# 커리어 요약

## :fishing\_pole\_and\_fish: 금붕어 시절

* 산업공학과 재학 중 먹고 살기 위해 다양한 아르바이트를 전전. 이 때 쓴 자소서들은 아직도 컴퓨터에 보관 중. '백지같은 평범함이 제 최대 장점입니다'라는 슬로건....
* 운칠기삼(회사의 마지막 TO 수혜자였기에 더더욱...)으로 법령정보 벤처의 산업기능요원으로 커리어 시작(2001년 9월 19일)
  * IT업계 종사자임에도 영어 울렁증이 너무 심해서 영어 문서는 아예 쳐다보지도 않던 시절
* 주 6일제를 누린(?) 마지막 세대. 당직제도 있었기에 가끔씩 당직도 섰는데 순진(평범)했던 시절이라 그게 당연했던 걸로 생각했음
  * 갑작스런 사태로 112, 119 신고해본 경험, 어떤 나쁜x가 고의로 DB 날려먹어서 3일 날밤새서 복구했던 경험 ㅠㅠ
* 3년 근무 후 자유의 신분이 될 때(2004년 9월 7일) 현자타임과 정체성의 혼란을 겪으면서 공부가 하고 싶어서 의견을 피력함. (금붕어가 처음으로 말을 했어요\~)
  * 어느 정도 모은 자산이 있었지만 결국은 부모님 등골 브레이커(...)
  * 그런데 지금 생각해 보면, 아이러니컬하게도 금붕어 시절이 가장 행복했음. 현재 '나는 누구? 나는 왜 일하는가?'에 대한 고민을 가끔씩 할 정도 (쳇바퀴 인생...)

## :fish: 잉어 시절

* 해커스 어학원에서 도미에 필요한 점수를 만들고 학교 지원
  * 주산 학원 이후 다녀본 학원이었는데, 이 때 비로소 우리 나라 학원의 위대함을 깨달음. (하지만 학원에 의존하면 안 됩니다 ^^)
  * 하지만, 당시 영어 회화 공부를 전혀 안 했던 것이 후회 포인트 중 하나 (현자타임의 여파로 게임만 했음)
* 도미 1주만에 보험료+식비+월세까지 감당하려니 예산이 부족하다는 사실을 깨달음
  * 식당 아르바이트 1시간 9불, 과외 아르바이트 1시간 15불로 메꾸는 데 성공 (과거 경험의 중요성을 이 때 처음 깨달았음)
* 꽤나 치열하게 살았던 2년...그런데 이걸 수년\~수십년 간 하는 분들 리스펙합니다.
  * 복수전공(컴퓨터과학+수학) 학사 취득
  * 이 때 아기 송아지가 되었어야 하는데, 집-학교를 왕복하면서 모니터나 책만 쳐다보니 물고기 신세를 벗어나지 못했다는 후회감..
  * 하지만, 이 시절 컴퓨터 비전을 처음 접하고 그 매력에 흠뻑 빠짐

## :cow: 아기 송아지 시절

* 스타트업에 운칠기삼으로 취업하여 컴퓨터 비전 엔지니어로 커리어 시작
  * 본격적으로 MATLAB과 OpenCV를 쓰기 시작
  * 멘토 형님의 조언으로 JPG, MPEG4, x.264를 공부하고 XviD 코드도 뜯어보면서 재미를 느낌
* 잡다한 것들을 많이 해보면서 근거 없는 자신감이 솟아나 송아지가 건방진 송아지로 거듭남
  * 멘토 형님께 죄송합니다. (ㅜㅜ)
  * 다행히 삼성 계열사 고객과 같이 일하면서 충고를 주신 많은 분들 덕에, 그 근거 없는 자신감은 다시 사라짐
* 스타트업 파산과 간판의 필요성을 뼈저리게 느껴서 다시 학교로 컴백
  * 이 때, usnews 랭킹의 환상에 빠져서, 풀펀딩 학교를 거절했던 것이 인생 최대의 과오

## :money\_mouth: Cash cow 시절

* 진정한 목표를 깨닫지 못하고 관성의 법칙에 의해 다시 근거없는 자신감이 솟아남 (열심히만 하면 잘 할 수 있을 거야\~)
* 그 자신감은 한 학기만에 바닥을 침 (여러분\~학부 5학년생이 여기 있어요)
* 인생에서 가장 열심히 노오\~력했던 시기이지만 잘 풀리지는 않음
  * 노력무용론은 아니고 자기 한계를 아는 것이 중요하다고 생각함. 공부머리도 재능이라는 것을 부정하기까지 너무 많은 시간과 노력을 들인 것이 아쉽지만... → 그래서 아들이 전교 꼴찌해도 무방하다고 생각하게 됨
* 이 때 딥러닝을 처음 접하고 빠져들었던 게 그나마 유일하게 후회하지 않는 포인트
  * 하지만, AlexNet이 등장하기 이전이라 볼츠만 머신으로 가능성만 보여주던 시절
  * 당연히 회사 면접을 볼때도 딥러닝이 뭐냐? 어디다 써먹을 수 있냐? 라는 질문 공세...
* 하지만, 학부 5학년생 신세를 벗어나기 위해 발버둥쳤던 반동으로 취업 준비를 전혀 하지 않음
  * 도살장에 끌려가는 소의 눈물 → 주인님의 구제

## :dog: 강아지 시절

* 그런데...입사 첫날 주인이 바뀜. 새 주인은 TO 채우기 목적으로 데려온 것일 뿐, 할 수 있는 일이 없었음.
  * 원래 주인에게 돌아가고 싶어 퇴사를 각오하고 강아지로 변신 후 계속 짖어대서 원래 주인에게 돌아감
* 도살장에 끌려가는 소를 구제해 준데다, 짖어대는 강아지까지 구제해 준 주인을 위해 나름 열심히 일했음
* 운이 좋게 강아지 시절 조직 개편에 한 번도 휩쓸리지 않았는데, 이 당시에는 몰랐지만 광팔이와 리더의 중요성을 나중에 깨달음
* 하지만, 거의 오르지 않는 연봉 + 결혼 후 자금의 압박으로 인해 마음 속에서 갈등을 겪기 시작 (+장표 만들기 싫어서도 20%)
* 헤드헌터의 꼬심, 금융계에 대한 환상과 임원 면접관이셨던 S님의 오오라로 인해 이직 결심
  * 네가 원하는 거 다 시켜줄께\~ (현실은 바로 밑의 항목에..)
  * 입사 후 알고 보니 이분의 꼬임에 넘어간 분들이 수두룩 빽빽....

## :baby\_chick: 철새 시절

* 입사 첫날 데이터 과학자로 강제 전업당하고 1시간(!)만에 임원실로 불려가서 깨짐...
  * 운이 나쁘게 Worst case를 두 번 겪어 봤지만, 오퍼 레터 믿지 맙시다....출근하는 날까지 모릅니다.
* R\&D의 요람에서 벗어나서 현업에서 정치질의 현장을 직접 겪어봄
  * 직간접적으로 겪었던 일들로만 책 한권 쓸 수 있을 듯 (다만 세세히 기록을 하지 않아서 머릿속에서 많이 잊혀짐)
* 그 와중에 가장 만만했던(!) 본인에게 아무런 노티 없이 계속 조직/소속사 이동 지시
  * 당시 임원은 미안하다고 사내 식당 쿠폰이라도 수십 장 주겠다고 말했는데, 쿠폰 한 장도 안 줌 (심지어 커피 사준 적도 없음...나중에 미투로 알고 보니 이 분은 소시오패스 기질이 있었음)
    * 이래서 구두 약속은 의미가 없다는 것을 다시금 느낌
  * 아무런 피드백, 면담 없이 그냥 고과 밑바닥..뭥미? (고과 결정권자 여러분, 면담은 필수이자 팀원에 대한 최소한의 존중입니다 ^^)
* 3개월간 워룸에서 있었던 수많은(?) 사건들...깊은 빡침에 증거자료 차곡차곡 쌓아두었다가 폭탄투하 직전까지 감.
* '3년은 채워야지'라는 마음이 처음으로 깨지고 이직 시도

## :boomerang: 부메랑

* 한 회사 최다 근속 기간을 찍고 5년 가까이 잘 다니다가 아들에게 싱가포르 찍먹시켜 주고 싶어서 (60%) + 커리어 패스에 대한 고민 (40%)으로 이직 결심
  * 원래는 싱가포르 오피스 근무 포지션. 한국 고객 40%-50% 빈도 지원
  * 하지만 오퍼 수락 이후 리로케이션 논의 중에 한국 오피스 근무&한국 고객 100% 지원으로 변경됨
* Gain & Loss

| Gain 🟢                                    | Loss 🔴                             |
| ------------------------------------------ | ----------------------------------- |
| 넘사벽 복지와 처우 (웰빙과 리프레시의 진정한 의미 체험)           | AWS RSU xxx주 포기 (결단에는 대가가 따름)       |
| A100 multi-GPU, AMD MI300x full-day 테스트 가능 | 2천불만 과금돼도 경고, 마음껏 리소스 쓰기 어려움        |
| 신규 기능/서비스 테스트 전용 계정                        | “권한" (IAM, root-level 자유)           |
| GPT/SLM을 학습하는 핵심 인력과 직접 소통 (Phi팀)          | 테크 직군/TFC Community 인재풀             |
| 프레임워크부터 UX까지 일관된 제품 사고                     | ‘무에서 유를’ 만들어내던 황무지 감성               |
| ML 중심 → GenAI ProductOps로 확장된 시야           | 엔지니어 중심의 문화와 자율성 (테크 직군 = 2/3등 시민?) |

* 좋은 회사였지만 1) loss가 너무 크게 다가와서, 2) 테크 마인드셋 버리지 못해서 고민하다가 다시 루프 면접 보고 부메랑
  * 극심한 숫자 압박: 숫자가 인격이라고 하는 분들 다수 → 결과 우선, 과정 & 테크 경시
  * 훌륭한 분들 그동네에도 계셨지만 너무 소수였음
* Lessons learned
  * 서로 남의 떡이 커보인다.
  * 소수 인력이 할 수 있는 것에는 한계가 있다. 뛰어난 동료들이 그리웠음.
  * 혼자가 아니라 함께 가는 길: 커뮤니티, 진솔한 피드백, 협업

## :sob: 현재

* 이런저런 일들을 겪었지만, 아직 갈 길은 멀었다는 걸 현재진행형으로 느끼고 있음
  * 뛰어난 동료들, 부족한 실력
    * Academic ML? 끈기 부족으로 중간에 공부 때려쳤고 수학에 강하지도 않음.. OTL
    * Practical ML? ML로 고군분투했지만 MLOps 현업 경험 전무, App\&IoT 지식도 없음.. OTL
    * GenAI? 아는 건 쥐뿔도 없고 현업에서 프로젝트 런칭해본 경험도 없음.. OTL
  * 그나마 잉여인간임을 부정하지 않는다는 점은 플러스 요소..?
* 잉여인간에서 벗어나는 게 목표
  * ML/GenAI 덕력 쌓기, 아싸(....)에서 조금이나마 벗어나기 (방구석 폐인 기질 충만)

## :man\_student: 머신러닝 덕력

잉여인간에서 벗어나기 위한 몸부림으로 덕력만 늘어감...100권 수집..몇 권만 간단히(?) 나열해 보자면,

한빛미디어 머신 러닝.딥러닝 선택 가이드의 책들 전부 소장<https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zpLFAPZ8NA6V09JUUU66g_lvpVra24B_ZTDHunM2O8c/edit#gid=2144436952>

머신 러닝 3종 세트 소장

* Machine Learning, Tom Mitchell
* Pattern Recognition & Machine Learning, 일명 PRML
  * 3종 세트 중에서는 가장 열심히 본 책이고 연습 문제도 많이 풀어봤지만, 수학 역량 부족으로 한계를 느낌...
* Machine Learning: A Probabilistic Perspective

통계 기반 머신 러닝 3종 세트 소장

* An Introduction to Statistical Learning, The Elements of Statistical Learning, Applied Predictive Modeling

오일석 교수님 3종 세트 소장

* 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 기계 학습

수학책 몇권

* 루딘 3종 세트 중 Baby Rudin(Principles of Mathematical Analysis)
* Abstract Algebra 3rd edition, Dummit & Foote

그 외, 딥러닝 이전 시대 컴퓨터 비전의 필수 도서 Multiple View Geometry 소장

## :video\_game: 게임 덕력

* 고전 게임 얘기 환영
  * MSX: 알레스트 1&2, 언데드라인, 이스, 몽대륙, 자낙, 서커스, 하이퍼스포츠(역도하다가 키보드 방향키 뿌심...) 등
  * XT/AT: 고인돌, 젤리아드, 페르시아 왕자, 남북전쟁, 삼국지 2&3 등
  * 패미콤, PC엔진, 메가드라이브, 슈퍼패미콤, 새턴, 드림캐스트, PS 1&2 등
* 현재는 시간 관리 부족으로 최신 게임 & 온라인 게임은 거의 못해 봄 ㅜㅜ
* 킬링타임용 게임으로 레이싱 게임 (포르자 호라이즌 4), 리듬 게임 (태고의 달인, DJMAX, EZ2ON, 하츠네 미쿠) 간혹 즐김