고민할 수 있었던 것도 값진 시간이었습니다. 데이터 분석가로서 사람들과 소통하면서 어떻게 해야 하는지부터 어떤 점들을 신경을 써야 하는지 많이 고민하고 성장할 수 있었습니다.

이 기간에 맹장이 터져서 병원 신세를 지고 일주일 만에 회사에 복귀했습니다. 일주일 쉬웠는데 마치 2달이나 쉰 것처럼 모든 내용을 다 잊어버려서 코드를 보고 파악하는 데 시간이 걸렸습니다. (이때, 주석의 중요성을 느꼈습니다. ㅋㅋ). 첫 회사생활이라 많이 부족했고 서툴렀는데 6개월이라는 시간 동안 잘 적응하고 회사 생활 할 수 있도록 도와주신 PM님, 부장님, 차장님 그리고 다른 분들 모두에게 감사의 인사 드립니다.

상반기 취준 실패

• 상반기 취준 결과 : 2020년 취업뽀개기 상반기 결과

상반기에 네이버, 카카오, 라인 및 배달의 민족과 다른 데이터 분석을 경험할 수 있는 회사들을 목표로 취업준비를 시작했습니다. 회사에 다니면서 취업준비를 한 거라 많은 시간은 투자하지 못했지만 틈나는 대로 알고리즘을 공부하고 자소서를 작성했습니다.

• 네이버 웹툰 인턴 : 서류 탈락
• 딜리버리히어로 인턴 : 서류 탈락
• 라인 머신러닝 엔지니어 : 서류 탈락
• 하이퍼커넥트 머신러닝 엔지니어 : 서류 탈락
• 네이버 파이낸셜 데이터 분석가 : 코테 탈락 (다맞았는데 탈락)
• 네이버 검색분야 ML 엔지니어 : 서류 탈락
• 국민은행 데이터 분석가 : AI 면접 탈락
• 삼성전자 DIT 센터 : 최종 면접 (면접불참)

결과적으로는 DIT 센터를 제외하고는 최종 면접까지는 모두 실패했습니다. 스펙에 자신이 있다고 생각했는데 석사를 보통 우대하는 회사이다 보니 떨어지지 않았나 생각이 듭니다. 물론, 이때에는 딥러닝을 잘하지 못하는 문제도 있었습니다. 현재는 카이스트 산업 및 시스템공학과 대학원도 지원해서 합격했고 석사 1학기를 보내고 있습니다. 가장 마지막으로 지원한 DIT 센터도 GSAT까지는 붙었지만, 카이스트의 합격이 먼저 되어서 대학원을 갔습니다.

대학원과 DIT 센터 사이에서 많은 고민이 있었습니다. 이때 현업에서 데이터 분석을 하시는 분들과 학사, 석사로 취업하신 분들의 이야기를 많이 들었습니다. DIT 센터의 경우 올해 만들어졌고 삼성전자의 모든 데이터를 수집하는 곳이서 다양한 데이터에 딥러닝과 머신러닝을 적용할 수 있는 장점이 있었습니다. 하지만 석사 생이 아닌 학사 졸업생한테 딥러닝과 관련된 업무를 맡기겠느냐? 라는 조언이 많았고 승진과 내부적으로 한계가 있을 수도 있다는 얘기를 들었습니다. 그리고 취업을 하게 되면 현재 생활에 만족해져서 대학원을 가기가 더 어려울 거다라는 이야기를 듣고 대학원에 가기로 했습니다. 물론, 취업시장에서 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 업무에서 석사 생을 계속 우대하는 것도 선택에 한몫을 했습니다. (참고로 이건 개인적인 생각이고 학사로 네이버, 카카오, SKT 등 쟁쟁한 회사에 들어가는 분들도 많으니 학사취업이 가능하면 취업하는 것도 정말 좋은 것 같습니다!!! 물론, 저는 실패했지만….)

그래도 상반기 취업에 실패한 덕분에 자신에 대해서 돌아볼 수 있는 계기가 되었습니다. 그 과정에서 부족한 점들도 많이 느꼈고 대학원에 가고 딥러닝을 본격적으로 시작할 수 있었습니다. 이번에 네이버에는 지원했던 계열사마다 떨어졌지만, 대학원 졸업할 때에는 붙어보도록 하겠습니다. 물론 이때에는 구글부터 지원해서 구글로 가보도록 하겠습니다.

카이스트 대학원

• 대학원 후기 : KAIST 대학원 1학기를 다니며

현재 저는 카이스트 산업 및 시스템공학과에서 석사과정을 밟고 있습니다. 아직 풋풋한 새내기인데 대학원에 들어가기 전에 2년 동안의 랩실 선배들과의 생활, 대전이라는 타지 생활, 교수님이 갑질을 하면 어떡하지 등에 대해 많은 걱정을 했습니다. 다행히 선배들이 회도 사주고, 족발도 사주고 족보도 주고 정말 좋은 생활을 하고 있습니다. 저희 랩은 석사 생의 경우 따로 프로젝트, 조교를 진행하지 않습니다. 연구와 학업에만 집중할 수 있는 환경이라 개인적으로 하고 싶은 공부 해가면서 시간 보내고 있습니다. (참고로 제 자리의 곰돌이는 제가 입학했을 때부터 저 자리에 있었습니다. 저보다 무려 한 학기 선배인….)

현재는 반도체의 불량을 Semantic Segmentation을 이용해서 불량을 탐지하는 것을 연구하고 있습니다. Segmentation은 처음 공부하는 분야였지만 한 학기 동안 열심히 공부해서 지금은 풀잎스쿨의 퍼실이로 활동하고 있습니다. 당일날 지원자가 많아서 바로 모집 마감이 되어 엄청나게 부담스럽긴 하지만 부퍼실님인 이해중 님과 열심히 준비하고 있습니다. 12월 카이스트 내에 코로나 환자가 발생해서 재택 근무 중인데 정말 행복하네요.

'나'는 어떤 개발자일까?

Kaggle

• https://www.kaggle.com/chocozzz

저의 블로그에 찾아오시는 분들이 알고리즘 아니면 공모전을 통해서 찾아오는 것 같습니다. 3년 전의 Talking Data Ad Tracking을 시작으로 작년까지 캐글에 굉장히 미쳐있었습니다. 2년 동안 상위 5%에만 6번 들고 10%에는 2번 들었는데, 마지막 IEEE CIS Fraud Detection 대회에서 2등 차이로 금메달을 놓친 이후로 한동안 쉬기도 했는데 최근에는 마음잡고 다시 대회에 참여 중입니다.

이제까지는 정형 데이터의 대회만 참여했습니다. 대학원에서 이미지 관련 연구를 진행하고 있어서 최근에는 Vision 관련 대회에만 주로 참여하고 있고 지금 하고 있는 Cassava Leaf Disease Classification 대회는 현재 2012팀 중에서 77등을 유지하고 있습니다. 내년에는 좀 더 실력을 길러서 Competition Master가 되고 NLP까지 Skill을 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그리고 은메달 두 개만 더 받으면 Notebook 분야도 Master가 되어서 Notebook Master도 되도록 노력하겠습니다.

Github

• https://github.com/choco9966

취업 준비를 하기 전만 해도 깃허브에 대한 관리는 거의 하지 않았습니다. 하지만 취업준비를 하면서 느낀 점은 의외로 많은 기업이 서류에서 깃허브 링크를 제출하는 것이었습니다. 요새 많은 분이 데이터 분석과 관련된 포트폴리오를 깃허브로 구성하는데 저도 그분들을 본받고 하나씩 포트폴리오로 만들려고 합니다.

공모전

• NIPA 2020 인공지능 문제해결 경진대회, 4관왕 달성 후기
• K-사이버 시큐리티 2020 아이온 게임봇 탐지대회 후기

8월까지는 회사생활과 취업준비에 밀려 공모전을 전혀 못 나갔습니다. 대학원에 온 9월부터 본격적으로 공모전에 다시 참여하기 시작했는데 4개월이라는 시간 동안 7개의 공모전에서 좋은 성능을 거둘 수 있었습니다. 특히, 작년에 나가서 4등이라는 고배를 맡았던 아이온 게임봇 탐지대회에서 3등으로 수상을 했는데 내년에도 다시 참여해서 1등을 해보려고 합니다. 이번에는 알고리즘적인 측면이나 게임 봇 데이터가 가진 한계점을 개선해서 논문을 쓰는 것을 목표로 하고 있습니다.

내년에도 공모전은 꾸준히 하면서 실력을 기르려고 합니다. 이번에는 비정형 데이터를 이용한 대회와 정성 평가의 공모전 위주로 참여해보려고 합니다. 안 그래도 벌써 후배들하고 팀을 맺어서 공모전에 참여했고 관심이 있는 공모전들 계속 팔로우 업 중입니다.

커뮤니티 / 블로그

올 3월에 일 방문자 수 1,000명을 목표로 본격적으로 블로그에 글을 작성했습니다. 일 년 동안 100개가 넘는 글을 작성했는데 대부분의 방문자분이 알고리즘 및 취업과 관련된 글을 보는 경향이 있었습니다. 애드센스도 달고 싶었지만, 글 대부분이 알고리즘 사이트의 문제를 푼 거라 상업적인 이유로 애드센스는 달 수 없었습니다. ㅠㅠ. 그래도 올 1월에 비해서 방문자의 수가 많이 늘었습니다. 4-5배 정도 방문자의 수가 늘었고 가장 최근 2달은 일 평균 방문자 수가 500~600명은 되었습니다. 비록 1,000명은 못 이루었지만 최근 3일은 꾸준히 1,000명이 넘었는데 내년은 2,000명을 목표로 열심히 하겠습니다. 원래 데이터 분석 주력 블로그인 만큼 데이터 분석과 관련된 글을 더 많이 올리도록 하겠습니다!!!

• https://www.facebook.com/groups/2611614312273351

유령 운영진으로 활동 중이던 Recommender System KR 페이스북 그룹이 회원이 1,200명이 되었습니다. 김지후 님과 박지민 님이 열심히 활동해주셔서 해당 성과 이루었는데, 내년에는 저도 운영진으로 부끄럽지 않도록 많은 게시글 올리려고 노력하겠습니다.

발표

• T아카데미 : 추천시스템 입문하기
• 이미지 경진대회 참여하기: 최신 캐글에서 사용하는 기법들
• 캐글 러닝데이(KLD2020) : K-사이버 시큐리티챌린지 2020 아이온 게임봇 유저 검출 3등 솔루션
• 대전 러닝데이(DLD2020) : 추천시스템 실습하기(협업필터링)

올해에는 많은 강연의 기회가 있었고 최근에는 T-아카데미라는 유명한 곳에서 추천시스템 관련해서 발표할 수 있었습니다. 강연을 준비하고 발표하면서 항상 많이 부족하다는 점을 느낍니다. 발표한 영상은 한 번 정도는 다시 보는데 말도 잘하지 못하고 설명도 잘 못 하는 것 같습니다. 그래도 이 기간에 개념에 관한 공부는 제대로 할 수 있어서 좋은 시간이었습니다. 대학원생이 돈도 많이 못 버는데 금전적으로도 굉장히 만족스러웠습니다.

2020년의 다짐과 2021년도의 목표

• 2020년의 다짐 : TEAM-EDA 3기 활동내역

2020년도 10가지의 거창한 목표를 세우고 한 해를 보냈습니다. 사실 목표만 세우고 위의 내용을 확인하면서 하지는 않았는데, 지금 와서 내용을 다시 보면 50% 정도의 목표는 수행할 수 있었습니다.

2021년도 목표

1. Kaggle Competition Master 달성
2. Kaggle Kernel Master 달성
3. 네이버 부스트캠프 AI 무사히 마치기
4. 블로그 일 방문자수 2000명 만들기
5. 참여했던 공모전 1등 달성하고 포트폴리오 만들기
6. 새로운 분야 공부하기 (GNN, 자연어처리, Object Detection)

올해에는 작년보다 수는 적지만 좀 더 현실적인 목표를 세워봤습니다. 작년에는 목표만 세우고 수행하려는 노력은 많이 하지 않았는데 올해에는 좀 더 달라진 모습 보여주도록 하겠습니다. 그리고 2020년에 못 이룬 목표들도 틈이 나는 대로 하나씩 도전하겠습니다.

그리고 이번에 네이버 AI 부스트캠프에서 실습강사를 맡게 되었습니다. 쟁쟁한 주변 분들 사이에 끼어 있는 게 민망하기도 하지만 수강생분들이 만족할 수 있도록 열심히 강의 만들어보겠습니다.

마지막으로

2020년 올해에는 매우 많은 일이 있었습니다. 첫 회사생활부터 시작해서 대학원, 책 집필, 강연 등 다양한 경험도 했고 맹장이 터져서 병원 신세를 지기도 했습니다. 스킬적인 측면에서도 정형 데이터만 다룰 줄 알았던 제가 추천시스템과 딥러닝 쪽으로 범위를 넓히기도 했습니다. 비록 올해에도 열심히 살았지만, 내년에는 올해보다 성장한 김현우가 되도록 하겠습니다.