같이 일하고 싶은 팀원인지가 중요해요.
2년차 AI 연구원, 구구
자기 혼자 잘한다고 해서 좋은 연구원이 아니더라고요. 회사에서는 팀 프로젝트를 같이 하잖아요. 업무적으로 잘하는 사람도 팀에 필요한 사람이지만 같이 일하고 싶은 팀원인지가 중요한 것 같아요.
옛날에 개발자 였을 때는 해달라는 거 개발하면 되는 업무였는데 AI 연구하는 건 제가 뭘 해야 되는지를 구체적으로 찾아야 되는 거잖아요. 그게 엄청 어려우면서 그래도 재밌는 것 같아요.
연구원으로서 좋은 리더님들은 트렌드랑 최신 기술 동향을 잘 파악하시는 것 같고 같은 기술 속에서도 이 회사에 필요한 기술이 뭔지를 잘 파악하시는 것 같아요.
아이티백 구구님 모셨습니다.
안녕하세요. 구구입니다.
자기 소개 간단하게 부탁드리겠습니다.
저는 IT 분야에서 AI 연구소에서 일하고 있는 구구라고 합니다.
AI 연구소에서 일하는 AI 리서처로 일하신 지는 얼마나 되셨어요?
지금 회사는 한 6개월도 안 됐어요.
어쩌다 IT 업계에서 일하게 되셨나요?
제가 원래는 과가 경영학과였거든요. 경영학과에서 정보보호학과를 복수 전공했는데 그때 보안 쪽보다는 데이터 쪽에 수업 듣고 그쪽에 프로젝트를 했었어요. 그래서 졸업하고 IT 회사에 취업을 했는데 데이터 직무로 갔는데 제가 원하는 직무를 배정을 못 받아서 그때 백엔드 쪽으로 완전 웹 개발을 했거든요. 그래서 회사에서 다니면서 좀 적응해 보려고 1년 반 정도 다니다가 안 되겠다 싶어서 대학원을 갔어요. 그래서 올해 초에 졸업하고 다시 AI 연구소에 취직을 하게 되었습니다.
경영학과에서 복수 전공으로 정보 보호를 잘 하진 않는데 어쩌다 정보보호학과를 복수 전공하셨어요?
그때는 잘 몰랐어서 이제 원래 처음에는 통계를 좀 공부를 해볼까 해서 통계 수업을 들었는데 생각보다 너무 제가 했던 방향이랑 좀 다르게 좀 이렇게 수식이 많고 증명하는 게 많고 이러더라고요. 그래가지고 일단은 처음에 여러 기초 과목을 많이 들었어요. 통계랑 수학이랑 컴퓨터 공학, 기초 과목들을 들었는데 그걸 융합한 게 그 과였거든요. 그쪽에서 컴퓨터 공학 쪽의 좀 지식과 통계적 지식과 수학적 지식을 뭔가 합쳐져서 한 그런 전공이었어서 그러면 이쪽으로 한번 해서 졸업을 하자 해서 그쪽으로 전공했습니다.
공부하실 때 어렵지 않으셨어요?
정말 어려웠어요. 기초 과목은 그래도 들을만 했거든요. 그래서 시작을 했는데 기초 과목은 제가 복수 전공을 3학년 때 시작했는데 기초 과목은 이제 1학년들이 듣는 과목이잖아요. 그래서 3학년 때 1학년들이랑 같이 과목을 들은 거니까 문과였지만 그래도 들을 만 했거든요. 근데 2, 3학년 과목을 들을수록 진짜 어렵고 학점도 좀 많이 떨어졌어요. 경영학과 다닐 때보다 그래서 일단 졸업을 하자 이런 마인드로 마지막 과목들은 익숙했던 것 같아요.
원래 어떤 직무를 원하시고 들어가셨는데 백엔드 쪽으로 배정 받으셔서 다르셨던 거예요?
데이터 분석을 하고 싶었어요. 그게 좀 원래 했던 그러니까 문과에서는 데이터 분석도 꽤 잘 많이 하잖아요. 그래서 그쪽으로 갔는데 회사가 원하는 직무를 다 시켜주는 데는 아니니까 그래서 어쩌다 간 게 백엔드 쪽으로 가게 된 거죠. 백엔드 했을 때 또 재밌게 했거든요. 그래서 백엔드 개발자를 일하다가 어쩌다가 코로나 시대 였어가지고 그때 회사를 다녔어서 거의 재택을 했거든요. 그래서 좀 딴 생각도 많이 든 것 같아요.
백엔드 개발도 그럼 할 줄 아셨던 거네요
백엔드 좀 하고 그때 웹 개발했었죠. 1년 정도
그냥 마음 먹으면 할 수 있는 게 백엔드 개발인가요?
아니요. 저도 웹 개발을 그래도 좀 배우고 들어간 거긴 한데 백엔드 쪽은 거의 경험이 없긴 했거든요. 그래서 회사에서 교육을 좀 해줘요. 그래서 그쪽 교육 좀 받고 그리고 회사에서 하는 교육 신청해서 듣고 하면서 제가 처음 공부했던 거 같아요. 제가 지금은 이렇게 말하지만 그때는 정말 다 엄청 힘들어 하면서 적응을 하긴 했어요. 그때도 사수님이 잘 알려주시기도 했고 그때 처음 하는 거니까 저도 진짜 몰라서 그 엄청 많이 물어보면서 했던 것 같아요. 그때 저도 지금 생각해 보면 이해는 가지만 그때는 그 일하는데 무슨 말 하시는지 제가 못 알아 들었었어요.
대학 때 복수 전공 개념으로 컴공도 하긴 하셨다고 한 거잖아요. 근데 실제로 회사는 데이터 분석으로 가고 싶어서 지원을 한 건데 백엔드 직무가 그냥 돼버린 거예요?
그때는 제가 갔던 회사가 직무를 이렇게 구분해서 뽑지 않았어요 좀 전체적으로 뽑고 신입 공채였어요. 그때 IT 붐이었거든요. 그때가 2021년도 20년도였나 21년도 그때 IT 붐이어서 회사들이 갑자기 채용을 엄청 많이 할 때여서 대규모 채용을 한 거예요. 그래서 저도 운 좋게 들어갔는데 직무를 명확히 나눠서 뽑지 않고 대규모 공채로 뽑았어서 저도 원하는 직무는 못 갔던 거죠.
안 되겠다 싶으면 직무를 바꾸는 경우는 흔한 것 같은데 안 되겠다 싶어서 왜 대학원에 가신 거예요?
맞아요. 저도 그래서 그걸 진짜 고민 많이 했어요. 그냥 이직을 할 수도 있잖아요. 그래서 이직도 생각을 해 보고 계속 꾸준히 지원을 하긴 했어요. 그래서 면접도 다니고 했는데 뭔가 제가 가고 싶은 직무가 데이터 쪽이었다고 했잖아요. 그래서 데이터 쪽에서 뭔가 더 나아가면 AI 쪽에까지 가고 싶었는데 그쪽은 석사가 아니면 잘 안 뽑더라고요. 그래서 제가 어차피 지금 상황으로는 갈 수 있는 데가 한정되겠다 싶어서 대학원 지원했던 것 같아요.
그럼 대학원은 어떤 걸로 가신 거예요?
전산학부로 갔어요. 컴공으로
그래도 개발이 너무 좋았어요? 복수 전공하면서 나의 적성을 찾으셨나 봐요.
네 맞아요. 그때 저도 경영학과였으니까 인턴을 투자 회사에서도 했었거든요. 마케팅 직무로 인턴도 했는데 제가 성격이 엄청 활발하거나 그러지 않아서 금융권의 활발하고 그런 분위기가 저는 좀 부담스러웠어요. 적극적으로 자기를 PR을 해야 되고 그게 좀 어려웠어요. 그래서 아 이게 좀 어려울 수 있겠다. 저한테 저는 좀 큰 문제인 거예요. 그래서 복수 전공도 해보고 그쪽에서 인턴을 좀 해봤어요. 근데 또 이게 너무 잘 맞는 거예요. 그래서 저는 IT 쪽으로 가야겠다 생각을 하고 아예 그쪽으로 틀었던 것 같아요.
대학원 가서 전산학부에서 세부 전공이 어떻게 되셨어요?
제가 연구했던 분야는 데이터 베이스의 AI를 활용하는 거였어요. 교수님을 잘 만나서 교수님이 주제를 잘 잡으시는 분이셨어요. 그래서 원래 데이터 베이스만 하시는 분인데 교수님이 AI 쪽에 같이 엮어서 주제를 잘 잡아주셨던 것 같아요.
대학원을 2년 다니시고 졸업하고 지금 다니시는 회사로 다시 신입으로 들어가신 건가요?
석사 신입으로 들어 갔어요.
유망한 분야에서 대학원에 나오셨고 선택지가 되게 많으셨을 것 같아요. 근데 그중에서도 지금 회사에 지원하신 이유가 있으세요?
그게 계약 학과로 제가 학교 들어갈 때 애초부터 회사랑 계약을 하고 들어가거든요. 그래서 회사에서 돈을 지원받고 그 대신 입사하는 조건으로 간 거였었어요.
그 대학원을 졸업한 분들은 다 그 회사에 가는 거예요?
계약학과로 뽑은 사람들만
처음에 석사 지원할 때 이 학생은 계약학과 학생으로 선발했어. 이런 식으로 뽑는다는 거예요?
먼저 그 기업에 합격을 하고 나서 그다음에 대학원을 지원을 해요. 학위를 2년 안에 졸업을 하는 조건으로 졸업 뽑긴 해요. 대기업에서 몇 군데에서만 이렇게 하는 제도가 있어요. 그때 채용 공고를 많이 볼 시기였어 가지고 이게 어쨌든 대학원을 가는 거긴 하지만 기업에서 먼저 뽑으니까 채용 공고처럼 올라와요. 채용 사이트에 올라와요.
애초에 '나는 대학원을 가야지' 이 결심이 먼저 선 건 아니고 채용 공고를 보다가 '나는 여기를 통해서 대학원을 가야지' 이렇게 생각하신 거예요?
대학원을 가야겠다가 먼저 근데 대학원도 가는데 취업도 되네 해서 그래서 그냥 지원했어요. 그때는 운인 줄 몰랐는데 지금 생각해 보면 정말 잘 지원을 했다.
대학원 가고 싶은 사람 중에 학위를 따서 바로 회사도 갈 수 있는 길이 있으니 양쪽을 다 봐라?
좋은 기회인 것 같아요.
석사학위는 딸 만한가요? 그게 너무 어려우면 학비 뱉어 내야 될 수도 있잖아요.
2년 안에도 졸업해야 돼요. 그래서 교수님들이 저 같은 경우에는 좀 양해를 해 주신 것 같은 게 제가 봤을 땐 저도 한 학기 정도 더 했으면 좀 더 완성도가 높은 연구를 했을 것 같아요. 근데 제가 물어내야 되는 그런 상황을 아시니까 어느 정도 양해를 해 주신 게 아닌가 싶어요.
난이도가 있네요. 우선은 그 회사에 합격해야 되고 대학원에도 합격해야 되고 회사에 합격하면 대학원에 무조건 가는 건 또 아닐 거예요.
맞아요. 떨어질 수 있어요.
대학생 때 학교 연계로 IT 스타트업에서 인턴했다고 적어주는데 어떤 스타트업에서 어떤 직무로 인턴하셨어요?
그때는 제가 원래 경영학과 아니까 금융권은 그냥 가고 싶어서 인턴도 했다고 했잖아요. 그 기업도 금융 IT 업이었어요. 금융 데이터로 뭔가 데이터 분석 업무였거든요. 그래서 그때 금융 고객 금융 데이터로 인사이트 도출하는 이런 업무였어가지고 그때 이후로 금융 데이터 분석 직무로 가고 싶다고 생각을 했던 것 같아요. 그랬는데 막상 도메인을 한정돼서 생각하기에는 좁으니까 그냥 데이터 분석 여러 회사를 지원해 봐야겠다 하고 넓게 봤던 것 같아요.
데이터를 분석하다 보면 인사이트가 도출이 되나요?
진짜 어려워요. 그래서 저도 데이터 분석하시는 분들이 대단한 게 저는 사실 거의 찍먹만 하고 나온 수준이었잖아요. 제가 지금 생각했을 때는 도출하기 쉬운 결론만 잘 냈던 것 같은데 근데 그 정도에 그치면 안 되잖아요. 그래서 데이터 분석하시는 분들 대단하신 것 같아요.
지금 다니시는 회사인데 6개월 된 거잖아요. AI 리서처로 근무해 보시니까 어때요?
약간 큰일 났다 싶기도 한데 너무 많은 기술이 계속해서 나오고 계속 공부해야 되는 직업인 것 같아요. 그렇죠 논문도 계속 쏟아져 나오고 그리고 계속 트렌드도 바뀌고 그래서 평생 공부해야 되는 직업이구나 이런 생각을 합니다.
AI 연구원들의 일과가 어떻게 돼요? 몇 시간을 일하고 몇 시간을 공부하고 이게 궁금해요.
트렌드 파악하는 시간도 필요하긴 하거든요. 그래서 논문도 봐야 되고 그리고 그 논문을 적용도 해야 되고 그렇게 쓰는 것 같은데 프로젝트 듀가 있거나 바쁠 때는 최신 논문들 잘 못 보긴 해요. 근데 그래서 거의 프로젝트 완성하는 데 듀를 두는데 조금 여유가 있을 때는 논문도 틈틈이 보고 이렇게 하는 것 같아요.
AI 개발과 AI 연구를 하신다고 했잖아요. 뭘 하는 거예요?
다들 다르시겠지만 제가 하고 있는 거는 AI에 요즘 모델들이 되게 크잖아요. 그래서 그걸 경량화 하는 쪽 논문을 좀 보거든요. 요즘 AI 에이전트 이런 게 있잖아요. 그래서 그런 에이전트가 논문들 잘 추천해 주거든요. 그래서 제가 원하는 논문들 키워드를 등록해 놓으면 뉴스레터처럼 보내줘요. 그래서 그거 위주로 좀 보고 읽을 만하다 싶으면 선정해서 보고 이런 식으로
경량화 모델을 개발하기 위한 연구를 하고 연구가 잘 되면 개발도 하고 요런 느낌이에요?
논문은 추가적으로 보는 게 지금 하고 있는 분야에 적용을 해볼 수 있는 기회를 계속 보는 거고 그리고 거의 대부분 프로젝트가 있으면 기존 거를 개선하는 프로젝트거든요. 기존 모델을 그래서 거의 실험 데이터 돌리고 그런 식으로 진행하는 거
데이터 중에서 AI 쪽 선택하셨는데 실제 AI 필드에서 이제는 직업으로서 일을 하시잖아요. 어떠세요?
어렵긴 한데 그래도 재미는 있는 것 같아요. 전에 하던 일에서 못 느꼈던 도전 의식을 느낄 수 있는 것 같아요.
어떨 때 도전 의식이 생겨요?
옛날에는 개발자 였을 때는 해달라는 거 이게 태스크가 명확하고 그걸 개발하면 되는 업무였는데 이거는 조금 더 제가 뭘 해야 되는지를 구체적으로 찾아야 되는 거잖아요. 그래서 그게 엄청 어려우면서 그래도 재밌는 것 같아요.
시키는 일이 아니라 내가 찾아서 일을 해야 되는 게 더 재밌다. 이런 느낌인가요?
비슷한 것 같아요.
논문 읽으신다고 했잖아요. 잘 읽혀요?
그렇죠. 그래서 대학원 다닐 때는 한 논문을 엄청 깊게 읽어야 됐거든요. 그래서 그걸 다 이해를 해서 교수님한테 뭔가 보고 그러니까 제 거에 적용할 수 있는 그런 걸 그래서 되게 어려웠는데 요즘은 그렇게 자세히 읽지 않고 좀 파악 뭔가 좀 어떤 걸 했다. 그래서 그걸 어떻게 됐다 이런 식으로만 있는데 요즘 또 AI가 그걸 잘 이제 해석해 주니까 그걸 이렇게 잘 활용해서 있는 것 같아요.
그래서 지금 혼자 일을 잘 하고 계세요. 만족하시나요?
혼자만 일하는 건 아닌데 이게 말을 잘해도 되는 업무랑은 조금 다른 것 같아요. 또 다시 중요해지고 있다고 생각은 하는데 그래도
하루에 회사를 가면 대화를 얼마 정도 하세요?
회의 하면 많이 하니까 회의가 없는 날에는 옆사람이랑 밥 먹을 때, 친한 사람들이랑 대화를 하는데 업무적으로 크게 말을 많이 하는 것 같지 않아요.
일할 때 중요하게 생각하는 가치는 팀 내 협업 시너지. 이게 무슨 말이에요? 혼자 일하고 싶고 혼자 일하는 게 좋지만 같이 일할 때는 협업 시너지가 중요하다.
제가 옛날에는 혼자 일하는 거 좋아한다고 했잖아요. 약간 반성을 많이 하고 있거든요. 같이 일할 때 뭐라고 해야 되지? 연구 생활을 너무 혼자 오래 했어서 그럴 수도 있어요. 다른 사람들한테 의견도 듣고 싶고 피드백도 많이 듣고 싶고 한 거예요. 혼자서 실험을 돌리고 이렇게 하면 피드백도 교수님한테 밖에 못 받잖아요. 근데 같이 일하면서 얻는 협업 할 때의 시너지 그게 저도 필요하다고 느꼈던 것 같아요.
예전에 백엔드 개발할 때는 나한테 일 시키는 사람밖에 없어 가지고 협업이고 뭐고 나 혼자 있고 싶어 이랬는데 나 혼자 연구하다 보니까 내 연구에 대해서 다른 사람들이 어떻게 얘기하는지 궁금하다는 거 아니에요.
맞아요. 그리고 제가 반성을 했다는 게 저만 잘하면 되는 게 아니잖아요. 그리고 자기 혼자 잘한다고 해서 좋은 연구원이 아니더라고요. 연구는 혼자 하는 게 아니고 특히 회사에서는 팀 프로젝트를 같이 하잖아요. 그러면 업무적으로 잘하는 사람도 팀에 꼭 필요한 사람이지만 같이 일하고 싶은 연구원 팀원인지가 중요한 것 같아요. 그래서 저도 좀 반성을 하면서 이번 회사에서는 안 그래야지 라고 생각을 했어요. 예전에는 혼자 일하고 싶고 그랬던 것 같은데 그리고 업무적으로 주어진 업무만 잘 해내면 좋은 사람인 줄 알았거든요. 근데 회사를 좀 다니고 그 회사를 그만두고 반성하는 시간을 가지면서 그냥 일만 잘한다고 좋은 팀원이 아니구나. 그리고 같이 일하면서 의견을 쉽게 물어볼 수도 있고 그렇게 같이 일하고 싶은 팀원이 되려면 협동 의식이 좀 있어야 된다고 생각을 했던 것 같아요.
지금 생각하시기에 일하고 싶은 동료는 어떤 동료라고 생각하세요? 구구님이 ‘아 저 사람은 되게 좋다. 저 사람하고 일하고 싶다’라고 느끼는 동료가 있을거잖아요?
책임님들이나 리더님들을 볼 때 저렇게 되고 싶다라고 생각했던 거는 아랫 사람들을 잘 키워주는 분들이 대단하다고 느껴지더라고요. 자기만 잘하는 게 아니라 같이 일하는 사람들한테 업무 분별도 잘 하고 그리고 딱딱 진행 방향을 잘 잡아주시는 분들이 대단하다고 생각이 들었던 것 같아요.
후배들을 잘 육성하는 선배님은 무슨 특징이 있나요?
물론 똑똑하신 건 다 똑똑하시기도 한데 제가 봤을 때 연구원으로서 좋은 리더님들은 트렌드랑 요즘 최신 기술 동향을 잘 파악하시는 것 같고 그리고 같은 기술 속에서도 이 회사에 필요한 기술이 뭔지를 잘 파악하시는 것 같아요. 근데 저는 신입이니까 기술적 역량은 조금 공부하고 갔다고 쳐도 회사에 대한 기술 파악이 어렵잖아요. 근데 이 회사에서 뭘 해야 되는지를 잘 아시는 것 같더라고요. 그게 진짜 대단하시다고 생각해요.
살면서 이건 잘했다고 생각한 일로 이공계열 복수 전공을 적어주셨어요. 지금 커리어에 여러 번 전환점이 있으셨지만 제일 큰 전환점이라고 생각하셔서 그러신 거예요?
네 맞아요. 그런 거 같아요. 그때는 공대에 취업 잘한다 이런 얘기도 많았긴 한데 막상 문과에서 복수 전공하는 게 그렇게 쉽지는 않잖아요. 건물도 멀고 그러니까 그때는 좀 깊게 생각을 안 하고 오히려 가볍게 생각을 해서 할 수 있었던 것 같은데 성적 좀 떨어지더라도 그냥 졸업하지 뭐 약간 이런 식으로 했어서 할 수 있었던 것 같아요.
그렇게 생각하면 경영학과는 왜 갔어요?
경영학과 간 이유는 저는 원래 회계 쪽에 관심이 있었어요. 숫자 이런 쪽. 고등학생 때는 문과 중에서는 수학을 좀 좋아했었거든. 그래서 상경 계열을 가야겠다 생각을 했던 것 같아요.
시간이 지나도 변하지 않았으면 하는 나의 모습이 복수 전공처럼 계속해서 도전하는 것 이라고 써주셨어요 지금은 뭘 도전하고 계세요?
지금은 회사에 적응하고 있는데 근데 제가 이게 장점이자 단점이자 생각했거든요. 도전한다는 게. 왜냐하면 업무가 적응이 되고 하면은 좀 쉬워질 수 있잖아요. 그걸 못 참는 거예요. 뭔가 이거에 대해서 여유가 생겼을 때 몸과 마음이 편한 상태를 오래 못 보는 것 같아요. 제가 그래서 복수 전공이 그랬던 것 같고 회사를 다니다가 월급 잘 주는 회사를 굳이 퇴사를 해서 대학원을 간 것도 그렇고 좀 그랬던 것 같아요.
뭘 하다가 익숙해져서 안정이 되면 다시 불안정으로 가고 싶어지는 거예요?
그러니까 뭔가 좀 뭔가 더 해야 되지 않나 약간 이런 생각이 드는 것 같아요.
그러면 스트레스를 일정 주기로 계속 받을 수밖에 없잖아요. 스트레스 관리를 보통 어떻게 하세요?
아니요. 스트레스 많이 받아요. 대학원 때도 진짜 많이 받았고 근데 주변 사람들은 몰랐던 것 같아요. 제 친한 가족들이나 친한 사람들만 제가 이렇게 스트레스 받는 걸 알고 다른 친구들은 항상 그렇게 몰랐던 것 같아요. 스트레스 받으면 더 로보트 같아져요. 더 굳고 표정이 좀 더 없어지고
그럼 어떻게 해소해요?
해소는 운동. 유산소 하기도 하고 런닝. 대학원생 때 런닝하고 수영도 했고 그러면서 해소했던 것 같아요.
스트레스를 많이 받는데 안정이 되면 왜 다시 불안정으로 가고 싶어지는가 그거는 나도 모르는 거예요? 구구님 본인도 이런 나를 어떻게 제어할 수가 없는 거예요?
대학교 오고 그런 성향이 생긴 것 같은 게 학교 사람들이 너무 열심히 살았던 것 같아요. 그래서 아 나도 저렇게 살아야 되는구나 이런 생각을 많이 했어요.
고등학교 때까지는 안 그랬어요?
고등학교 때는 안 그랬던 것 같아요. 왜냐면 고등학교 때는 욕심이 별로 없었어요. 고등학교 때는 오히려 선생님들이 너는 왜 이렇게 욕심이 없냐 그랬었거든요. 고등학교 때도 열심히 하기는 했는데 그게 그렇게 크게 욕심을 내고 살지 않았던 것 같아요. 뭐 어쩔 수 없지 이렇게 살았던 것 같은데 대학교 와서는 다들 너무 열심히 사는 거예요. 대학교 와서 다들 저렇게 사는구나 이런 생각을 많이 했던 것 같아요. 좀 본 받자 이런 마인드로 다들 저렇게 잘하는데도 열심히 하네. 이런 걸 많이 배웠던 것 같아요.
지금 AI 연구원 하시는데 10년 후 나의 멋진 하루에 내가 만든 서비스를 론칭하는 날이라고 써주셨어요. 어떤 서비스 만들고 싶으세요?
구체적으로 뭔가를 생각한 건 아닌데 예를 들면 오픈소스로 공개되는 제가 참여한 프로젝트의 AI 모델이나 아니면 AI 모델을 적용한 서비스나 이런 게 언젠가는 한번 나왔으면 좋겠어요. 한 번도 그런 적이 없으니까
요즘 자주 쓰는 서비스는 제미나이를 쓰신다고 써주셨는데 요새 제미나이가 제일 성능이 좋다는 얘기를 많이 들었는데 맞나요?
제미나이가 최근 모델이 진짜 성능이 좋고 그리고 제미나이가 구글에서 나온 거긴 하지만 베오가 나왔잖아요. 그 모델로 여러 가지 좀 해보는 거 같아요.
뭐 해보세요?
요즘 AI ASMR이 유행인 거 아세요? 유리 과일 자르기. 그게 AI 그 모델이 만든 거거든요. 그게 소리까지 포함한 최대 7초짜리인가 8초인가 그 영상을 만들어 주는 모델이라 최대 7초예요. 7~8초가 최대예요 그래서 ‘어 재밌네’ 하고서 한번 좀 해보는 것 같아요. 근데 생각보다 퀄리티가 잘 안 나오더라고요. 뭔가 특별한 프롬프트가 있는 것 같아요.
일하면서 도전적이거나 어려웠던 경험 혹은 뿌듯했던 경험이 있었다면은 석사 과정 동안 연구 방향을 정하는 게 어려웠다고 써주셨는데 구체적으로 어떤 부분들이 어려웠는지?
석사 제가 대학원을 가고 싶어서 간 거긴 한데 제가 생각보다 너무 준비가 안 된 상태로 온 기분이었어요. 학사까지는 그냥 교수님이 그 수업 듣고 시험 보고 이런 식의 끝이잖아요. 근데 석사에서는 제가 구체적으로 뭘 더 보고 싶은지 주제를 명확히 좀 구체화시켜 해야 되잖아요. 근데 제가 그거를 준비가 안 된 상태로 막연하게 갔어요. 다른 학생들은 교수님과 컨택을 할 때도 저는 이 주제로 어떻게 하고 싶습니다. 말을 해서 교수님이 그래 그럼 해보자. 이렇게 데려가는 건데 근데 저는 생각보다 좀 너무 그냥 범용적인 주제만 갖고 갔어요. 그래서 교수님이랑 가서 연구 주제를 정해야 되는데 생각보다 이렇게 해본 적이 없고 하다 보니까 그리고 다른 학생들은 대부분 그 학사 때 학사 연구생을 많이 하고 왔었어요. 근데 저는 문과였고 그게 또 익숙하지 않다 보니까 이게 내가 정해야 되는 건가 교수님이 정하는 건가 약간 이런 식으로 좀 이렇게 우왕좌왕 했어요. 한 학기 정도를 그래서 결국 교수님이 좀 많이 피드백을 많이 주셨어요. 이렇게 이런 식으로 좀 많이 정해주셨거든요. 그래서 게 뭔가 제가 이걸 이렇게 하겠다 말하기보다는 교수님이 많이 가이드를 주셔서 정한 케이스였는데 교수님한테 이렇게 이렇게 하겠다 이렇게 뭔가 이걸 가져가는 게 쉽지 않았던 것 같아요.
만약에 다시 돌아간다면 내가 좀 더 좋은 주제를 하고 싶은 게 있으세요?
다시 돌아간다면 그래도 교수님한테 이렇게 하고 싶다. 말을 드릴 수 있을 것 같은데 지금은 그래도 논문을 많이 봤으니까 좀 더 논문 보는 눈도 있고 논문도 이렇게 이렇게 좀 더 명확하게 설명드릴 수 있을 것 같은데 지금 그때는 너무 그리고 교수님한테 많이 혼이 났었죠
그래서 교수님 미팅하고 울고 그러셨어요?
네 그때 좀 졸업이 가까워질수록 교수님도 좀 더 많은 피드백을 주고 싶고 그런 게 졸업 연구 제 졸업 디펜스 준비하고 이러면서 교수님한테 날카로운 피드백을 많이 봤았어요.
AI 분야에 다양한 직군이 있잖아요. 근데 항상 궁금했던 AI 리서처라고 하기도 하고 뭐 AI 개발자라고도 하고 아니면 뭐 데이터 사이언티스트도 있잖아요. 아니면 AI 엔지니어라고도 하고 이게 각각 다 달라요?
AI 리서처는 좀 포괄적인 것 같고 그리고 데이터 사이언티스트 요즘 어떻게 구분되는지는 잘 모르겠는데 AI 엔지니어 쪽은 AI 개발자 그런 좀 모델 개발을 주로 하시는 것 같고 또 엔지니어링은 또 그 모델을 서빙하거나 아니면 제가 아까 말씀드렸던 경량화 하거나 이런 일을 해요.
일할 때 듣고 싶은 말 혹은 들은 말이 땡땡 이랑 일하면 든든해요라는 말을 들을 때 가장 입꼬리가 실룩하는 것 같은데 이것도 구구님을 겪고 나니까 상상이 되는데요. 든든하다는 표현을 들으면 막 기분이 좋으세요?
제가 들었던 충격적인 말 중에 하나가 그 예전 회사에서 일할 때 저는 나름 뭔가 그냥 개발 열심히 했다고 생각하거든요. 주어진 업무에 충실했다고 생각해서 나름 뭐 좋은 팀원이었다고 처음에 생각을 했어요. 근데 제가 퇴사할 때쯤에 친했던 선배님이 말씀해 주셨던 게 좀 조언을 해 주셨는데 구구님은 좋은 개발자고 업무 역량은 괜찮으시다. 근데 좀 소통하는 것도 좀 길러야 할 것 같다. 저는 그게 되게 머리를 한 대 맞은 듯한 느낌이었어요. 왜냐하면 제가 그런 역량이 갖춰야 되는 건지 몰랐거든요. 근데 제가 회식 이런 거 잘 안 가고 그랬었거든요. 그래서 그때는 사람들이랑 화목하게 지내는 게 좋은 팀원인지 몰랐어요. 좋은 직원인지 몰랐어요.
그분이 말씀하신 그 소통이 업무할 때 소통이 아니고 뭔가 업무 외적인 소통을 거였어요?
네네. 저는 그게 좀 필요한 자질인지 진짜 몰랐던 거예요.
근데 왜 회식은 안 갔어요?
어색한 분들과 식사를 하는 게 좀 불편하다고 생각했거든요. 그리고 코로나라서 회사를 많이 안 가고 하니까 더 어색했거든요. 그래서 그때는 코로나 때라 집에 혼자만 있다가 회사를 가서 뭔가 부족했던 것 같아요.
지금 요즘에는 회식 가요?
네네. 그리고 진짜 안 빼려고 노력해요.
힘들지 않아요?
그러면 안 된다. 이게 업무적으로 아무리 미팅을 해봤자 일주일에 한두 번 할 텐데 그 사람과 업무적으로 뭔가 대화를 하려면 편해지는 것도 필요하잖아요. 그래서 그렇기 위해서 좀 더 노력하는 것 같아요. 그래서 뭔가 일할 좀 그래도 친한 사람한테 업무를 좀 더 주는 게 편하잖아요. 그래서 그때 신뢰감을 주고 그리고 또 일을 하면서 잘 해오고 이런 사람이 되고 싶다. 그래서 그런 말을 들으면 좀 뿌듯하다 생각했던 것 같아요.
오늘 차 한 잔 같이 한 소감 어떠세요?
제가 너무 진짜 말을 잘 못하는데 잘 이끌어 주셔서 너무 감사하고 그리고 분위기도 너무 풀어주려고 노력해 주셔서 정말 감사드립니다.
CREDIT
글 오잉
인터뷰 뚜까, 찌니, 오잉
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