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자나깨나 데이터 생각뿐, 시백님

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Head of AI/Data Bootcamp
데미사 (데이터에 미친 사람들) 들은 모두 주목해주세요!
데이터의, 데이터에 의한, 데이터를 위해 모든 것을 올인하는 AI/Data Science Bootcamp 를 리드하는 시백님을 소개합니다.

Q1. 안녕하세요 시백님! AIB팀은 구체적으로 어떤 일을 하나요? 

안녕하세요! AI/Data Bootcamp (AIB)의 팀장을 역할을 맡은 성시백입니다. AIB는 데이터 관련 직군인 ‘인공지능(ML, DL) 엔지니어, 데이터 사이언티스트(DS), 데이터 애널리스트(DA), 스마트 마케터(SM)’ 등 데이터를 기반으로 업무하시는 모든 직군으로 이직을 희망하시는 분들을 위한 부트캠프를 운영하고 있습니다. 데이터 리터러시는 최근 모든 산업에서 중요한 부분을 차지하기 때문에, 부트캠프에는 이직뿐만 아니라 데이터 관련 업무 역량을 강화하고 싶어서 찾아오시는 분들도 많이 있습니다.
수업 기간에는 기본적인 컴퓨터과학(CS), 통계, 가설검정, 머신러닝, 데이터 엔지니어링, 딥러닝 분야를 이론과 실습과제를 통하여 배우게됩니다. 현장에서 사용할법한 핵심 아키텍쳐들에 대해서 배우게 되며, 이후에는 내가 원하는 주제를 선정하여 프로젝트를 진행해보며 배운 지식을 전체적으로 활용하시게 되는 실전과도 같은 문제를 해결해볼 수 있도록 돕고 있습니다. 마지막에는 실제 기업들과 협업을 통해서 현장의 업무를 체험할 수 있도록 프로그램을 구성하였습니다.

Q2. Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst 로 포지션이 구분이 되는데 정확한 차이점이 무엇인가요? 

데이터 관련직군은 여러가지 이름으로 존재하지만, 업무로를 크게 3가지로 나눠볼 수 있습니다. Data는 공통이니 그 다음 나오는 단어만 볼까요?
“Scientist”는 말그대로 과학자에요. 데이터를 여러 방면으로 연구해서 잠재적인 의미까지 찾아낼 수 있는 직군입니다. 정보를 얻기위해서 데이터를 가공하는 다양한 방법론을 연구하시는 분들이라고 할 수 있겠습니다. 간혹 세개의 포지션 모두를 포함하기도 합니다.
“Engineer”는 과학자, 애널리스트 분들이 데이터를 조금 더 쉽게 쓸 수 있도록 제반 작업을 해주시는 분을 의미합니다. Data의 종합 저장소(Data Warehouse)를 제작, 관리하고, 편리하게 사용할 수 있는 업무를 하게 됩니다.
“Analyst”는 엔지니어, 과학자 분들이 개발 및 정리해둔 방법들을 이용해서, 비즈니스 인사이트를 도출하는 역할을 주로 하신다고 생각하시면 될 것 같습니다. 엔지니어에 비해서 기술적인 부분보다는  사업적으로 임팩트를 낼 수 있는 직군이라고 보시면 되겠습니다.
이렇게 디테일하게 구분되기도 하지만, 채용공고의 직무 설명서(Job Description)을 보면 실제 현장에서는 포지션명과 업무를 많이들 혼동하여 쓰시곤 합니다. 또한 회사 규모에 따라서 2가지 이상의 역할을 필요로 하는 경우도 많으니 참고 하세요. :) 특히 스타트업에서는 각각의 전문가가 상주해있지 않는 곳들도 많기 때문에 데이터가 만들어지는 것부터 다양한 방법론 탐색 및 적용, 비즈니스 인사이트 도출까지 다 해야하는 경우도 있답니다.

Q3. AIB 인재 영입 인터뷰에는 기술 인터뷰가 포함되는데요, 지원자분들이 참고할 수 있는 tip을 알려주세요. 

크게 5개의 과목으로 구성되어 있습니다. 각 과목은 “(1) 통계학과 Python 기본, (2) 머신러닝, (3) 데이터 엔지니어링, (4)딥러닝, (5) 컴퓨터과학 및 알고리즘”으로 구성되어 수업을 진행하고 있습니다. 5가지 과목을 모두 잘하시는 분들도 있겠지만, 모두 잘할 필요는 없습니다. 내가 특별히 잘하는 분야를 선택하시고, 그 분야에 맞는 과제를 수행하신 뒤 기술 인터뷰를 보게 되니, 잘하시는 분야를 잘 선정하는 것이 중요합니다. 한편 엔지니어분들은 회사 내부에서 개발하고 관리하는 업무도 있기 때문에 가르치는 부분과 개발하는 부서를 선택할 수 있습니다.
저희는 커뮤니케이션 능력을 높게 봅니다. 지원한 분야에 전문지식을 쉽게 표현하시고, 동료들과 원하는 목표를 향해 회의하고, 설득하고, 또 듣고 이해할 수 있는 능력이 중요합니다.
1차 인터뷰와 과제전형을 통과하신 분들이라면, 기술적 지식에 대한 걱정보다는 어떻게 표현하실 수 있는가를 잘 준비하시는 것이 중요합니다.  여러번 말해보지 않으면 쉽게 설명하기가 어려우니, 보다 쉽게 설명하실 수 있는 능력을 갖추시는 것이 꿀팁라면 꿀팁인 것 같습니다.

Q4. 시백님은 최근에 AIB 팀의 Head를 맡게 되셨는데, 나름의 각오를 전달해주신다면요?

해결해야 하는 큰 문제를 가지고 달려가다보니, 팀 조직에서 체계화되지 않은 부분들이 여전히 많습니다. 그렇지만 시장을 빠르게 인지하고, 올바른 변화에 익숙한 곳이기도 합니다. 팀 빌딩 초기에는 가르치는 콘텐츠 내용에 대해서 집중했다면, 안정기에는 효과적인 전달 방법에 대해 연구를 많이 하고 있고, 어떻게 피드백을 드리면 더 좋은 교육이 될까에 대해서 고민하고 있습니다. 전통적인 학습 방식의 훌륭한 점은 차용하고, 온라인 교육의 강점은 살린 코드스테이츠만의 오리지널 교육시스템을 잘 구축할 것입니다.
편한 교육이 아닌, 도움이 되는 교육과 심리적으로 편안함을 가지고 몰입하는 교육경험을 주기 위해서 꾸준히 새로운 도구들을 개발하면서, 교육과 성과를 측정하고 개선하는 시스템과 함께 발전하는 팀을 만들고 싶습니다. 실험, 결과 분석, 개선하는 사이클을 통하여, 데이터 과학자의 업무를 스타트업과 AI 부트캠프와 접목하여 더 좋은 서비를 만들 것입니다.

Q5. 다른 팀들과 구별되는 AIB팀만의 특성이나 강점이 있다면 무엇인가요?

항상 데이터로 생각한다.
농담도 데이터를 기반으로… 한다고 하면 거부감이 들 수 있을 지 모르겠네요. ㅎㅎ그렇지만, 우리가 하는 행동들 하나하나에는 다 의미가 있다고 생각합니다. 수강생들도 마찬가지죠. 행동들을 데이터화 하고, 그 의미를 찾아서 해석하고, 근본 원인을 해결하려고 노력하는 것 같습니다. 전사 데이터 파이프라인을 구성하여, 데이터가 흐르는 조직을 만들어 가는 데 앞장서려고 합니다.

Q6. 2021년 3Q. OKR 테마가 휴가와 관련되어 있는게 너무 인상적이었어요. 조금 더 자세히 이야기해주실 수 있나요?

코드스테이츠의 전체적인 분위기이도 하지만, AIB는 특히 크루를 모실 때, 그러니까 인재 영입을 정말 신중하게 하고 있습니다. 기술쪽 분야에서는 ‘기술 부채'라고 부르는 레거시들을 처리해야 하는 경우가 많은데, 채용에서는 채용 후 따라오는 ‘인사 부채'가 생길 수 있는 점을 알고 있습니다. 적시성도 중요하지만, 정말 함께 할 수 있는 크루를 찾고 있기에 다소 오래 걸렸습니다.
적은 인원으로도 훌륭하게 현재까지 달려오다보니, 지난 분기까지는 크루들의 충분한 휴가시간을 보장받지 못했습니다. 드디어 계획된 인재영입의 숫자가 채워지기 시작했고, 이제부터는 크루들의 개인적인 시간을 더 존중해드리고 싶습니다. 개인 생활이 즐겁고, 잘 쉬셔야 활력이 넘치고, 전체적인 업무 퀄리티도 덩달아 증가한다고 생각하고 있습니다.

Q7. AIB팀은 부트캠프 코스 기간이 가장 깁니다! (첫 기수 무려 9개월) 긴 과정을 함께 하시면 수강생들과도 엄청 끈끈한 관계가 만들어질 것 같습니다. 특별한 에피소드는 없었나요?

오프라인 교육이라면 수업 끝나고 같이 시간도 보냈겠죠? 온라인으로도 같이 소통하는 시간이 있습니다. 퇴근 후 잠시 쉬었다가 밤 9시에 수강생들과 코치들이 같이 Zoom에서 만나 온라인 맥주타임을 갖곤 했습니다. 한잔씩 하면서 많이 개인적인 대화도하고, 일부 어려움을 해결해 주기도 했죠. 그리고 이렇게 대화하던 수강생들 중에 지금은 같이 크루로 일하는 분들도 있답니다.

Q8. AIB팀의 예비 지원자에게 전하는 메시지!

프로정신을 가지고 즐겁게 일하실 분들 환영합니다!
저희는 서로를 소중히 생각합니다. 
‘크루'라는 이름도 그래서 있는 것이구요, 발전을 위해서는 피드백이 참 중요합니다. 사람을 바꿀 수 있는 커뮤니케이션을 배울 수 있습니다.
혼자 가면 빨리 가지만, 같이 가면 멀리 갈 수 있다고들 합니다. 혼자서는 한계가 있다고 생각합니다.
서로 보완해주면서 우리만의 항해를 할 수 있는 크루를 찾고 있습니다.
세상을 바꾸는 코드스테이츠에, 그리고 최강 AIB에 많이 지원해주세요!
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