ML Career Development

최근 영어공부의 일환으로 저녁마다 영문으로된 글을 읽는다. 주로 Harvard Business Review 글을 읽는데, 오늘은 ML career advice에 대한 글을 읽고 싶어서 찾다가 Andrew Ng의 영상을 보게 되었다. 2018년 가을학기 CS230 수업에서 Career Advice / Reading Research Papers라는 강의를 한 영상이다.

내가 받아들인 요점은 다음과 같다.

1. 성장하려면 한 번에 큰 노력을 하는 것보다 적은 노력이라도 꾸준히 오랜 시간 하는 것이 중요하다. e.g. 1년 동안 매주 논문 2편 읽기 –> 연 50편 –> 한 분야를 이해하는데 충분함.
2. 회사의 브랜드를 선택하지 말고 같이 일하는 팀을 선택해야 한다. e.g. 브랜드 가치가 떨어지는 리테일 회사에 뛰어난 AI팀 vs. FAANG의 Java Backend Payment Dev팀
3. 항상 가장 많이 배울 수 있는 곳, 중요한 일을 할 수 있는 곳을 찾아라.

백분 공감한다.

1번 관련해서 내가 자주 하는 표현은 “캐글/인터뷰 준비/ML 공부 30분 안 했으면, 그 날 잠을 30분 덜 자던지, 씻지를 말든지, 밥을 굶든지 해서라도 하고 자라.” 이다. 2번은 예전에 구글 그만두고 스타트업했던 동료 이야기가 생각난다. 구글에서 지루한 일하는 탑스쿨 Ph.D.들이 얼마나 많은 줄 아냐고. Princeton Ph.D 출신이 크롬브라우저에 있는 프린트 버튼 고치고 있다고. 3번은 경력에서 가장 중요한 것은 결국 내가 남긴 레거시고, 레거시를 남기기 위해서는 보다 많이 배우고, 보다 중요한 일을 해야한다는 말이다.

정작 나는 이런 것 잘 모르고 그 때마다 상황이 허락하는데로 경력을 이어왔는데, 돌아보면 참 감사하게도 지금까지 잘 온 것 같다.

앞으로도 헛발질하지 말고 한 걸음 한 걸음 잘 걸어가자.