JPM의 페이팔 출신 머신러닝 전문가 영입 기사를 보며
최근 제이피모건은 금융권 내부가 아닌 밖에서 시니어 기술자들을 대거 영입하고 있다.
Lyft 출신의 Eisar Lipkovitz를 영입한 지 한 달도 채 되지 않아, 페이팔 출신의 Vadim Kutsyy를 영입한 것이다.
제이피모건은 샌프란시스코에서 AI 팀을 만들어나가고 있으며, Kutsyy 또한 저번 달에 캘리포니아에서 AI 플랫폼 솔루션 공학 부문의 헤드로 조인을 했다. 그는 페이팔에서 6년 정도의 경력을 가지고 있고, 그는 그곳에서 결제회사의 데이터 사이언스와 머신러닝 역량을 수립했다. 그는 아마 AI 플랫폼 상품관리 부문의 헤드이고 2019년 구글에서 조인을 한 Daryush Laqab 밑에서 일을 하게 될 예정이다.
은행들이 그들의 데이터 사이언스와 머신러닝 역량을 쌓아나가기 위해, 그들은 최근 들어 테크 기업들을 주요 원천으로 삼고 있다. 다시 말해, 소프트웨어 역량과 머신러닝에 일가견이 있는 사람들을 IT업계로부터 계속 빨아들이고 있는 것이다. 디지털 뱅킹으로의 전환에 있어서 생존을 위해서는 필수적인 선택이다.
빠르게 성장하고 있는 AI 부문에 있어 당연히 Kutsyy를 영입한 것은 마지막이 아닌 이제 시작일 뿐이다. 은행들은 또한 데이터 사이언티스트들 또한 공격적으로 채용을 하고 있다. 이제 뱅킹, 트레이딩, 자산관리 등 금융업의 전 영역에서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술이 계속 필요하기 때문이다.
문제는 시대 흐름의 변화에 따른 수요를 공급이 따라가지 못하고 있는 실정이다. 공급이 달리는 이유는 데이터 사이언스 영역의 역사가 매우 짧아 아직까지도 충분한 경력과 실력을 쌓은 인력들이 많지 않기 때문이다. 더군다나 데이터 사이언스는 소프트웨어적, 데이터적 스킬뿐만 아니라 각 분야의 고유한 도메인 지식까지 겸비하고 있어야만 유의미한 분석 결과를 제시할 수 있다. 데이터 사이언스 분야가 블루오션이 될 수밖에 없는 이유다.
