커리어 요약

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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 스타트업의 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

  • 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...)

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

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

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)

  • 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

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....

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

  • 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

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? MLOps 경험 전무, App&IoT 지식도 없음.. OTL

    • 그나마 잉여인간임을 부정하지 않는다는 점은 플러스요소..?

  • 잉여인간에서 벗어나는 게 목표

    • 머신러닝 덕력 쌓기, 아싸(....)에서 조금이나마 벗어나기 (방구석 폐인 기질 충만)

    • 가정에서 사람 노릇하기 위한 노력

머신러닝 덕력

소장 중인 책들

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

한빛미디어 머신 러닝.딥러닝 선택 가이드의 책들 전부 소장https://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 머리 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

한국어(번역 포함) 추천 책들

  • 오일석 교수님 3종 세트

  • 세상에서 가장 쉬운 베이즈 통계학 입문

  • 실리콘밸리 데이터 과학자가 알려주는 따라 하며 배우는 데이터 과학

  • 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1&2

  • 핸즈온 머신러닝

  • 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

  • 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝

  • 머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

  • Kaggle 우승작으로 배우는 머신러닝 탐구생활

  • 기초부터 시작하는 강화학습/신경망 알고리즘

  • 한국어 임베딩

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

  • 다만, 콘솔 게임은 여전히 가끔씩 함

    • 최근에 했던 게임은 언차티드4, 라스트 오브 어스, 섬의 궤적 3&4

      • 손가락 & 반사신경 부족과 빨리 엔딩을 보고자 하는 마음으로 항상 이지 모드를 선택

    • 섬의 궤적에서 눈치채신 분도 계시겠지만, 팔콤 게임 덕후 (중2병 기질이 남아 있을지도..?)

스포츠 덕력

  • 뜀박질을 제외하고는 공으로 하는 스포츠는 전부 쥐약

  • 레이싱 관련 다 좋아함. 100/200미터 육상, 빙속, F1 등. 당연히 사이버포뮬러 애니도 좋아함.

  • 국내 배구, 메이저리그는 지금도 가끔씩 즐겨 봄

  • 농구는 90년대말 이후로는 안 보고 있음 (NBA 포함 ㅠㅠ). 하지만 조던 2차 쓰리핏 시절은 잘 기억함

배구 덕력

  • 80년대 말부터 꾸준히 챙겨 봄

    • 고려증권 장윤창 스파이크 서브, 정의탁 속공 ^^

    • 백구의 대제전, 대통령배 배구 → 슈퍼리그

    • 한일전도 눈에 불을 켜고 봤음...일본하면 나카가이치! '또 나카가이치가 공격합니다.'

  • 여담이지만, 배구 선수들 팬서비스 정말 좋음. 한국프로야구(KBO)를 싫어하는 이유이기도 함

  • 몰빵배구 극혐충

메이저리그 덕력

  • 조막손 짐 애보트 시절부터 가끔씩 보다가 박찬호 이후로 즐겨봄

    • 현재처럼 구속이 매번 찍히진 않았지만, 박찬호 구속 찍히는 거 보고 경악했음..(기본 94마일, 세게 던지면 96~97마일 찍혔음. 완투승했을 때 마지막 공 구속은 98마일..놀란 라이언의 은퇴 경기 마지막 공의 구속과 같음)

    • 바톨로 콜론이란 엄청난 강속구 투수가 등장했는데(99마일 쌩쌩..) 그 당시는 그 투수가 이렇게 롱런할 지도 몰랐고 이렇게 big sexy한 몸매(...)가 될지도 몰랐음

  • 송재우님의 발끝에도 못 따라가지만, 놀란 라이언의 탈삼진 갯수나 사이영의 통산 승수 정도는 기억함

    • 약간 더 deep dive하면, 퍼펙트 게임의 최고령 투수&최연소 투수 이름과, 최고령 투수의 통산 승수&탈삼진 개수를 알고 있음

  • MLBPark 눈팅족. 2001년부터 접속했지만, 한 번도 글을 쓴 적은 없음

빙속 덕력

  • 국내 기사에는 잘 뜨지도 않는 ISU 월드컵 대회 관련 기사나 영상, 기록들을 가끔씩 검색

    • 숏다리인데 무지 빨랐던 시미즈 히로야스를 기억하면 본인과 재미있게 얘기할 수 있음 ^^

    • 소치 동계올림픽 남자 빙속 500미터에서 메달을 싹쓸이한 네덜란드 3인방이 갑둑튀가 아니라는 걸 알고 있었음

    • 항상 언론의 설레발이 문제...

    • 예를 들면 소치 동계올림픽 500미터 은메달리스트 Jan Smeekens의 2012-2013년 월드컵 포인트

특징

  • 덕후 기질 농후하지만 덕후스런(?) 몸매는 아님

    • 고 2때 몸무게와 현재 몸무게랑 차이 없음 (하지만, 인바디 측정해 보면 안습 ㅜㅜ)

    • 뜀박질&쇠질 가끔씩 함

  • 빵돌이 기질 강함 (대한민국 명장 빵집 투어 경험 있음)

    • 기분 나빠도(보통은 티를 안내지만 ^^) 빵이나 커피 사주면 기분 곧바로 풀림. 아들이 이런 부분을 쏙 빼 닮아서 매우 흡족

  • 가정에서는 탈잉여인간을 위한 발버둥 (가장 노릇/아빠 노릇/남편 노릇/아들 노릇/사위 노릇)

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