오늘은 공부얘기는 아니지만 인터넷에서 꽤 공감이 많이 가는 기사를 발견해서 포스팅해보려 한다. 열등감에 시달리는 다른 사람들도 꽤 많이 공감이 갈수도 있을 것같다. 내가 발견한 기사는 바로 이것이다. 링크 여배우 나탈리 포트만의 일화와 가면 증후군이라는 정신증을 잘 설명해 놓았다. (증후군이라는 단어가 붙었으나 서치 결과 실제 정신과 진단명은 아닌 듯 하다.)

가면 증후군이란?

가면 증후군은 많은 사람들이 느끼는 감정인 열등감과 관련되어 있는 정신증이다. 가면 증후군은 본인이 이룬 성과에 대한 평가가 실제보다 부풀려져있다고 여기는 것이다. 임포스터 신드롬이라고도 한다는데 가면 증후군이 있는 사람은 말 그대로 자신을 사기꾼, 가면을 쓰고 있는 사람이라고 여긴다. 그래서 언제나 내 가면이 벗겨지면 어떡하나 내 사기가 들키면 어떡하나 걱정하게 된다. 자신의 성공은 운 때문이지 자신의 능력 때문이 아니라는 것이다. 자신의 성공을 운으로 돌리는 것은 사람들이 흔히 가지고 있는 방어기제의 일종이라고 한다. 실패했을 때 느낄 좌절감에 대한 불안을 막기 위해 자기 자신의 능력을 낮추는 것이다. 아인슈타인도 이 증상이 있어서 주위 사람들에게 자신은 능력이 없는데 운이 좋아 좋은 평가를 받는 것 같다고 말하고 다녔다고 한다. 가면 증후군이 있는 사람들은 실패에 따른 불안을 줄이기 위해 일부러 이루지도 못할 허무맹랑한 목표를 세우거나 계속 해야할 일을 미루는 경향이 있다고 한다. 혹은 강박적으로 자신을 완벽주의자로 몰아세우기도 한다. 이런 태도는 자신의 평소 기분이나 식욕, 수면 습관들에 부정적인 영향을 줄 수도 있다.

나는 어떨까

나는 이 기사를 읽으면서 공감이 많이 되었다. 가면 증후군 기사를 읽으면서 공감을 했다고 밝히는 것 자체가 가면 증후군이 아니라는 뜻인가(?) 아무튼 가장 공감 되었던 부분은 내가 이룬 성공을 운으로 돌린다는 것이다. 나는 평소에 내가 너무 과분한 대접을 받고 있다고 생각해왔다. 대학교에 진학하고 나서 부터다. 그 이전에는 오히려 잘난척해서 눈총을 받았으면 받았지 그런 생각은 안했던 것 같다.
대학교에 진학하고 나서는 정말 많은 실패를 겪었던 것 같다. 성적, 학교 생활, 인간관계 등 많은 부분에서 실패를 경험했다. 그래서인지 나는 자신감이 점점 없어지기 시작했다. 대학만 잘가면 모든게 잘 풀릴 것 같던 세상에 되는 일이 하나도 없어서 나는 사실 그냥 운이 좋았던 것 뿐 아닐까? 라는 생각도 했다. 수능 시험에 우연히 내가 잘 아는 문제만 나왔을 수도 있다. 혹은 우연히 다른 사람들이 그날따라 컨디션이 안좋았을 수도 있다. 그런 생각들을 했다. 나는 사실 문제만 잘푸는 건데 공부를 잘한다고 오해를 받았던 건 아닐까하는 생각도 해본 적 있다. 사실 더 따지고 보면 우리집의 경제적 상황이나 태어난 국적까지 따지면 상황이 더 안좋은 사람들이 보기엔 내가 우리집에 태어난 것 자체가 운이다.
그런데 이런 생각이 들면 더 열심히 내 능력을 증명했어야 했는데 나는 해도 안될 것 같다고 생각하면서 어차피 인생은 다 운이라고 생각하며 나 자신을 합리화해왔던 것 같다. 반면 나탈리 포트만은 똑같이 자신의 능력이 과대평가 받고 있다고 생각했지만 그 생각 때문에 자기의 능력을 증명하려고 계속 어려운 수업만 들었다고 한다. 일부러 어려운 수업을 듣느라고 스트레스를 받기는 했겠지만 나보다는 긍정적인 방향인 것 같다. 나는 비록 하버드도 다니지 않고 6개국어를 할 수도 없어서 비교하는게 맞는가 싶긴 하다.
그래도 한가지 확실한 것은 실제로 이제까지 모든 결과가 운이었다고 하더라도 내 능력을 꼭꼭 숨기면서 될대로 살자는 태도는 잘못된 것이라는 점이다. 정신적 건강에 좋지 않을 뿐만 아니라 내가 노력으로 이룰 수 있는 성공까지 잃어버릴 수 있다. 나의 성과와 실패를 객관적으로 보는 것이 중요한 것 같다. 잘한 것은 인정하고 실패를 바탕으로 성장하는 것이 중요하다. 뭔가를 실패했다고 그게 내 한계라고 결정짓는 것은 너무 성급하다. 세상에 시간만 많으면 못할게 뭐가 있겠는가

가면 증후군을 해결하기

기사에 가면 증후군을 해결하는 여러가지 방법이 실려있었다. 하지만 가장 기억에 남는 방법은 구체적인 계획표 짜기 였다. 언뜻 생각하면 계획이 열등감이랑 무슨 상관인가 싶을 수도 있지만, 자신이 이룰 수 있는 계획을 세부적으로 짜고 그것을 하나하나 성취하면서 자기 자신을 칭찬해주라는 뜻이다. 또 그만 미루기 도 참 뼈를 때리는 말이다. 나는 평소에 심하게 할 일을 미루는 버릇이 있는데 아마 실패를 피하려고 하는 생각에서 온 것 같다. 근데 이건 뭔가 의식적으로 그만 미루려고 생각하더라도 고치기가 힘들 것 같다(...) 그리고 가장 중요한 것은 역시나 부정적인 생각 버리기 인 것 같다. 내 능력이 과대평가되었다는 생각보다는 인정할 건 인정하고 고쳐야 할 건 고치는 태도를 가지는 것이 맞다. 자기 능력에 대한 불신이나 연민보다는 그냥 자기 성장에 대해서만 생각하자. 오늘보다 내일 더 나아지면 된다는 생각으로 자기 성장에 대해서만 집중하자.

5월 6일, 내가 수강하던 부트캠프인 프로그래머스의 인공지능 데브코스가 끝났다. 작년 12월부터 장장 5개월 간의 프로그램이었다. 네이버의 부스트캠프나 KT의 에이블 스쿨과 동기간에 모집이라 고민하고 있었으나 프로그래머스가 먼저 합격 발표를 하기도 했고 다른 부트캠프에 도전하려면 이 합격을 취소하고 도전해야 하는 것이어서 그러자면 계획이 불안정해지는지라 그냥 프로그래머스를 믿고 프로그래머스 인공지능 데브코스에 참여했다. 이런 장기간의 교육을 무료로 듣게 해준다니 우리나라엔 정말 좋은 제도가 있네 싶었다. 아무튼 이 글은 부트캠프를 수강한 계기와 후기, 그리고 느낀점들을 정리해보기 위해 작성하는 글이다. 프로그래머스 데브코스에 관심있거나 다른 인공지능 부트캠프를 수강할 사람들이 알아두면 좋을 점도 정리해봤다.

나는 왜 부트캠프를 수강했는가?

부트캠프를 수강하게 된 가장 큰 원인은 대학원 졸업 후 취업에 실패한 것이다. 2021년 하반기 취업에 실패하고 2022년 상반기까지 기다려야 했는데 그 기간동안 뭐라도 해야할 것 같았다. 그때 마침 네이버 부스트 캠프를 발견하고 부트캠프 수강을 결심했다. 결론적으론 프로그래머스의 부트캠프에 참여하게 되긴 했지만...

그 외에도 다른 이유도 있었다. 2021년 상반기엔 데이터 분석 직무를 위주로 구직했는데 2022년 부터는 AI 직무에 도전해보고 싶었다. 데이터 분석 직무는 워낙 경쟁률이 높기도 했고 AI 직무에 비해 평균적으로 처우도 낮은 편이다. AI 엔지니어가 더 미래가 밝아보이기도 했다. 좀 더 전문직의 느낌이라고 해야하나. 공백기간에 부트캠프를 수강하는 김에 AI 엔지니어로 내 진로를 발전시킬 수 있다면 좋겠다고 생각했다.

프로그래머스 인공지능 데브코스 후기

나는 프로그래머스 인공지능 데브코스를 수강하기 위해 한 번의 코딩테스트와 한 번의 면접을 거쳤다. 너무 오래전의 일이라 확실히 기억은 안나지만 코딩테스트는 내 기준 쉬운 문제와 어려운 문제가 모두 있었고 나는 어려운 문제를 풀진 못했지만 통과했다. 면접은 이제까지 학습 경험이나 앞으로 공부할 계획, 의지 같은 것들을 보려고 한 것 같았다. 결과적으로는 합격했다. 들어가기 빡빡하다거나 요구치가 높다고 생각되진 않았다. 프로그래머스 인공지능 데브코스를 고민하는 사람들이 있다면 그냥 한 번 도전해보는 것을 추천한다.

교육과정은 동영상 강의, 라이브 특강, 주기적으로 모여서 팀 활동, 개별 스터디, 파이널 프로젝트 등으로 구성되었다. 아무래도 코로나의 영향으로 오프라인 강의는 없었고 모두 온라인에서 이뤄졌다. 온라인으로 배우면 집중도가 떨어지는 성격이라 좀 아쉬웠다. 수업내용의 난이도는 중하 ~ 중중 수준이다. 아예 인공지능을 처음 접하는 사람이라도 교육과정을 잘 따라온다면 수강할 수 있을 것이라고 생각한다. 그래도 몇몇 수업은 좀 어려워서 여러 번 강의를 봐야했다. 프로그램 내에서 자율적인 팀 활동을 권장하니까 스터디 모으기도 쉬워서 더 배우고 싶은 것이 있어서 스터디를 만들고 싶다면 맘대로 만들 수도 있을 것이다. 교재비도 지원을 해줘서 원하는 교재가 있다면 바로 볼 수 있었다.

부트캠프에 대해서 총평을 하자면 프로그램 자체는 좋으나 내가 바랬던 방향과는 조금 거리가 있었던 것 같다. 초심자를 타겟으로 만들어진 프로그램 같았고 새롭게 알게 된 지식도 많긴 했지만 기본을 좀 충실히 다졌다는 느낌이지 AI 엔지니어 취준생으로써 준비가 되었다는 느낌은 잘 모르겠다. 물론 기업마다 AI 엔지니어 신입사원에게 바라는 역량의 차이가 있긴 하겠지만 이 프로그램의 교육 내용으로만 취업을 하는 것은 무리다.

좀 더 상세하게 이 부트캠프의 장단점을 설명하겠다. 우선 이 부트캠프의 장점은 자유로운 분위기와 학습에 대한 지원이 풍부하다는 점인 것 같다. 요즘 유튜브 광고에서 부트 캠프 광고들이 종종 나오는데 하나같이 자기들은 엄청 빡세게 훈련을 시키며 하루종일 공부를 하게 되고 열몇개의 프로젝트를 하게 되며 등등으로 광고를 하던데 프로그래머스 데브코스는 그런 분위기는 아니다. 강의를 수강하는 것도 하루 안에 자유로운 시간에 듣기만 하면 되고 과제도 부담스럽지는 않다. 몇몇 강의는 분량이 좀 많긴한데 조금 힘든 정도? 그래서 남은 시간에 내가 원하는 공부를 할 수 있다는 장점이 있다. 특별히 바빴던 시기는 파이널 프로젝트를 진행할 때 정도밖에 없는 것 같다. 학습 지원도 정말 적극적이라고 느낀게 교재를 비롯한 학습에 대해 필요한 모든 자원을 무료로 지원해주신다. 교재는 물론 줌이나 노션같은 플랫폼, 구글 코랩 프로같은 비용도 지원해주시고 따로 공부하고 싶은 것이 있다면 소모임도 만들어주신다. 각 팀별로 전담 멘토가 있는데 멘토 분들도 질문하면 적극적으로 도와주셨다.

단점은 솔직히 취업 준비에 최적화된 것 같은 프로그램은 아니라는 점이다. 특히 나처럼 빨리 취업하고 싶은 사람한테는 교육 내용이 큰 도움이 되지는 않을 것 같다. 왜냐면 내가 이 부트캠프를 수강하면서 느낀 것이 취업에 중요한 것은 무슨 강의를 듣느냐보다는 스스로 관심분야를 공부하면서 자신을 발전시켜 나가는 것이다. 프로그래머스 데브코스는 스스로 공부하는 법을 깨닫게 해주고 공부하는 것을 지원해주시기는 하지만 관심없는 분야도 강의를 꼭 들어야하고 라이브 강의, 주말 팀활동 같은 것들에 모두 참여해야하니까 개별적인 공부에 집중하기가 좀 힘들었다. 강의가 수학, 통계, 파이썬, 머신러닝, 데이터 엔지니어링, 비전, 자연어처리, 추천시스템 등등... 너무 많은 영역을 5달의 강의로 모두 커버하려고 하다보니 더 깊게 공부하고 싶은 영역이 있는데 강의 진도상으로는 다른 영역의 강의를 들어야한다던가 하는 부분이 좀 아쉬웠다. 강의가 선택과 집중이 가능해서 관심있는 분야를 선택해서 들을 수 있거나 아니면 아예 전체적인 부분을 직접 경험하면서 느낄 수 있게 실전적인 프로젝트 위주로 돌아갔다면 더 좋았을 것 같다. 네이버 부스트캠프 같은 경우는 비전, 자연어 처리, 추천시스템 중에 하나를 정해서 반을 나누고 공부하던데 그런 방식도 괜찮을 것 같다.

물론 아예 도움이 되지 않은 것은 아니다. 멘토님들, 강사님들이 질문에 잘 대답해주셔서 내가 모르는 부분이 뭔지 더 공부해야 할 부분이 뭔지 잘 이해할 수 있었고, 다양한 분야에 대해서 공부하면서 데이터 사이언스 전반에 대한 이해도도 높아졌으며, 데이터 수집부터 모델 배포까지 모두 경험할 수 있었던 파이널 프로젝트를 통해 앞으로 프로젝트를 어떻게 수행해야할지에 대해 알게 되었다. 그리고 모델링 이외의 영역에도 관심을 갖게 되었는데 특히 백엔드 개발이나 MLops 영역에 관심이 많아 졌다. 부트캠프만으로 취업을 하는 것은 무리지만 취업을 할 수 있도록 공부 방향을 잡는 데에는 도움이 되었다.

부트캠프를 수강하면서 느낀점

내 생각에 비전공자가 데이터 사이언스 분야로 취업하는 데 가장 큰 걸림돌은 혼자서 공부할 때 일정 이상으로 성장하는 것이 쉽지 않다는 것이다. 처음 공부를 시작할때는 교재나 오픈 된 강의같은 것으로 공부하게 될 것이다. 그것이 비전공자들에게 익숙한 학습법이기 때문이다. 근데 이런 것들은 보통 두가지 문제점이 있디. 첫번째는 이런 교보재들이 항상 데이터 분석, 데이터 전처리, 모델링같은 것들에 집중하고 있다는 점이다. 실제로 AI가 서비스로 되기까지의 과정 중에 분석, 전처리, 모델링은 아주 작은 영역만을 차지한다. 데이터 추출, 적재, 데이터 관리, 모델 서빙, 서빙된 모델에 대한 관리, 최적화 등등의 많은 절차들이 있으며 AI 엔지니어가 되기 위해서 이 모든 과정에 대해 전문적이어야 하는 것은 아니지만, 적어도 이 파이프라인에 어떤 일들이 일어나는지, 어떤 기술들이 필요한지 정도는 "아는척"할 수 있는 수준만이라도 이해하고 있어야 면접관분들이 긍정적으로 보시는 것 같다. 두번째 문제점은 대부분이 최신기술을 반영하지 않는다는 점이다. 물론 데이터 사이언스 분야는 기술이 매우 빠른 속도로 발전하고 있기 때문에 이를 모두 반영하는 것은 불가능하니 따로 찾아서 공부해야하는 것은 당연하긴하다. 논문을 찾아보고 IT 기업들의 기술 블로그를 뒤져보고 여러 깃허브의 코드들을 참고해야한다. 비전공자, 특히 문과 출신들은 책을 읽고 공부하고 다 공부하고나면 더 높은 난이도의 책을 사서 공부하고 같은 과정으로 배우는 것에 익숙할텐데 이런 방법으로는 절대로 데이터 사이언스에 대해 깊게 공부할 수 없을 것이다. 수동적인 공부만 하다간 여름에도 집합 공부 겨울에도 집합 공부, 계속 똑같은 것만 공부하게 될 것이다.결국엔 언젠가 혼자 찾아서 공부해야할 순간이 온다.

이것이 부트캠프를 수강하면서 배운 가장 중요한 것이다. 나는 부트캠프 이전에는 수동적인 공부만 했다. 교재를 보고 강의를 듣고 다른 사람의 예제를 보고... 위에도 설명했듯이 이런 방법에는 한계가 있다. 취업을 하기 위해선 프로젝트 같은 것으로 내 실력을 증명해야한다. 근데 난 프로젝트에 필요한 데이터들을 어떻게 구하지? 내가 만든 모델을 어떻게 보여주지? 깃허브에 파이썬 코드를 올리면 그게 프로젝트인가? 남의 예제를 따라한 프로젝트에 내가 뭘 어필해야 하는거지? 이 프로젝트를 어떻게 더 정교하게 발전시키지? 등등등... 진짜 수 많은 질문에 부딪혔다. 그리고 나는 부트캠프를 수강하면서 하나의 가르침을 얻은 것이다. "인터넷에 많으니까 너가 알아서 찾아서 공부해!"

물론 이런 말은 부트캠프를 수강하기 전에도 정말 많이 들었던 말이다. 근데 차이는 부트캠프 수강 전에는 이런 말을 듣기만 했고 수강 후에는 이것을 실제로 실천했다는 점이다... 이제까지 혼자 공부해본 경험이 없었으니 애초에 알아서 공부하는 방법을 몰랐다. 근데 막상 무작정 시도해보니 감을 잡을 수 있었고 정말 세상에 공짜로 공개된 지식이 많구나 라는 것을 느꼈다.

앞으로 부트캠프를 수강할 사람들에게 말해주고 싶은 것은 1. 내가 취직하고 싶은 직무의 업무를 파악하고, 2. 알아야하는 기술과 실무 내용에 대해 파악하고 3. 내가 모르는 부분을 찾아서 집중적으로 공부하고 4. 배운 것을 프로젝트에 적용하면서 너가 아는 것을 남들에게 증명하는 과정으로 공부해보라는 것이다. 진짜 부트캠프에서 시키는대로 강의듣고 프로젝트 하라니까 프로젝트하고 과제하라니까 과제하고 이런식으로는 실력이 늘 수가 없고 결국에 면접에서 실력없고 이해도 낮은거 뽀록나서 면접 떨어진다. 근데 알아서 찾아서 공부하면 자기가 모르는 부분, 아는 부분에 대해 이해도가 높아지고 자연스럽게 업무의 흐름에 대해서 알게 되며 면접에서 모르는 질문에도 어떤식으로 대답해야할지 감이 온다. 문제는 내가 이거를 부트캠프 끝나갈 쯤에 깨달았다. 부트캠프의 장점은 학습에 많은 지원을 해준다는 점이니까 이를 이용해서 스스로 찾아서 공부하는 습관을 들여보라. 내가 아직 취업도 못했고 이 분야에 전문가도 아니긴하지만 적어도 이런 공부방법으로 공부해서 손해볼 일은 없다고 생각한다.

 2021년 8월 대학원을 졸업하고 지금 이 글을 쓰는 날은 2022년 4월, 대략 7개월이 지났다. 그 간 정말 많은 기업에 지원을 해보았으나 결론은 지금도 백수. 즉 취업, 실패했다!취업을 시작하면 떨어지는 건 예사라지만 지금은 정신적인 스트레스가 이만저만이 아니다. 이 정도 탈락했으면 익숙해질만도 한데 아직까지 하나 떨어질 때 마다 정신적 타격이 크다. 언제쯤 합격의 기쁨을 누릴 수 있을런지... 내가 이제까지 구직시도를 한 기업 목록은 다음과 같다.

막상 내가 지원한 기업들 목록을 쭉 적어보니 가슴이 웅장해진다. 면접은 쥐약이고 2022년 상반기부터는 서류, 코테 통과하는 것도 드물었다. 특히나 코테가 너무 어려워졌다. 2021년때만 해도 매우 쉬운 코테를 보거나 코테를 아예 보지 않았던 경우가 많았는데 지금은 어려운 코테를 보는게 트렌드인가... 정말 장난 아니다.

대학원 졸업을 막 한 2021년 하반기에는 데이터 분석 직무에 집중해서 지원했고 지금은 AI/ML 엔지니어 직무에 집중해서 지원하는 중이다. 2021년에 데이터 분석 직무에 많이 지원했을 때 나는 데이터 분석 직무가 내가 원하던 일과는 조금 거리가 있다는 사실을 알았다. 대부분의 기업에서 데이터 분석은 비즈니스 분석 측면의 성격이 강했다. 이제까지 배워온 데이터 사이언스 지식보다는 산업군과 실무절차가 더 중요하다는 느낌? 그리고 대부분의 기업에서 태블로와 같은 툴로 대시보드를 만들 수 있는 능력을 요구하던데... 태블로는 뭔가 끌리지 않는다. 나는 빨리 취업이 하고 싶은데 금방 배워지지도 않을 것 같았다.

그래서 나는 부트캠프를 이용해 AI/ML 엔지니어 쪽으로 직무를 틀어보려고 했다. 프로그래머스 인공지능 데브코스 과정을 듣고 있고 확실히 많은 것을 배우게 되었다. 예전엔 면접에서 AI/ML 쪽으로 심화된 질문을 하면 머리가 하얘졌는데 지금은 그래도 어느 정도 비슷하게 대답할 수 있는 수준은 되는 것 같다. 그런데 아직도 취업의 문은 멀어보인다. 구직 7개월 차가 되어서 어쩌면 나에게 심각한 문제가 있을 수도 있다는 생각을 하게 되었다. 내가 생각하는 내 문제점은 다음과 같다.

1. CS 지식이 부족함

내가 컴퓨터 전공자가 아닌 것도 있는데 그걸 생각해도 CS 지식이 없어도 너무 없다. 지금까지 어디서 곁다리로 들어본 것 같은 지식으로 지금까지 온 게 기적같다. 최근에 웹을 조금 공부하면서 진짜 털끝만큼 늘긴했다고 생각하지만 배운 적이 없어서 뭘 모르는지 모를 정도모 정말 이제까지 너무 홀대했다. 머신러닝, 딥러닝은 기술 중 하나일뿐 결국 서비스화가 될때는 많은 CS 지식이 필요할 수 밖에 없는데... 진짜 진심으로 필요성을 느낀게 웨이브 최종 면접을 볼 때, 마지막에 면접관님이 "잠깐만 하나만 더 물어볼게요"라고 하시고 call by value, call by reference에 대해서 물어보셨는데 진짜 난생 처음 듣는 단어라 대답을 못했다. 근데 면접장에서 나와서 검색을 해보니 너무 잘 아는 개념이었다. 함수에서 변수를 호출하는 방식이 다른 것 정도는 알고 있었지만 영어 명칭으로 물어보시니 전혀 몰랐다. 마지막에 잠깐만이라고 하면서 까지 질문하신게 마지막 기회를 주려고 하신 것 같아서 다시 생각해보니 너무 아쉽다... 나는 너무 기초가 없는 것 같아 정보처리기사부터 천천히 공부해보려 한다. 시험은 멀긴 했지만 시험을 준비한다는 느낌보다는 내 지식을 채운다는 느낌으로 공부하려 한다.

2. 코테에 너무 약함

올해부터 절실하게 느끼는 나의 약점이다. 지원하는 직무를 데이터 분석에서 엔지니어 쪽으로 바꾼 탓인지 코테들이 갑자기 너무 어려워졌다. 내 지금 실력은 프로그래머스 2-3레벨 문제정도를 풀고 백준에서는 높은 실버, 골드 문제에서 쩔쩔 매는 수준이다. 내가 특히 약한 부분은 구현, 그래프, 트리 정도인 것 같다. 구현 쪽에선 인덱스가 나오기 시작하면 머리가 핑핑 돌기 시작하고 그래프는 어느 정도 얻어걸리면 푸는 수준이고 트리는 대체... 이제부터 코테도 매일매일 공부해보려 한다. 다만 이제까지 코테 공부를 싫어했던 이유가 한 문제를 풀 때마다 몇시간씩 걸린다는 점 때문인 것 같아 앞으로는 더 적은 시간 생각해보기로하고 생각이 나지 않으면 힌트나 풀이를 찾아보는 방식으로 공부해보려 한다.

3. 방향이 집중되지 않고 특별히 한 것이 없는 프로젝트

사실 가장 문제다. 나는 대학원 시절 선택과 집중을 하지 못해 분야가 중구난방인 여러 프로젝트에 참여하게 되었다. 그땐 여러 경험을 하는 것이 중요한 줄 알았는데 구직을 시작하니 한 분야로 꾸준한 노력이 중요하다는 것을 깨달았다. 근데 너무 늦게 깨달았다! 위의 표에 적진 않았지만 한 스타트업에 지원한 적이 있는데 내가 참여했던 프로젝트를 발표하자 특별히 뭘 한지도 모르겠고 시키는 것만 잘한 것 같다. 정해진 방향이 없는 것 같다. 데이터 분석을 하고 싶은건지 엔지니어를 하고 싶은건지, 연구를 하고 싶은건지도 모르겠다 등등 엄청난 혹평을 받았다. 그때는 진짜 좀.. 면접 중간에 영상통화를 나가버리고 싶었을 정도다. 더 슬펐던건 할 말이 없다는 거다. 또 얼마전엔 부트캠프 특강에서 취업관련 강의를 들을 때 강사님한테 이런 프로젝트들을 어떻게 활용해야될지를 물어봤는데 SI기업 출신 프로젝트 같다는 소리를... 유튜브에서 개발자 취업관련 영상을 찾아봐도 일침 뿐이었다. 왜 나는 이걸 지금 찾아봤을까. 좀 더 일찍 알았다면 이 고생을 안했을텐데. 진짜 이 부분은 진지하게 생각해봐야겠다. 지금 당장 생각하기로, 연구, 데이터분석쪽은 영 힘들 것 같고 데이터 엔지니어링, MLops 등 경험을 조금 더 쌓아서 실질적인 개발이 가능한 AI/ML 엔지니어... 정도로 타게팅을 하면 조금 가능성이 있지 않을까 싶은데, 그런 실력을 보여주려면 어떤 프로젝트를 해야하는지... 이 부분은 진짜 막막하다 좀 더 생각을 해봐야겠다.

그래도 이번 2022년도에 느끼는 내가 성장한 점도 있긴 있다. 일단 AI/ML 관해서는 개념이 확실히 늘었다. 기술 면접을 봤을 때도 나름 잘 대답할 수 있게 된 것 같다. 면접관님들이 어떻게 생각했는지는 모르겠지만... 그리고 이력서에 이 블로그 주소를 첨부했더니 웨이브 면접때 면접관님들이 정말 좋게 봐주셨다. 결과적으론 탈락했다보니 말로만 좋다고 하셨는지 진심으로 좋다고 하셨는지는 모르겠지만... about me에 있는 정말 긴 글도 빠짐없이 읽으시고 재수를 왜했냐고 질문까지 하셔서 좀 당황하긴 했다. 거기 글도 좀 관리(?)를 해야하나? 좋았는지 어쨌는지 몰라도 아무것도 없는 것 보단 나았다고 생각한다. 앞으로도 블로그를 열심히 운영하고 내가 배운 기록들을 남기자. 나 자신 화이팅. 지금 정신적으로 너무 힘들지만 지치지말자 꼭 취업하자....ㅠㅠ