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by 이기대 Jun 10. 2022

2022년에 프리랜서 데이터 사이언티스트가 되는 법

고객, 고객, 고객

[번역] How to Become a Freelance Data Scientist in 2022 - Natassha Selvaraj

지난번 번역한 "프리랜서 데이터 사이언티스트를 위한 7가지 팁"이 프리랜서 데이터 사이언티스트가 되면 어떤 일을 하는가? 에 대한 내용이었다면 이번 글은 실제로 일을 구하는 방법과 일을 하면서 겪게 될 현실적인 장단점을 다루고 있습니다. 참고로 본 번역은 직역보다는 의역에 가깝습니다.

(이하 번역)

코로나 19 이후로 일에 대한 환경은 너무나 달라졌다. 회사로 출근하지 않고 내가 가장 편한 환경에서 일을 하게 되면서 단순히 시간뿐만 아니라 에너지를 아낄 수 있게 되었고, 이제는 풀타임 재직자들도 직장 외 다른 곳에서 직업을 새롭게 얻을 수 있게 되었다.

이번 글에서는 프리랜서 데이터 사이언티스트로서 나의 경험과 이 일을 시작하기 위한 몇 가지 팁을 전하고자 한다. 이 일의 장, 단점과 함께 어떤 일을 하는지, 그리고 어떻게 일을 얻을 수 있는지 알아보도록 하자.

1. 장점

먼저, 가장 좋은 점은 전 세계 어느 나라의 사람들과도 함께 일할 수 있다는 점이다. 기회는 무한하게 열려 있고, 이를 통해 다양한 관점으로 문제를 바라보는 법을 배울 수 있게 되었다.

다음으로, 프로젝트를 당신이 선택할 수 있다는 것이다. 풀타임 직장에서 프로젝트가 주어지면 당연히 해야 하는 것과 달리 원하는 프로젝트를 직접 고를 수 있다는 것은 큰 장점이다.

또한 풀타임 직장은 그 직장이 속한 도메인에서의 경험만 쌓을 수 있는 반면, 프리랜서로 일을 하게 되면 정말 많은 도메인을 경험할 수 있고, 이는 성장의 동력이 된다. 단지 포트폴리오에 국한해서 이야기하는 것이 아니라 새로운 환경에 적응하는 속도와 응용력이 빠르게 성장한다는 것이다.

2. 단점

다만, 몇 가지 사소한 단점들도 있다. 가장 큰 것은 수요 자체가 많지 않다는 점이다. 개발 포지션 중에서도 데이터 사이언티스트의 비중은 적을뿐더러, 기업에서 관련 작업이 요구되는 케이스 자체가 상대적으로 적다.

최소 중견 기업 이상의 회사에서 실무에 데이터 사이언스를 적용하고자 하는데, 이 정도 규모로 성장하는 기업 입장에서는 안정적으로 인재를 확보할 필요가 있기 때문에 단기 프리랜서보다는 채용을 우선적으로 고려한다.

또 다른 단점은 프리랜서 자체의 불안정함이다. 항상 새로운 일감을 찾아야 하는 어려움이 있다. 따라서 프리랜서를 시작해보고 싶다면 직장을 그만두기보다는 사이드 잡으로 프리랜서 일을 해보는 것을 추천한다.

3. 하는 일

프리랜서 데이터 사이언티스트는 고객 기업을 위해 머신러닝 모델을 구현하며, 때때로 데이터가 업데이트됨에 따라 구현한 모델도 그에 맞게 유지 보수하기도 한다.

물론 단순히 모델을 구현하는 데에 그치지는 않는다.

내 경험을 예로 들면, 마케팅 회사에서 풀타임 재직 당시 프리랜서 일을 했던 적이 있었다. 이때 내가 가진 마케팅 도메인 지식을 활용해 데이터를 기반으로 고객 기업의 타겟층을 명확히 하고 마케팅 전략을 도출하는 것을 돕기도 했다.

모델링 작업 이외에 수요가 많은 분야는 '데이터 수집'이다. 나는 다양한 개인 혹은 기업 고객의 연구 및 모델링 업무를 보조했고, 상당 부분 인하우스가 아닌 외부 데이터 수집 업무를 수행했다.

때때로는 데이터 사이언스 튜토리얼과 팁을 작성하는 technical writer 역할도 해왔으며, 워크숍이나 입문자용 온라인 강의를 맡아서 진행하기도 했다.

이 외에도 당신의 스킬 셋에 따라 정말 다양한 역할을 수행할 수 있다. 기업의 머신러닝 모델을 배포하고 모니터링하거나 당신이 분석한 데이터를 기반으로 기업에 설루션을 제공할 수도 있다. 만약 당신이 데이터 시각화에 전문성이 있다면 고객을 위해 상호작용 가능한 대시보드를 개발해주는 것도 가능하다.

4. 일을 얻는 법

사람들이 프리랜서가 되는 법을 떠올릴 때, 크몽같은 외주 플랫폼을 생각하곤 한다. 그러나 단순히 그런 사이트에 '이런 일을 할 수 있어요'라고 올리는 것만으로는 부족하다. 당신을 증명할 수 있는 포트폴리오가 있어야 한다. 따라서 외주 플랫폼에 바로 들어가기보다 링크드인, 블로그 등 다른 사이트를 통해 자신을 먼저 알리기를 권장한다.

나의 경우, 대부분의 프리랜서 일이 개인 블로그를 통해 들어왔다. 미디엄에서 작성한 글을 보고 출판사에서 연락이 왔고, 그것이 계기가 되어 technical writer로 활동할 수 있었다.

또한 미디엄에서 clustering model 튜토리얼을 올렸는데, 이것을 통해 모델링 업무를 제안받기도 했다. 비슷하게 scraper 튜토리얼을 보고 웹 스크래핑을 해달라는 의뢰를 받기도 했으며, 타깃 분석에 대한 글을 올렸더니 관련 일을 의뢰받게 되었다.

이렇게 블로그를 활용하는 법 이외에 네트워크도 중요하다. 몇몇 일은 지인들을 통해 들어왔고, 그중 하나는 대학 동료로부터 제안받은 일도 있었다.

사람들은 함께 일할 사람으로 신뢰할 수 있는 사람을 가장 우선적으로 고려한다. 그래서 외주 플랫폼에서 일을 얻게 될 가능성보다 기존에 알던 사람으로부터, 혹은 그 사람의 동료나 지인으로부터 일을 먼저 얻게 될 가능성이 더 높다.

이 때문에 항상 네트워크를 잘 구축해둘 필요가 있다. 만약 당신이 풀타임 프리랜서로 일할 생각이라면 가장 큰 약점은 이러한 네트워크가 점점 유실된다는 것이다. 따라서 이 약점을 보완하기 위해 같은 산업군의 다양한 전문가들이 속한 온라인 커뮤니티나 오프라인 행사에 꾸준히 참석하며 관계를 지속적으로 형성할 필요가 있다.