25년도에 읽은 책 중 가장 감명 깊었던 책은 '시련은 있어도 실패는 없다' 라는 책이였습니다. 정주영 현대 창업자의 자서전이자, 그의 일대기를 보며 그의 인생을 함께 살아가는 느낌을 받았습니다.
책 안에는 다양한 이야기들이 많았지만, 밥 한끼를 먹기 위해 처절하게 하루 40km 가 가까운 거리를 오가며 일당으로 한 끼를 해결하는 스토리, 전쟁으로 인해 모든 사업 기반이 군수물자로 동원되는 이야기는 우리의 삶이 얼마나 온전한지를 알 수 있는 책이였습니다.
물론, 이것보다는 정주영 일대기 중 조선경험이 없는데도 불구하고, 그가 선박을 건조하는 등 더 대단한 이야기가 많으니 읽어보시길 추천드립니다.
(실제로 저는 사업을 하는 친구 2명에게 해당 책을 선물 할 정도였습니다.)
사실, 해당 책 이외에도 <안티프래질> - 나심 탈레브, <그리스인 조르바> - 니코스 카잔차키스, <사람은 무엇으로 사는가> - 톨스토이 등 여러 영감을 준 책을 많이 읽었습니다.
우습게도, 25년도는 제게 시련이 있는 한 해 였습니다. 나의 상태는 동일하게 유지되어도, 외부 환경에 의해 언제든 나의 신변은 변화하고 시련이 찾아온다는 것을 깨달은 한 해 였습니다. 안티프래질이란 책을 처음 읽을 때 해당 시련이 찾아왔습니다. 안티프래질 내용은 결국 사람을 깨부술 정도의 고난이 아닌 것은, 오히려 그 사람을 더 유연한 사람으로 성장시킨다 라는 책 인데요.
저에겐 25년도가 <안티프래질>, <시련은 있어도 실패는 없다> 그 자체였습니다. 25년도도 고통으로 인해 성장한 한 해 였습니다.
2025년을 책으로 다 표현하긴 부족하지만, 전반적인 1년을 한 문장으로 요약하자면 제겐 이와 같았다고 말할 수 있습니다.
성수동 카페
2. 배운점
25년도에도 다양한 경험을 하며 1년을 보낸 것 같습니다. 회사라는 공간을 넘어 삶 속에서 전반적으로 많은 것을 배웠습니다.
우선, 가장 크게 배운 것은 '회사는 저를 지켜주지 않는다' 라는 것 입니다. 아무리 제가 일을 잘하고, 좋은 성과와 퍼포먼스 및 회사에서 입지가 존재하더라도 외부 회사 환경이 변화하면 근로자의 평가기준 및 상태는 언제든 변할 수 있다는 것 입니다. 그리고, 근로자는 결국 회사에 종속되어 삶을 영위하는 존재이기 때문에 본인의 삶에도 영향이 크게 미칩니다.
따라서, 근로자나 개인은 결국 독립해서 자생할 수 있는 '힘' 을 키워야 합니다. 그 힘은 업무적 실력일수도 있지만, 제가 근본적으로 느끼는 것은 개인 브랜딩 및 개인 사업자처럼 살아갈 수 있는 '힘'이 존재해야 합니다. 개인마다 그 '힘'은 다르겠지만 결국 자신의 장점을 잘 살릴 수 있는 영역(투자, 사업, 개인브랜딩)이 만들어야 한다는 것 입니다.
또한, 제 자신을 더 잘 알 수 있는 한 해 였습니다. 기존부터 미국에서 취업을 해보고 싶다라는 생각을 했습니다. 미국의 FAANG 같은 빅테크에서 커리어도 쌓고, 더 높은 연봉으로 제 자신의 가치를 증명하고 싶다라는 생각을 했기 때문입니다. 하루 똑같이 24시간을 살아가고 같은 DS 일을 하더라도, 더 높은 연봉과 커리어 타이틀을 갖는 그들이 부러웠습니다.
실제로, 연초에 몇개월간 토플 및 영어공부로 준비를 했습니다. 하지만, 시작을 하면서도 제 자신에게 의문이 많았습니다. "이게 진정으로 내가 행복해지는 길인가"?, "나는 무엇에 더 행복감을 느끼는가?"에 대한 질문을 공부하면서도 꾸준히 했습니다.
그러다 결국 답을 내린 것은 미국 취업과 타이틀을 나를 행복하게 만드는 것이 아니라, 남들에게 보여지기 좋은 모습을 만들고 싶은 저의 마음이였습니다. 물론, 단순 허울은 아니지만 제가 한국에서 살아가는 데 힘이 되고 즐거움이 되는 가족, 친구, 사람들, 문화와 삶과 비교해봤을 때 미국에서의 삶이 행복할 것 같진 않았습니다.
실제적으로, 저 또한 정착을 하고 싶은 것은 아니고 영주권 혹은 5년 정도의 경력을 쌓고 돌아오고 싶었기 때문이죠. 경험을 원하지만, 경험보다 중요한 것은 제 가족과 제 사람들과 제 삶을 유지하는 것이 더 행복할 것이라고 생각이 들었습니다.
하지만, 도전해보고 시도해보지 않았더라면 이는 제 마음속에 꾸준히 욕심으로 남았을 것 입니다. 물론, 지금도 어느정도의 욕심은 있지만 보다 다른 방식으로 이걸 해소해보려 합니다.
셋째론, 투자는 필수입니다. 몸으로 체험하고 있습니다. 자산이 오르는 속도와 값어치는 근로소득을 넘어 사업소득으로도 따라잡기 힘든 사회입니다. 때문에, 본인이 할 수 있는 모든 능력을 동원해서 투자를 공부하고 몸으로 경험해야 합니다. 주위에서 통화가 아닌 다른 자본(부동산, 주식 등) 이 있는 사람과 없는 사람의 자산 가치는 이미 비교할 수 없을정도로 자산 가치가 크게 벌어지는 것을 보고 있습니다. 그 간극은 소득수준이 높은 직장인이 10년간은 저축해야 벌 수 있는 돈이 단 1-2년 안에 격차가 벌어지는 것을 봤습니다.
한국에서 살아가는 것을 넘어, 어느 환경에 살아가더라도 투자 공부와 실행력은 반드시 동원 되어야 합니다.
수유 : 허깅페이스 스태블 디퓨전 활용 작업
3. 업무
회사원으로서 살아가고 있기 때문에, 업무에 대한 얘기도 빼놓을 수 없죠. 저는 국내 카셰어링 회사에서 DS로서 일을 하고 있습니다. 24년엔 회사에서 적응을 해나가고 비즈니스를 만드는 한 해 였다면, 25년은 해보고 싶었던 일과 시련이 회사에서 같이 찾아왔습니다.
2-1. Data Science : 최적화 & 인과추론 & 베이지안
최적화(Linear Programming Optimization) 에 이전부터 관심이 많았습니다. Data Scientist 에도 영역이 여러가지가 있지만, 제가 생각하기에 목적함수(매출 최대 혹은 비용 최소)를 데이터로 해결하는 역할 또한, DS가 실제적인 비즈니스 문제를 크게 개선할 수 있는 부분이라 생각하기 때문입니다.
특히, 저는 Uber - Dynamic Dispatch 를 레퍼런스 삼아, 저희 회사 제품 서비스에 녹아내었기 때문입니다. 실질적으로, 연간 1.9억원의 비용을 절감할 수 있는 프로젝트를 직접 발굴, 우리 회사 서비스에 맞게 알고리즘을 개선, 비즈니스 임팩트를 검증했습니다.
미국의 빅테크 중 하나인 우버의 알고리즘을 저희 서비스에 맞게 적용하여 Data Scientist 프로젝트를 만들고 알고리즘을 개발했습니다. 사람마다 평가 기준이 다르겠지만, 제겐 해당과 같은 역량은 전세계 어디에 내놓아도 자랑할 수 있는 프로젝트 및 알고리즘 개발 역량이라 생각합니다.
그 밖에도, 인터널 프로젝트가 아닌 프로덕션 환경(실제 App 서비스) 에 적용되는 프로젝트를 진행해보고 싶었습니다. 운좋게 기회를 기다린 것도 있고, 기회를 잡은것도 있어서 수요 & 공급 기반으로 알고리즘을 적용하여 서비스에 배포하였습니다. 유저의 수요에 따라 공급을 최적화 할 수 있는 알고리즘을 적용하여 서비스에 녹였습니다. 단순 알고리즘을 넘어 사용해보고 싶었던 DBT(데이터 엔지니어링 툴) 도 적용해보며 기술 스택 이해도도 함께 키웠습니다.
해당 프로젝트에서, 인과추론 및 베이지안으로 성과평가 분석도 진행하며 A/B Test의 한계점을 뛰어 넘기 위한 방법을 적용했습니다.
가장 중요한 것은 위경도 기반으로 데이터 사이언스 프로젝트와 분석을 본격적으로 진행하며 실제 모빌리티 회사의 DS로서 전문성을 키웠습니다.
정수 선형 계획법, 인과추론, 베이지안 등 DS로서 기존에 공부해봤던 영역을 실무에서 진행할 수 있었던 운 좋은 기회였습니다.
2-2. AI Engineering : MLOps, Agent Orchestration
현 회사에서 마지막으로 진행한 프로젝트이자 업무들입니다. 회사팀이 변경되며 새로운 업무를 접했습니다. 기존부터 MLOps 에 관심이 많았기 때문에, MLOps Platform 을 구축하는 일을 했습니다. 물론, 기존에 뼈대는 훌륭하게 잘 되어있었고 부족한 기능을 추가하였습니다.
ROC-AUC, Ordinal Encoder, Github Actions 을 통한 동적 버저닝 관리, Tabnet Classifier Predict-Proba 기능 추가 등 플랫폼의 부족한 기능을 개발하였습니다. 그 밖에도, Poc 이긴 하지만 데이터 분석 Agent 를 개발했습니다. 데이터 이해 -> 분석 계획 -> 통계 분석 -> LLM 문구 분석 -> 성과평가 -> 보고서 -> 비평까지 Sequential 하게 분석을 진행하는 AI 엔지니어링 업무를 진행하였습니다.
AI 엔지니어링을 통해 기술적 스택도 키웠고, AI Agent 가 어디까지 인간의 업무를 대체할 수 있을지와 어떤 부분은 대체되지 못할 까 라는 것을 업무에서 경험한 한 해 였습니다.
가장 중요한 것은 제가 ML Engineer 나 AI Engineer 커리어를 희망하진 않는 다는 것을 깨달을 수 있었습니다. 물론, 현 데이터 및 AI 업계 트렌드에서 AI 엔지니어링 업무 역량은 무시할 수 없습니다. 하지만, 제가 하고 싶은것과 잘하는 것. 그리고 AI가 대체할 수 없는 영역을 빠르게 캐치해서 자신의 전문성을 길러야 한다는 것을 깨달을 수 있었습니다.
무엇보다, 욕심이 있었던 MLOps 와 AIE 역량을 조금이나마 키워볼 수 있어 좋았습니다.
서울숲 - 거대 센터 나무
4. 변화한 점
변화한 점을 넣은 이유는 제가 업무하는 방식과 현 개발자들의 업무 방식이 크게 변화하고 있기 때문입니다. 지금 시점에 이걸 기록하고 싶었습니다.
우선 제 기준으론, 저는 23년도에 ChatGPT 를 통해 간단한 업무와 코드에 대해 질문을 웹에서 물어보는 방식으로 코드를 개발했던 것 같습니다.
24년도에는 ChatGPT, Perplexity 를 삶에 본격적으로 적용하며 모든 검색과 웹 서치를 해당 환경에서 진행했습니다. 제 기억으론 24년도 중순부터 Cursor를 현업에서 차츰 적용한 것 같습니다. Cursor를 현업에서 본격적으로 사용하며 25년도 초에는 8대 2 (제가 8, Cursor 가 2) 정도의 코드 비율을 가져갔습니다.
하지만, 25년도 중후반부에서는 Cursor 가 8의 코드를 작성, 제가 2의 코드를 작성하며 검토하는 수준으로 아예 비율을 다르게 가져갔습니다. 코드적으론, 이미 Cursor와 Claude Code, Gemini CLI 등을 본격적으로 사용하며 저의 생산성을 500%는 늘리고 있는 것 같습니다. 반대론, 제가 직접 코드를 구축하는 실력은 현저히 낮아지고 있습니다.
이렇게, 제 업무 방식과 코드에 쓰는 시간은 23년도에 비해 크게 달라졌습니다. 특히, 과거에 코드 한땀 한땀 다 치며 StackoverFlow를 뒤지던 일, Airflow 에러를 읽어가며 한 개 씩 다 테스트 해보는 일들에 비교하면 2년만에 정말 큰 변화입니다.
제 생각엔 이젠 인간이 직접 코드를 칠 일은 크게 없을 것 같습니다. 하지만, 보다 더 좋은 시스템 아키텍처를 AI에게 제안할 수 있고, Hallucination이 발생하지 않게 지시하며, AI가 짠 코드를 검토하는 일로 집중하는 것이 좋은 개발자가 되는 방법이 아닐까 생각합니다.
특히, Antigravity를 사용하여 10분도 안되는 시간에 웹에 프론트 디자인과 동적으로 작동하는 코드를 배포하며 개인적으론 구글의 생태계에 한번 더 놀라게 되었습니다. 앞으론 더 짧아지고 더 좋은 코드를 제안해줄 것이라 확신합니다. 그렇다면 인간은 더 명확하고 창의적인 프로그램 계획을 전달하는 것이 일이라 생각 됩니다.
반면, 라이센스(학위)에 대한 것은 아직도 필요할 것이라 생각합니다. 누구나 다 코드를 짤 수 있는 사회가 오기 때문에, 오히려 학위가 있는 사람이 더 핵심 역량을 가져갈 일이 클 것이라 생각이 듭니다. 따라서, 본인이 정말 끝내주는 학위가 있는 것이 아니라면 오히려 프로그래머가 되기 보단 다른 영역과 역량을 기르는 것이 좋을 것이란 생각이 드는 요즘입니다.
성수 카페, 딥스테이션 프리다이빙
5. 아쉬운 점
배운점 : 회사는 나를 지켜주지 않는다, 내 자신을 더 잘 알 수 있는 한해(미국 취업 준비 포기), 투자는 필수
업무 : 최적화, 베이지안, 인과추론, MLOps, AI Agent
변화한점 : 생성형 AI 사용
위 3가지를 기반으로 아쉬운 점을 찾아봤습니다.
#1. 아쉬운 점은 회사 위기상황은 항상 복선이 있다는 점 입니다.
좋은 분들이 떠나가고, 특히 C레벨 급의 좋은 인재가 떠나간 다는 것은 그 회사의 위기가 찾아온다는 점 입니다. 24년도에 제가 적은 회고의 '아쉬운 점'을 보니 연차가 있는 사람들이 많이 떠나고 있다고 써놓았습니다. 그리고, 25년도 초에는 데이터 본부에 C레벨급 인재분이 한분 떠나셨습니다. 그때가 아마 이 회사의 복선이였을 것 입니다. 그때부터 어떤 준비를 해놓았더라면 아마 제게 더 좋은 기회가 왔을 수도 있고, 혹은 고통은 더 적었을 수도 있습니다.
하지만, 저는 이 시기를 통해 회사가 나를 지켜 주지 않는다 라는 큰 인생의 경험을 몸으로 체험할 수 있었고 깨달을 수 있었습니다.
#2. 미국 취업 준비 포기
저는 25년도 초에 미국 대학원 오프라인 석사를 위한 준비(토플)을 하다가 포기했습니다. 하지만, 온라인으로 석사를 밟을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 25년도엔 그걸 포기했지만 학위나 전문성은 아직도 욕심이 있는 것 같습니다. 그래서, 이 아쉬움은 제가 위에서 고민한 한국에서의 삶이 더 행복할 것이다 라는 것과는 별개로 작용되는 것 입니다. 그렇기 때문에, 저는 온라인 석사를 준비 할 수 있다는 것을 압니다. 하지만, 이것 또한 제 인생에 꼭 필요한가? 라는 것과 뭘 위한 석사 준비인가? 라는 답에 제가 명쾌히 해답을 내놓아야, 준비하는 것이 의미가 있을 것 같습니다.
포기를 한 것은 잘한 것이지만, 다른 경로로 학위나 라이선스에 대한 것을 찾는 방법을 강구하는 것이 좋은 소구점이라 생각합니다.
#3. 보다 명확히 공부하기
저는 기술이나 알고리즘을 실무에 적용하는 것은 좋아하지만, 그것의 학문적인 세세한 영역과 수식까지 공부하는 것은 좋아하지 않는 것 같습니다. 하지만, 명확히 알아야 되는 것들이 있습니다. 그런 부분을 종종 놓치는 것 같은데, 그럴때마다 제가 학문적으로 DS를 추구하는 사람은 아닌 것 같다라는 생각을 합니다. 또한, 그 부분이 제게 아쉽다고 느낍니다. 남들은 일하면서 이런걸 다 확실히 알아갈려는데, 저는 오히려 빠르게 좋은 성과를 내는데 집중을 하거든요. 그럼에도, 공부해서 명확히 채워넣고 알아 가야 하는 것은 필수입니다. 이 부분을 26년도엔 놓치지 말아야 겠습니다.
한강공원, 잠원
6. 잘한 점
잘한 점은 없을까? 오히려 25년도엔 명확히 잘한점이 큰 것 같습니다.
1. 미국 대학원을 무리해서 가지 않은 점
내 자신을 아는 것 만큼 이 세상에 중요한 것은 없습니다. 끊임없이 내 자신의 진심을 물어보는 점이 25년도에 가장 크게 작용했습니다. 또한, 조금 준비했다고 무리해서 곤조로 욕심을 부리지 않은 점을 제 자신에게 칭찬합니다. 저의 시간과 타이밍은 언제든 옵니다. 필요할 시기와 제 자신에게 보다 잘 적용할 시점에 명확하게 올 것을 압니다.
2. 임장을 다닌 것
개인사 이긴 하지만, 저는 25년도에 몇 군데 임장을 다녔습니다. 대표적으로 답십리, 공덕동, 잠원동 등등 몇 군데 집을 보러 다녔습니다. 그중, 가장 좋은 것을 직접 제 눈으로 확인하고 발품을 파며 경험치를 쌓았습니다. 만약, 직접 발품을 팔아 몸으로 뛰는 것이 아니라면 얻을 수 없는 정보와 경험치를 얻었습니다. 쉽지 않은 결정을 내린 포인트가 있었는데, 운이 작용하긴 했지만 아마 3N 간 삶 중 직접 참여한 투자중엔 가장 잘한 투자가 아닐까 싶습니다.
3. 독서모임을 간 것
즐겨보는 유투브 채널(비즈카페) 에서 독서모임이 있어 참석했습니다. 비즈카페 채널 운영진분이 운영하는 독서모임이기 때문에 관심이 갔습니다. 비즈카페 채널엔 주로 샌프란시스코 구루, 창업가 등의 동기부여 및 미래나 기술에 대한 이야기들이 올라오는데요. 항상 저 또한 영감을 받고 잘 배우기 때문입니다. 해당 채널을 운영하는 분의 생각과 그 분이 추천하는 책이 궁금했습니다. 실제적으로, 굉장히 창업가적인 마인드를 독서모임에서 배울 수 있었습니다. 읽는 책과 나누는 대화만으로도 사람에게 잠재되어진 마음이 다시 끓어오른다는 것을 경험한 모임이였습니다.
4. 도전한 점
저는 Data Science 업무는 할 줄 알지만, AI Engineering 업무는 할 줄 모릅니다. 하지만, 회사에서 업무 및 팀 변동이 있을때 리스크를 안고 도전했습니다. 그 이유는 제 자신에게 어떤 업무를 그 시점에 하고 싶은지 물어 봤을 때, AIE 업무를 하고 싶었기 때문입니다. 물론, 잘하는 일이 아니기 때문에 그만큼의 리스크는 리턴으로 돌아왔습니다.
하지만, 업무적으로나 인생적으로 배우는 점이 많았습니다. 결국 이직으로 이어졌지만, 저는 한번 더 성장했고 근로자로서 가장 큰 깨달음을 몸으로 체험했습니다. 역시 인생은 도전입니다. 마음껏 도전하고 실패하십쇼. 그리고 다시 회복하고 성장하십쇼. 제 자신에게 하는 말이자 이 글을 보는 누군가에게 조심스럽게 제 생각을 말해봅니다.
3-1. KPT
2025년도 삶, 업무 관점에서 모두 Keep, Problem, Try 관점으로 회고를 해보려 합니다.
1. 미국 대학원 포기 : 내 니즈를 명확히 알게 된 시간
2. 임장 : 몸으로 체험해야만 얻을 수 있는 인사이트
3. 팀 이동 : 향상심 4. 업무 도전 : MLOps, AI Agent
5. 업무 : 최적화, 인과추론, 베이지안 실무 적용
6. 환경 : 어렵고 스트레스풀한 환경에서도 잘 살아남은 점
Keep :
1. 우버의 최적화 논문을 레퍼런스 삼아, 우리 회사 문제에 적용하여 문제를 해결한 점
2. 인과추론, 베이지안 등 24년에 공부한 것을 25년도 현업 업무에 적용한 점 (DPMM, DML 등)
3. 주도적인 자세로 회사의 비즈니스 매출을 만들기 위해 노력한 점
4. 해보지 않은 일을 할 수 있는 자세로 도전하고 노력한 점
- 가장 칭찬할 만 하다. 누군가가 뭐라해도 회사에 도움이 될만 하면 도전해보는 정신은 가장 필요하다.
5. 회사의 핵심 도메인인 카셰어링 관련(부름) 문제나 알고리즘을 적용하여 문제를 해결한 점
- 24년도에 Problem 이였는데 나름 해결한 것 같다.
6. Data Scientist 로서 확고한 업무 역할을 한 점
- 수요 공급 알고리즘 개발, 최적화 MVP, MLOps 개발, 고급 통계 기법 적용, Agent 등
7. 어려운 환경에서도 객관적이고 나름 이성적인 자세로 버틴 점
- 나의 강점은 인내심, 성실함 이다.
Problem :
1. MVP 나 Poc가 아닌 실무 서비스에 적용하고 배포하여 문제를 해결. 이해관계자를 기획단계부터 Involve 시켜야만 유의미하게 작용할 확률이 올라간다.
2. DS로서 예측 및 분류 등 기본적인 프로젝트를 서비스에 보다 녹여보지 못한 점
- 하지만, 이건 회사에서 기회가 안주어졌다..
3. 팀 이동 및 도전은 좋았지만, 그거에 대한 Return Risk 를 예측하지 못한 점.
- 이번에 배웠다. 도전은 항상 Risk를 수반한다. 그거에 대한 선제적인 예측 및 대응 방안은 필요하다.
Try :
1. 2026년도에는 MVP나 Poc가 아닌 실무 서비스에 적용할만 한 프로젝트를 실무자와 기획단계부터 함께 설계한다.
2. DS, DA 로서 기본적인 ML 프로젝트를 실무 서비스에 적용해보면 좋을 것 같다. 그리고, 고도화까지 끌고가야 한다.( 피처 튜닝 등)
3. 스터디는 꾸준히 해야 한다. 그래야만, 공부한 걸 실무에서 써먹어 볼 기회가 오면 사례에 맞게 적용할 수 있다. 그리고 이게 실무자가 성장하는 방법이다.
4. 끊임없이 도전 해야 한다. 실패가 있어도, 도전해야 만 내 자신을 더 알아갈 수 있다. 그리고, 그 환경과 단계에 맞게 적용해나가며 성장해 나가는 것이다.
5. 다른 조직이지만, 그 회사 도메인에 맞는 문제를 잘 파악하고 성과를 낼 수 있는 방법을 찾아낼 것. 나의 강점은 DS로서 기획력과 실행력이 좋다는 것이다.
3-2. 2024년 KPT 와 비교
2024년도 회고
24년도 회고를 보며 25년도에 제가 적은 KPT와 비교해보았습니다. 회사의 핵심 도메인인 카셰어링 문제(부름, 위경도 데이터)를 활용하여 모빌리티 회사에서만 할 수 있는 DS 업무를 잘 적용했습니다. 신기하게도, KPT에 아쉬웠던 점을 명확히 적어놓은게 25년도에 해결이 되었네요.
또한, 모델링은 아니지만 최적화(Optimization) 이나 AI Agent 등을 개발하며 DS 이상의 업무 확장력을 가져갔습니다. 그렇지만, 아쉬운점은 PoC 정도일 수 있겠네요.
흥미로운 점 또한, 인과추론과 베이지안을 24년도에 공부했는데 25년도에 그걸 적용할 수 있는 업무 사례가 바로 왔습니다. 때문에, 스터디는 꾸준히 해야만 한다고 생각합니다. 그래야만, 그거에 맞는 문제가 찾아왔을 때 해당 방법론을 적용할 수 있습니다. 그리고, 성장할 수 있는 것 입니다.
7. 개인사
2025년 또한 수월하진 않았던 것 같습니다. 2024년은 새로운 조직에 적응한 한 해 였다면, 25년도에는 적응후에 위기가 찾아왔으니깐요 ^^...
25년도 상반기까진 회사가 참 즐거웠습니다. 좋은 사람들과 함께 일한다는 것은 언제나 즐거운 일 입니다. 하지만, 이사 및 거주지 변동은 2번이나 있었고 대학원 준비도 했고, 팀 변동도 있었고, 이직까지 하게 되었습니다.
그래서, 26년도엔 새로운 조직에 조인하게 됩니다. 국내 빅테크 계열사 중 한곳이라 설레기도 하며, DA로서 다시 업무를 집중 할 시기라 긴장과 잘해내야 한다는 압박감도 은근히 옵니다.
그렇지만, 저는 26년도에는 평온하게 보냈으면 좋겠습니다. 24년도도 힘들었고, 25년도도 쉽지 않았습니다. 남들은 여유롭게 살아가는데 저는 은근 신변의 변화가 많은 상황을 계속 보내는 것 같네요.
26 발리, 블랙리스트 커피와 썬셋 : 회고를 쓰는 중
26년도 회고 글을 지금 쓰는 이 시점에, 저는 사실 발리에 여행을 와 있습니다. 이직을 하게 되었고 남은 기간동안 휴가를 왔습니다. 25년도 후반부(7월) 부터 5-6개월을 이직 준비로 쉽지 않은 시간을 보냈습니다. 발리에 또 서핑을 하러 왔지만, 다른 공간에서 체험하고 싶어 다른 지역으로 왔습니다. 그렇지만, 짱구로 놀러오는 것을 보면 짱구에 역시 제가 좋아하는 것들이 많네요.
반대로, 서핑이 예전만큼 재밌는 것 같지도 않은 것 같습니다. 하하
발리
7-1. 변화
24년 회고에도 적었지만, 여행은 제 인생의 주간 이벤트 같은 개념입니다. 24년도에 제가 사람, 장소, 시간이 변화함에 따라 사람이 변화한다는 내용을 적었습니다. 25년도에도 같은 관점으로 저의 회고 글을 작성해보려 합니다.
1. 사람 : 만나는 사람을 바꾸는 것
2. 장소 : 사는 곳을 바꾸는 것
3. 시간 : 시간을 달리 쓰는 것
25년도에 저는 장소(거주지)가 두 번이나 바뀌었습니다. 사람이 더 우선순위가 높긴 하지만, 25년도에게 제겐 두번이나 장소가 바뀌었기 때문에 장소 먼저 언급하려 합니다.
1. 장소 : 거주지
가장 큰 것은 장소가 바뀌었습니다. 공덕동에서 떠나 사정이 생겨 수유동으로 옮겼습니다. 6월정도까지 수유에서 살다가, 7월부터 잠원동 으로 거주지를 옮겼습니다.
강북에서 강남까지,, 다양하게 거주지를 옮기며 살고 있습니다. 수유는 공간이 재미있는 곳이라 사실 만족하면서 살았습니다. 코리빙 하우스 같은 개념이라 집에 헬스장, 카페, 클라이밍 장, 라운지까지 함께 있는 공간이라 단기로 6개월 살기엔 만족스러운 공간이였습니다.
무엇보다, 수유라는 동네를 잘 몰랐는데 북한산이 보이는 아름다운 전경을 만끽할 수 있었습니다. 대조적으로, 유흥가가 많아 길거리에서 담배를 핀다거나 4호선 지하철이 그렇게 붐비는 것은 오랜만에 경험했습니다.
수유에서는 토플(영어) 공부를 했습니다. 미국에서 공부하고 싶다라는 생각이 들어, 주말에 강남까지 토플 학원을 다니며 하루종일 공부를 했습니다. 또한, 주중에는 과제를 하며 몇개월을 토플로 보냈습니다.
그러다가, 의문점이 들었습니다. 내가 과연 미국에서 공부하고 취업하면 행복할까? 라는 생각이 들었습니다. 그리고, 저는 미국에 정착하지 않을 것이라면 굳이 미국에 석사를 따러 가는 것이 의미가 없겠다 라는 생각이 들었습니다. 신분문제, 가족, 친구들 및 제가 한국에서 쌓아온 커리어가 없이 미국에서 높은 연봉과 좋은 회사 타이틀이 있으면 행복할까? 라는 것을 비교
반면, 잠원동은 한강이 10분도 안걸리는 거리, 강남 신세계 및 고터가 10분도 안걸리는 대한민국 최고의 인프라 환경 중 한곳에 살고 있습니다. 무엇보다, 킴스클럽(대형마트) 가 1분도 안걸리고 식사 1끼가 4천원도 안되는 가격으로 음식을 사먹을 수 있습니다.
그렇지만, 방음과 차음이 안되는 힘든 환경속에서 이 집에서 오래 살 수 있을까? 이런 고민을 항상 하며 살고 있습니다. 누군가에게는 그냥 이사를 많이 다녔네 라고 생각할 수 있지만, 저는 사람이 사는 거주지와 환경 또한 그 사람의 삶을 바꿀 수 있는 힘이 있다고 생각합니다.
공덕동에서 제가 회사 다니며 번 시간으로, 운동과 공부를 한 것처럼 거주지와 환경에 맞게 라이프 스타일도 커스터마이징 되기 때문이죠.
거주지가 바뀌면서 라이프 스타일, 먹는 것, 주위 환경이 자연스럽게 바뀝니다. 특히 인상 깊은 것은 반포에 있는 커피샵에 앉아 있다 보면, 어르신들이 하는 얘기가 다 부동산 투자, 몇십억단위의 건물 금액, 부동산, 레버리지, 절세 등 이야기가 오갑니다. 또한, 자식이나 손자들은 의치한, 서울대 이런 얘기가 쉽게 들립니다. 제가 기존에 살던 동네에 비해 주제가 상당히 다른 것을 느낍니다.
투자와 학업에 어르신들이 이렇게 열정이나 관심이 많은 점, 특히 동네 카페에서 이런 이야기가 들리는게 흥미롭습니다. 저 또한, 투자에 대한 감각을 놓치지 않도록 꾸준히 노력하려 합니다.
2. 사람 : 팀 이동
새로운 팀으로 이동하게 되며, AI Engineering 업무 위주의 일과 사람들과 협업했습니다. 가장 많이 배운점은, 엔지니어링적 사고를 하는 점이 무엇인지에 대해 더 깨달을 수 있었습니다.
또한, 엔지니어링적 장점과 단점을 배울 수 있었고, 제가 배우고 싶었던 MLOps 및 시스템 아키텍처 적 사고에 대해 얕게나마 배울 수 있었습니다.
그 밖에도, AIE 관련된 툴과 기사, 정보를 항상 서칭하고 공유하는 팀원들을 보며 새로운 정보와 기술을 지속적으로 서칭하고 얻는 파이프라인을 만들면 좋겠다 생각했습니다.
새로운 사람과 일한다는 것은 곧 새로운 자극이 온다는 점과 같습니다. 25년도에도 새로운 사람과 일하며 자극을 많이 받고 성장하였습니다.
3. 시간 : 대학원
25년도에 쓴 시간이 기존과 다른게 무엇인지 확인해보니 토플 영어학원과 공부로 시간을 사용한 것이 달랐습니다. 해당 시간은 제가 기존에 욕심에 남았던 대학원 준비를 준비한 시간이었습니다. 실제로 준비해보니, 제가 해당 목표를 얼마나 진실되게 원하는지를 알게 되는 시간이었습니다. 그 밖에는, 같은 회사이지만 DS와 AIE로서 업무가 달라져 업무 포커싱을 맞춘 것이 달랐습니다.
쏘카와 쏘카에서 빌린 차
8. 퇴사 회고
모빌리티 회사에서 2년간일을 했습니다. DA & DS로서 업무를 병행하며 많은 것을 배웠습니다. 업무적으로도 성장했지만, 삶적으로도 성장했습니다. 특히, 가장 재밌었던 점 한 가지는 해당 회사원 분들은 워라벨이 생각보다 잘 맞춰져있고 투자에 관심이 많으셨습니다. 24년도에 처음 입사하고 나서, 투자얘기를 자유롭게 하는 것에 흥미로웠습니다. 기존에 제가 다닌 강의 컨텐츠 회사에선 투자에 대한 관심은 사람들이 적었던 것 같아서요.
업무적으로 저는 데이터 분석으로서는 고급 통계 기법(베이지안, 인과추론), A/B Test 등을 진행하며 데이터 분석가로서 다양한 분석 방법론으로 문제를 해결해 나갔습니다.
특히, 위경도 데이터로 분석을 하는 것은 쉽지 않은 경험인데 해당 회사에서만 해볼 수 있는 경험이었습니다.
데이터 과학적으로서는 주유카드에서 발생하는 초과 결제(이상치 탐지) 알고리즘을 개발하고 검출하며 연간 총 1억원 가까이의 비용 절감 모델을 운영했습니다. 그 밖에도, 부름이라는 유처 호출지에 차량을 배차하는 알고리즘을 다른 방식으로 2건이나 개선했습니다.
첫째론, 수요가 낮은 재고품을 우선 공급함으로서 수요 공급 문제를 데이터 기반으로 해결했습니다. 또한, 총 배차거리를 줄이기 위해 정수선형계획법을 활용하여 배차거리 최적화에 대한 가능성과 모델을 개발했습니다.
AI 엔지니어로서는 MLOps 에 필요한 기능을 자체 개발하고, 추가함으로서 플랫폼 개발을 도왔습니다. 또한, AI Agent를 활용하여 데이터 분석을 자동화하고 보고서를 만들고 비평까지 할 수 있도록 Sequential 한 구조를 만들었습니다. 그 밖에도, DBT 등도 배울 수 있었네요.
기술적으로나 실력적으로 2년간 더할 나위 없는 성장을 이루어냈습니다. 확실한 점은 단 한순간도 업무를 뺀 적이 없었습니다. 누군가가 하기 싫어하면 제가 맡아서 했고, 팀을 위해서 맡아서 한적도 있습니다. 그러면서 더 많은 기회를 잡았습니다. 또한, 제가 목소리를 높여 해당 업무를 해야 한다고 느끼거나 하고 싶은 업무는 강력하면서도 부드럽게 어필했습니다. 업무를 빼지 않는 자세가 제게 큰 성장력과 동력을 주었습니다.
많은 사람들에게 영향을 받았습니다. 해당 회사는 데이터 본부가 40명 정도의 규모로 있을 정도로 큰 데이터 인원이 있는 조직이었습니다. 그러면서도, 비즈니스 매출을 만드는 프로젝트가 아니면 이니셔티브를 발제 하지 않을 정도로 똑똑하게 일하는 조직이였습니다.
서로 업무와 스킬을 공유하고, 좋은 문화를 갖고 있는 팀이였습니다. 아마 제가 다음번에 데이터 문화를 만드는 기회가 있다라면 해당 회사에 배운 점을 현명하게 적용할 것 같습니다.
비즈니스 감각이 뛰어난 동료, 통계적 역량이 뛰어난 동료, 시스템 아키텍처를 잘 짜는 동료, 재미있는 동료, 성격 좋은 동료 등 너무나 훌륭한 사람들에게 많이 배웠습니다.
감사합니다.
이전 강의 회사가 제 라이프 스타일을 확립 하는 과정이였다면, 이번 모빌리티 회사는 저를 더 굳건하게(harden) 만드는 과정이었습니다. 실력적으로, 사람으로서, 어른으로서 더 단단하게 만드는 과정이었습니다.
더이상 좋은 분들과 함께 하지 못해 아쉽기도 하고, 서울숲과 성수동을 더이상 가깝게 못 누리는 것이 아쉽지만 후회는 없습니다. 2년간 이정도면 많은 성장을 일궈낸 것 같습니다. 감사합니다.
서울숲 말 조형물
9. 26년에는
26년에는 새로운 조직에서 DA로 일을 하게 됩니다. 도메인도 바뀌고 포지션도 바뀝니다. DS 로서 커리어를 밟아왔고 희망했지만, Data Science 업무는 점점 더 자동화되고 엑셀 스킬처럼 누구나 다 할 수 있는 업무가 되지 않을까 싶습니다. 또한, 시장에서 DS로서 저를 높게 평가하는 것 같진 않기도 하고요.
다음 회사에선 그래서 제가 잘하는 일, 그리고 데이터 분석 또한 자동화되고 대체될거라지만 데이터 기반으로 의사결정을 하고 A/B Test를 설계하고 집행하고 해석하는 것은 완전히 AI 가 대체하지 못할 것 같습니다. 또한, 저는 PM처럼 기획하는 업무를 잘합니다. 그리고, 미래에 PM 처럼일을 하기도 원하는 것도 있습니다.
그래서, 26년에는 새로운 조직에서 DA, PM, 매니저, 전략가, DS 처럼 일을 하길 원합니다. 제가 잘하는 일을 더 잘하고 많은 실험설계와 AB Test를 통해 유의미한 성과를 내길 원합니다. 또한, 프론트(전면) 프로덕션 환경에 제가 배포하는 알고리즘이 최소 1건 이상 있도록 하려 합니다.
23년도에 퇴사를 할 때, 아마 개인화 및 추천쪽에서 강점을 가지고 싶다라고 생각을 했는데 아마 비슷한 일을 할수도 있을 것 같습니다. DA로서 더 고도화되어 일을 잘 하고 싶습니다.
제가 24년도에 회고글 마지막을 아래와 같이 적었더라고요.
"24년도는 제게 새로운 시작과 배움을 준 시간입니다. 새로운 회사에서 새로운 일을 했습니다. 기존에 살던 공덕을 떠나 새로운 곳을 찾는 시점이고요. 1년이란 과정속에서 더 좋은 사람이자, 시각을 열려고 많은 노력을 했습니다. 25년도에도 유의미한 시간을 보내는 사람이 되고 싶습니다. 앞으로도요."
25년도 회고글은 이렇게 적어보려 합니다.
"25년도는 제가 DS로서 더 큰 성장 기회를 마련해준 회사와 이별하는 연도였습니다. 국내에서 데이터팀 명성이 크고 문화가 좋은 조직에서 일할 수 있어 영광이였습니다. 성장력을 기반으로 더 단단해져 좋은 데이터 쟁이로서, 인재로서 시장과 회사에 유의미한 결과를 만드는 인재가 되겠습니다. 감사합니다. 25년도에도 도전했고, 성장했습니다. 26년도에는 조금은 안정적으로 잘 랜딩하고, 업계에서 인정받는 사람이 되겠습니다. 앞으로도요"
