MUSINSA 데이터 사이언티스트

📑 DDC'23 컨퍼런스 강연록

DDC'23 컨퍼런스 전체 강연록의 내용을 정리했습니다. 총 6개의 챕터가 있었기 때문에 DDC'23 시리즈에 총 6개의 게시물이 업로드 될 예정입니다. 자신의 선호 직군에 따라 골라서 읽으시면 됩니다. 🤓

소개말

👩🏻 데이터 프로덕트 팀 리더를 맡고 있는 이원지입니다.

제가 오늘 준비한 내용은 데이터 사이언티스트가 진짜 괜찮나요라는 질문입니다. 데이터 사이언티스트와 개발자 표현을 혼용하지만 다른 직군이기 때문에 컨퍼런스에 참여한 여러분들이 이 강연을 어떻게 들을까라고 고민을 할 것 같습니다. 본인의 직군에 맞춰서 오늘 제가 드릴 메세지를 계획해서 들어보시면 아마 데이터 사이언티스트뿐만이 아니라 일반적인 직군에게도 공통적으로 많은 의미를 느끼실 수 있지 않을까 생각을 합니다.

원지님의 커리어고민

👩🏻 데이터사이언티스트입니다. 무신사도 괜찮나요?

'커리어 고민 너무 힘들다' 라고 생각하시는 분들 있으시죠. 이런 컨퍼런스에 오시는 분들이면 내가 더 잘하고 싶은 마음과 커리 고민이 있으시기 대문에 이런 행사에 오신다고 생각합니다. 저도 항상 커리어 고민을 달고 살았는데 제가 겪었던 커리어 고민들에 대해 소개하면서 이 세션을 시작해보려 합니다. 제가 가진 고민들은 부끄러운 부분들도 많지만 그런 과정들을 통해서 성장을 하고 또 멋진 개발자, 멋진 데이터 사이언티스트가 되는 것이기 때문에 고민을 공유해드리고자 오늘 준비해보았습니다.

👩🏻 무신사로 이직한 이유는 무엇인가요?

입사를 했을 때는 2020년 4월이었습니다. 지금 3년정도 되었고 지금의 무신사는 굉장히 빠르게 성장하는 회사입니다. 당시에도 2018년 매출액, 거래액 두 배 이상 성장했고 흑자를 내지 않는 몇 안되는 온라인 커머스입니다. 그런데 아쉬운 점은 마케팅이나 사업적인 투자는 오랫동안 이루어졌는데 테크와 데이터 투자는 이제야 시작한다는 점이었습니다. 무신사의 첫 공식 데이터 조직에 입사하게 됐고 팀장님, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트가 합류된 총 3명의 조직이었습니다. 굉장히 단순하죠. 제가 입사해도 4명밖에 안되는 조직이었습니다. 그러다 보니까 데이터로 일을 하기 위한 인프라는 조금 덜 갖춰진 상태였습니다. 저희가 만들어야 되는 상황이었습니다.
흔히 데이터 사이언티스트들이 입사전에 기대하는 일들이 있습니다. 각자의 직군에서도 내가 회사에 입사하면 이런일들을 할거야라고 기대하는 바가 있으실 거라 생각합니다. 근데 현실은 이런거죠. 저는 입사하고 3개월동안은 데이터 엔지니어링을 더 갖춰야 됐기 때문에 업무가 지연 됐고 회사의 첫 데이터 조직이기 때문에 회사에서 많은 기대를 했습니다. 그래서 저희에게 많은 분석요청을 주셨고 그거에 대한 대응을 했어야 됐습니다. 이런 리액티브한 일들만 할 수 없기 때문에 좀 더 프로액티브하게 무슨 문제를 풀고 또 어떻게 해야 할지를 고민하고 문제를 만들어서 결과를 테스트 해보는 시간을 가졌던 것 같습니다. 여기까지만 들으면 입사 왜 했지라는 말이 절로 나오지만 나름의 즐거움이 있었습니다. 그 이유는 이 책무를 통해서 얻고 싶었던 게 조금 더 명확해졌기 때문입니다.

📈 Career Leap

왜냐하면 전 직장 같은 경우는 굉장히 안정적인 기업이었는데 데이터 조직도 크고 그 사이드만 해도 몇십 명 되는 그런 회사입니다. 근데 너무 안정되다 보니까 개인이 해야 될 역할이 딱 명확하게 정해져 있고 내가 기여할 수 있는 폭도 굉장히 미미했습니다. 제가 갈증을 많이 느꼈기 때문에 데이터 사이언티스트로 임팩트 만들 수 있는 회사에 가입해야 겠다고 결심을 했고 다음 세가지 조건을 세웠습니다

첫번째, 데이터 관점에서 매력적인 산업부문인 B2C에 유저인터션이 많은 곳에 가야 된다는 생각을 했습니다. 커머스 아니면 배달 플랫폼 이런 회사들이 예로 있습니다. 두번째, 성숙한 회사에 다니고 있었기 때문에 시스템이 갖춰지지 않은 초기 회사들을 더 많이 찾으려고 했습니다. 마지막으로, 임팩트를 계속 키워가고 싶은 욕심이 있어서 앞으로 계속 성장하는 회사를 찾으려고 했습니다.무신사가 이 3가지 조건을 완벽하게 부합하는 곳이었습니다.

그러다 보니 조금 힘든 시간이 있어도 충분히 감수할 수 있었고 입사할 당시만 하더라도 이 3가지 외에는 웬만하면 포기해도 괜찮다라는 생각을 했습니다. 예를 들어 어떤 회사에서 회사로 이직한 거니까 적응에 스트레스를 받았습니다. 출근할때마다 스트레스 받고 퇴근할 때마다 스트레스 받던 시간도 있었지만 찰나의 시간이었고 저희 회사도 점점 좋아져서 지금 공제도 하고 주위에서 재테크도 하는 회사가 되었습니다. 그래서 많이 좋아지고 있다는 것에 너무 감사하게 생각을 합니다. 또 한 가지는 성숙한 회사에서 이직했다 보니까 이렇게 갖춰지지 않은 시스템이 오히려 저한테는 큰 기회로 느껴졌습니다. 왜냐면 데이터를 일하기 좋은 환경은 한 번 세팅되고 나면 바뀌지 않습니다. 대체로 뭐가 플러스 알파 정도의 수준인지 그 기회는 최초이자 마지막 기회라고 생각을 해서 귀하게 느껴졌었고 내가 큰 문제를 선택할 수 있다는 점은 이전 회사에서는 경험해보지 못했던 거라서 내가 내 역할을 스스로 만들고 확장할 수 있다는 점을 되게 부풀었던 시간이었습니다.

근데 문제는 이 기간까지가 한 3개월에서 4개월 까지의 허니문 기간이었다는 점입니다. 허니문이라는 표현을 다들 들어보셨을지도 모르겠는데 보통 결혼하고 신혼여행을 허니문 간다라는 표현을 씁니다. 회사에서도 허니문이라고 하면 보통 적응한 수습기간을 허니문이라고 하는데 이 허니문이 끝나야 진짜 결혼 생활이 시작되듯이 진짜 회사생활도 그다음에 이루어졌습니다. 바로 그다음 몇개월 그다음 1년 그다음 몇 년동안은 제 조바심 때문에 가장 힘들었습니다. 여러분도 회사 다니면서 내가 자라고 있나 이대로 있어도 괜찮을까 하는 불안감 한 번도 안 느껴보신 분들은 솔직히 없을 것이라 생각합니다. 그래서 여러가지 일들이 있었지만 그 일들을 관통하는 하나의 주제가 제 조바심이었습니다. 그래서 이거를 2가지 논점으로 설명을 드리려고 합니다.

⏸ Chasm

첫번째는 저희 팀이 할 수 있는 일을 회사 혹은 다른 회사에 증명을 해야 했습니다. 왜냐면 머신러닝이나 AI를 이용한 프로덕트를 처음 돌입 해보는 거였기 때문에 그것들에 대한 이해도와 커뮤니케이션을 좀 많이 했었어야 됩니다. 일은 흔히 DS들이 기대하는 멋진 모델만으로는 잘 굴러가지 않았습니다.

머신러닝 모델이 처음 나오고 사람들이 통계적 모델에 열광을 할 때 사실은 그것을 집행하기 위한 여러가지 대화 작업들이 이루어지지 않으면 머신러닝이 잘 동작할 수 없다라는 관점에서 나온 그림입니다. 아마 각자의 직분에서도 그런 핫함이 있을 것이고 그러한 핫한 기술을 떠받치는 여러가지 작업들이 필요할 것입니다. 제가 실제로 업무를 하다 보니까 한단계 더 나아가서 필요한 부분들이 있었습니다.


Peter drucker라고 하는 유명한 아저씨의 말을 인용해 보자면 '외부를 지향한 기회와 성공은 바깥에 있다' 라는 말이 있는데 바깥은 시간이랑 고객입니다. 고객 중심으로 사고하라 라는 말이 많죠? 저희 팀 예를 들어보자면 저희 팀은 AI와 머신러닝으로 비스니스 문제를 푸는 회사인데 아무리 멋진 AI 모델을 만든다 하더라도 무신사는 커머스 회사이기 때문에 커머스의 가치를 더하거나 고객에게 뭔가 도움을 주지 못하면 이게 성과로 이어질 수 없는 부분들이 있습니다. 그렇기 때문에 머신러닝의 결과물을 고객에게 다 갖게 하기 위해서는 여러 기획, 개발, 디자인 부서분들이 다 도와주셔야 되는 부분입니다. 근데 그분들은 저희 팀 안에 없고 저희 팀 바깥에 있기 때문에 저희가 공제를 정리하고 그 유관 부서에 저희가 이런 겨로가물을 낼 수 있다는 걸 그분들의 이미지에 만들어야 되는 부분이 있었습니다. 그리고 그 이미지가 성공적으로 만들어졌다고 하더라도 실제 업무에 있어서는 일정 조율하고 스펙터리하고 이런 여러가지 일들이 필요하고 기획, 디자인, 개발하는 시간도 당연히 걸릴 것이기 때문에 회사일이 나 혼자 얘기를 끝냈다고 해서 완성품이 아니라는 것입니다.

그래서 제가 입사를 3월에 했다고 말해드렸는데 6월부터는 추천시스템을 만들기 시작했습니다. 무신사 써보신 분들은 아실텐데 상품 후기에 보면 특정 주제를 선택해서 관련 후기를 확인하고 또 하이라이팅이라는 기능이 있습니다. 이 것을 이제 입사하고 테스트 해보기 시작했는데 각각이 실제 고객에게 처음으로 적용되기 까지 각각 7개월과 6개월이라는 시간이 걸렸습니다. 누가 보면 그렇게 오래 안걸렸어, 누가 보면 되게 많이 걸렸다라고 생각을 할 수 있는데 그 당시에 저에게는 정말 너무 길게 느껴지는 시간이었습니다. 왜냐하면 대기업에서 무신사로 갔고 빨리 성과를 내고 싶고 빨리 임팩트를 내고 싶은데 이러려고 이직한 거 아닌데 같은 많은 조바심들이 저를 정말 많이 괴롭혔던 것 같습니다. 근데 그럼에도 불구하고 이 시간이 지나고 나니까 알게되었는데 그 당시의 제가 몸으로 배운 것이 있었습니다. 혼자만 일하는 게 아니라 기획팀, 개발팀, 리더십 다 같이 움직어줘야 내가 고객한테 이를 수 있으니까 내가 어떤 문제를 풀어야 하고 그 사람들이 움직이게 하는 건 뭐고 그런 것들을 그냥 정말 몸으로 많이 배웠습니다. 이게 두고두고 남아서 제 회사생활에서 또는 커리어에서 임팩트를 내는데 큰 도움을 받고 있습니다.

Chasm이라는 단어를 아시는 분도 있고 모르시는 분들도 있을 것 같은데 신기술이 처음 나오고 대중에게 퍼지기 전까지 약간 정제되는 시점입니다. 메타버스도 그렇고 VOD도 그렇고 잠깐 멈칫하는 시기가 있죠? 저도 똑같은 시간을 겪었던 것 같습니다. 무신사라고 하는 하나의 공간 사회에서 우리가 AI와 머신러닝을 초입 도입하면 동작하고 멋진 데모가 있는 것도 알겠는데 실제 디플로이가 되고 고객한테 다 받기 위해서는 이 캐즘을 반드시 너어야 됩니다. 캐즘이 저에게는 7개우러 그리고 6개월 이라고 하는 시간이었다고 생각합니다. 여러분들도 업무하시면서 굉장히 좀 지나치거나 이렇게까지 해야 돼 라는 지치는 순간이 있으실 것 같습니다. 근데 그게 지금은 당장 보이지 않지만 시간이 지나서 봤을 때 말하는 캐즘, 백엔드의 캐즘, 디자인의 캐즘 이런 시간일수도 있으니까 그 시간을 잘 보내면 좋겠다는 말씀을 드리고 싶습니다.

👩🏻‍💼 Senior

두번째가 아마 도 한번쯤 나도 저런 고민해봤다라는 고민일 거 입니다. 나 데이터 사이언티스트로서 경쟁력이나 백엔드 개발자로서 경쟁력 있나 하는 것들은 누구나 한 번쯤 안 해볼 수 없는 고민이라고 저는 확신 합니다. 정말 이런 고민을 많이 했던 것 같은데 제가 앞서서 많이 배웠다고 말씀을 드렸죠? 근데 사회에서 정해놓은 데이터 사이언티스트 애칭과 제가 몸으로 배운 것과는 좀 괴리감이 있었습니다. 내가 무슨 문제를 풀지 고민하고 공부하고 테스트 해서 기획자랑 개발자랑 얘기하고 그분들에게 좀 더 설득을 잘하기 위해서 제가 아무도 시키지 않았지만 문서도 만들고 잘 못 만드는 PPT 장표도 만들어보고 많은 짓을 해봤습니다. 근데 보통의 데이터 사이언티스트 메카라포에 들어가게 되면 딱 GS로서 모델만 만들게 된다는 거죠. 근데 그분들과 저를 같은 자리에 놓고 비교하면 저는 조금은 아쉬운 사람입니다. 그래서 제 정체성이 데이터 사이언티스트인가 아니면 PM인가? 라고 혼란스러운 시기가 조금 있었습니다.
그리고 무엇보다 저를 작아지게 만든 것들이 많았는데 저희 인터넷 켜면 데이터 사이언티스트는 이정도 하셔야 됩니다 하는 광고 메세지 다들 보셨죠. 케스트 페이 이러는데서 다 보셨겠지만 그런 많은 방송 문구들과 아티클과 영상들이 저를 되게 괴롭게 만드는 시간이 있었습니다. 또 해외 빅테크 가대 삼성같이 멋진 기업에 다니는 친구들은 그 안에 IT 조직 그 안에 데이터 조직 어스라는 조직이 너무나 크기 때문에 그 안에서 이루어지는 하나 나의 활동들이 굉자히 타이트한 것들이 많습니다. 최근 소파 능력 최신 프레임워크 이런것들을 당장 적용해 볼 수 잇는 룸이 좀 있고 그런 것들에 대한 디스커션을 굉장히 많이 합니다. 근데 저희 회사에 당장 적용하기에느 조금 오버 엔지니어링 되어 있는 데 싶어서 검토했다가 막히는 그런 케이스들도 적지 않았습니다. 그런 부분에 있어서 얘기를 할 때마다 나는 그런 것들을 지금 못하고 있는데 뒤쳐지는 것 같다라고 하는 감상에 젖을 때가 있었습니다.
제가 지금 현재 9년 차인데 지금 하는 말들이 있습니다. 요즘 학교 졸업한 친구들 너무너무 잘해, 요즘 다들 왜 이렇게 잘하지 이런 얘기를 합니다. 이렇게 중요한 분들 계실지 모르겠지만 주니어분들보다 아마 연차가 많은 분들이 여러분들을 그렇게 보고 계실 겁니다. 너무 잘한다라고 보고 계실 건데 그 친구들이 몇 년 지나서 업계에서 정말 연차를 경험을 잘 쌓으면 나보다 훨씬 더 잘하는 친구들이 될 텐데 나는 지금 뭐하고 있지 라는 생각이 조금 들 때도 있었습니다.
너무 찌질한 생각이니까, 그래서 나 하나만 믿고 일을 하는 게 아니라 내 길에서 피드백을 나에게 해주고 가이드북 해줄 수 있는 선배가 있으면 얼마나 좋을까 이런 생각을 많이 했습니다. 왜냐하면 무슨 문제를 풀지 어떤 문제를 풀지 이를 내가 결정하다 보니까 내가 그릇이 굉장히 적은 사람인데 나보다 그릇이 더 크고 역량이 뛰어난 사람이라면 더 잘 풀지 않았을까 라는 아쉬움이 좀 있었던 것 같습니다.
근데 이런 좀 부족하고 아쉬운 걱정들만 하고 있을 수 없으니까. 그래서 저는 제 경쟁력을 판단하고 저에게 조언을 해줄 수 잇는 사람들을 조금 찾기 시작했습니다.

🤸🏻‍♀️ 나만의 경쟁력

요즘 세상이 되게 좋아져서 링크들이나 다른 여러가지 SNS들로 연락을 드려서 한번 세보았습니다. 확인해보니 2021년 2022년 15번 정도 피켓을 했습니다. 이 15번이라고 하는 거는 저랑 일면식이 없는 분들만 15번 입니다. 지인분들은 당연히 다 뺀 거입니다. 저에게 채용목적으로 연락을 주신 분에게 역으로 커피챗으로 요청을 하기도 했고 다음 온라인 미팅 한 번만 해달라고 요청드리고 했습니다. 모르는 분에게 제 이력서를 보내서 첨삭을 요청드리기도 하는 그런 시간들을 보냈던 것 같습니다.

그러면서 제가 깨달은게 몇가지가 있습니다. 먼저 다양한 사람들이 존재 하고 회사도 다양한 스테이지가 있다는 점입니다. 네카라쿠배 앞에서 말씀드렸듯이 그 회사는 이미 크고 성숙한 IT 회사입니다. 굉장히 좋고 하나 잇는 내 정해진 역할을 깊게 제대로 고도화시켜서 하는 게 주 업무입니다. 하지만 저희 3년 무신사에서 보신 것처럼 이제 막 시작하는 회사라면 좀 더 제너럴 리스트처럼 일하는 게 필요한 상황입니다. 저희 팀원은 3년 전에 저희가 채용했던 분과 지금 저희가 채용하는 분은 분명히 다른 점이 있습니다. 그렇기 때문에 회사마다 굉장히 풀어야 할 문제도 작고 필요로 하는 역량도 다르다는 것을 알 수 있습니다.

그 당시에 제가 굉장히 작아져 있었다고 말씀드렸었는데 근데 그런 점도 매력적으로 보고 채용하고 싶어하는 분들도 계셨습니다. 그 이유가 이 End-to-End 프로세스를 다 경험해 본 사람이 많지 않기 때문입니다. 그리고 이렇게 비즈니스랑 밀접하게 소통하면서 일하는 DS는 소중하다라고 얘기를 해준 분도 계셨습니다.

그래서 실제로 우리 커리어에서 혹은 하나의 잣대에서 조금 부족한 것 같지만 여러분들이 미처 깨닫지 못한 여러분들의 경쟁력이 여러분들 안에 있을 수도 있다는 점 말씀드리고 싶습니다.

또 제가 시니어가 있었으면 좋겠다는 말씀을 드렸었는데 다른 회사 케이스들도 관장님께 많이 여쭤봤습니다. 지인분들에게도 많이 여쭤봤습니다. 근데 많이 들으면 들을수록 느끼는 건 다른 회사에서 고민하는 좋은 문제, 좋은 솔루션, 좋은 시스템은 결국 레퍼런스라는 겁니다. 일을 저 혼자만 하는게 아니라고 말씀 드렸죠. 기획 개발 디자인이 다같이 일을 해야 되니까 그러면 기획·개발·디자인, 모든 동료, 모든 팀들과 함께 저희가 잘 풀 수 있는 저희만의 시스템, 저희만의 정답을 찾아야 됩니다. 근데 그게 꼭 업계에서 말하는 팬시한 멋진 정답은 아니라고 할지라도 이게 저한테도 남고, 저희 팀에도 남고, 저희 회사에도 자산으로 남을 수 있기 때문에. 꼭 팬시한 정답만을 쫓아가기보다 회사 여려분들의 팀에 맞는 고민을 통해서 여러분들만의 정답을 좀 찾아가시면 좋겠다는 생각을 많이 합니다.

👨‍👧‍👦 팀이란

그리고 마지막으로 가장 중요한 게 있죠. 여러분들 중에서 프리랜서 분들도 있을 수도 있지만 보통은 회사에서 일하시니까 회사에서 일하면 어쩔 수 없이 팀으로 일을 해야됩니다. 여러분들은 혹시 어떤 팀과 어떤 동료와 함께 일을 하시는지 되게 궁금합니다. 저희 팀은 굉장히 다양한 장점과 개성을 갖고 계십니다. 백엔드 제조업 서비스 회사 플랫폼에서 다 굉장히 다양한 곳에서 오셨어요. 제 캐릭터는 아까 말씀드렸다시피 PM 역할도 하면서 DS도 하면서 그래서 간단한 모델로 유관 부서도 설득하고 고객한테 가치 있을지 없을지를 빠르게 판단하고 프로모션하는 것이 제가 잘하는 역할 입니다. 왜냐면 무신사 초반에 강하게 트레이닝을 받았기 때문입니다.

근데 한단계 더 나아가서 더 복잡하고 정교한 모델, 안정적인 시스템은 저희 동료분들이 너무 훌륭하시기 때문에 잘 만들어주고 계십니다. 그분들 덕분에 저희 팀에서 좋은 시스템, 좋은 데이터 프로덕트를 만들 수 있었습니다.

여러분들도 내가 팀에 뭘 기여하고 있는지 좀 긴가민가 하는 순간들도 있으실 거라고 생각합니다. 근데 분명히 팀에 기여하고 있는 바가 있으실 겁니다. 또 동료들, 저 사람들 뭐하지라는 생각이 들 수도 있지만 굉장히 그분들도 그분 나름대로 팀에 기여하시는 바가 많으실 겁니다. 아마 이런 생각 한 번쯤 해보시면 저분이 너무 고맙다, 이게 너무 감사하고 저분 덕분에 내가 이 일을 하고 잇구나라고 하는 팀으로서의 밀접함을 느끼실 수 있지 않을까 생각해봅니다.

마무리

그래서 마지막으로 좀 정리를 드려보겠습니다.

우리의 커리어가 하나의 잣대로 평가 받을 수 있을까요?

이때까지 제 발표를 들으셨다면 당연히 그렇지 않다라고 답변을 하실 수 있겠죠. 근데 그럼에도 조금 찝찝함이 남으실 겁니다. 그래도 내 커리어는 백엔드 개발자인데 라고 생각하실 것 같아서 제가 제 주변 사례를 준비 해봤습니다. 좀 극단적으로 전직하신 분들만 가지고 와봤습니다. 전직했다고하면 내가 데이터 분석 10년동안, 10년 프론트엔드 개발자로만, 10년 한 분들보다 전문성에서 조금 뒤처지지 않을까 라는 고민을 하시기 마련입니다. 그렇지 않다는 것을 좀 말씀드리고 싶습니다.

첫 번째 사례는 마케팅으로 길게 일하시다가 데이터 분석가로 전향하신 케이스입니다. 근데 이분이 취업을 고민하시면서 저랑 얘기를 할 기회가 있었는데 마케터로서 있었던 경력을 완전히 리셋하고 데이터 분석과 1년 차로 취업을 하시겠다는 겁니다. 그래서 제가 엄청 말렸죠. 무슨 소리를 하시는 거냐고 알렸는데 마케팅 영역에서도 데이터 분석을 할 일이 정말 무궁무진하게 많습니다. 근데 이분은 데이터 분석가로서 기술 잣대로만 놓고 보니까 나는 1년 차가 맞아야 맞다라고 생각을 하실지 모르겠지만 일을 하고 임팩트를 냄에 있어서는 그분이 마케터로서 일해왔던 경력이 너무나 소중한 자산입니다. 이 때문에 마케팅 영역에서 데이터 분석을 일을 하신다면 그분이 본 데이터 분석하고 있는 보다 훨씬 더 좋은 퍼포먼스로 일을 하실 거라고 생각합니다. 이처럼 말씀을 드렸고 지금은 그쪽 분야에서 굉장히 재밌게 일을 하고 계십니다.

두 번째 사례는 제 후배의 얘기입니다. 데이터 엔지니어로 몇 년 일하다 휴식기를 가지면서 공부해서 프론트 개발자로 전향을 했는데 이때 이 친구는 데이터 엔지니어 경력을 버리고 프론트엔드 개발자로 취업을 했습니다. 그래서 항상 고민을 많이 했었습니다. 그때 자기가 브론트엔드 개발자로 처음부터 시작을 했더라는 얘기를 종종 하곤 했는데 그 친구가 얼마 전에 이직 했습니다. 이직하고 갔더니 저희 팀에 AI 리서처, AI 엔지니어와 밀접하게 일을 해야 하는 포지션으로 이동을 하게 된 겁니다. 근데 데이터 엔지니어로서 일하면서 데이터에 대한 이해도도 충분히 갖고 있고 머신러닝 엔지니어 ai 엔지니어랑 많이 협업했던 경력이 있으니까, 지금 보니까 지금 하고 있는 일에서 너무나 좋은 스킬을 강의하고 있다는 겁니다. 그래서 자기가 만약 이 커리어가 아깝다라고 생각했는데 다 도움이 되는 시점이 있었다라는 얘기를 한 적이 있었습니다.

마지막은 저희 팀원분입니다. 데이터 엔지니어다가 ml 엔지니어로 전향을 하면서 저희 팀에 오신 분인데 이분이 처음에는 나는 데이터 사이언티스트로서 다른 분들 보다 더 깊이 있는 통계지식과 깊이 있는 머신러닝 지식이 없다라고 해서 조바심을 많이 내셨습니다. 근데 이분이 실제로 업무를 하시다 보니까 아까 장표 보여드렸죠? 데이터 엔지니어랑 머신러닝 엔지니어랑 겹치는 업무가 많습니다.모니터링을 하는 것도 그렇고 데이터 처리 데이터 파이프라인 변형 하는 것들이 다 동일한 스펙을 가지고 있습니다. 그러다 보니까 그분은 조금 조바심 냈던 마음을 버리고 굉장히 퍼포먼스를 잘 내고 성과를 잘 내고 있다고 말씀 드릴 수 있습니다.

여러분들 이 얘기 쭉 들으시면서 내 경력에서도 조금 아까웠던 경력이 있는지 그 경력 내 커리어 내 이력서에서 지워버리고 싶은데라고 하는 경력 있으시면 커리어에서 뽑아낼 수 있는 여러분들만의 스토리가 분명히 있으실 거라고 생각합니다. 그래서 한번 생각을 해봐주시면 좋겠습니다.

그리고 두 번째는 내 커리어 말고 회사도 마찬가지 입니다. 제가 처음에 말씀드렸죠. 하나의 잣대로 회사를 평가할 수 없습니다. 네카라쿠배가 물론 정말 좋은 회사지만 그 회사가 또 모두에게 좋은 회사일 수는 없습니다. 무신사가 제 기준에는 굉장히 잘 부합해서 저는 만족스럽게 회사 생활을 하고 있습니다.
근데 혹자에게는 본인의 기준과 좀 맞지 않는 부분이 있어서 아쉬울 때도 있을 겁니다. 그러면 여러분들이 지금 다니는 회사가 여러분들 기준에 잘 맞는 좋은 회사신가요 아마 내가 쟁취하고 싶은 게 명확하고 포기하고 싶은 게 명확하지 않아서 그냥 회사 생활 따분하고 별로라고 얘기합니다. 하지만 꼭 쟁취하고 싶은 것과 내가 포기해도 되는 거를 한번 써보시면지금 회사가 생각보다 괜찮네 생각하실 수도 있고 아니면 내가 이런 기준을 가지고 이직할 때 선택의 기준으로 활용해야 된다 생각을 하실 수도 있을 것 같습니다.
그래서 이 두 가지 꼭 생각을 해보시면 좋을 것 같고 이런 부분들처럼 초반에 좀 힘들 수 있습니다.

마지막으로 제가 처음 시작하면서 드렸던 질문에 대해서 답변 드리겠습니다.

데이터 사이언티스트입니다. 무신사도 괜찮나요?

제 답변 방금 드렸죠. 저는 예입니다.

그리고 혹시 또 다른 사이언티스트 누군가는 기준에 맞지 않아서 난 별로 아니오라고 대답을 할 수도 있습니다. 가까이에서 지금 현재 다니시는 회사 혹은 꿈꾸는 회사가 정말 어떠신지 생각을 한번 해보시면 좋을 것 같습니다. 제 스토리 방금 말씀 드렸죠. 내가 지난 경력에서 어떤 강점과 스토리를 가지고 있는지 뽑아내셨을 거고 그 강점과 맞는지 그리고 내가 쟁취하고 싶은 걸 얻을 기회가 있는지 오늘 당장 이에 답변을 답할 수 없더라도 이 답변에 대해서 찾아가시는 시간을 좀 되셨으면 좋겠습니다.

앞으로 여러분들의 커리어길이 어떻더라도 항상 응원하도록 하겠습니다.
들어주셔서 감사합니다.

Q & A

👩🏻‍🦰 먼저 첫 번째 질문 드립니다. 원진 님의 이야기를 들어보면 이 동료에 대한 이야기가 굉장히 많이 나오는데요. 원진 님은 어떤 동료가 되고 싶으신가요?

👩🏻 💬

제가 동료를 평가 평가한다는 말이 좀 그렇지만 이를 생각할 때 항상 떠올리는 질문이 있습니다. 제가 그 동료분과 다음 프로젝트에서 함께하고 싶은가 다음 회사를 갈 때 제가 모시고 가고 싶은 분인가를 먼저 떠올리는 거 같습니다.

근데 그런 분들은 장점이 정말 많으시겠죠. 장점이 정말 많은데 공통적인 게 하나가 있었습니다. 바로 굉장히 뭔가 설명하기 어렵지만 물 흐르듯이 일이 잘 된다는 겁니다. 근데 그거를 제가 잘 살펴보니까 그런 분들은 업무와 업무 사이에 그레이 영역을 먼저 채우려고 노력해 주시는 분이셨습니다. 근데 그레이 영역이 생각보다 많습니다.

아까 제가 여러 번 그림으로 보여드렸다시피 긴 부분과 내가 당장의 성과처럼 느껴지지 않는 부분이 되게 많습니다. 근데 그 부분을 먼저 채워주시는 분들이라면 뭔지 모르게 일이 매끄럽게 흘러가고 부드럽게 흘러가서 제가 편하게 일을 많이 했던 경험이 있어서 저도 그런 그레이 영역을 먼저 채우면 동료가 되고 싶다는 생각을 항상 하고 있습니다.

👩🏻‍🦰 두 번째 질문 드려보도록 하겠습니다. 리더십에 대해 고민하고 계시는 개발자분들께 원지님이 꼭 해주고싶은 이야기가 있으실까요.

👩🏻 💬

네, 이런 컨퍼런스 오시는 분들이면 리더십 생각도 조금 있으신 분들 많으실 것 같은데 누구 눈에는 누구 뭐만 보인다는 그런 말이 있죠. 리더를 꿈꾸는 사람들에게 내가 겪을 리더 분들이 어떤 리더인지가 같은 분들이 보이실 겁니다. 아마 좋은 리더도 있고 저런 리더는 이 강점이 좀 아쉽다라는 생각도 하실 겁니다.

그러면서 본인이 생각했을 때 좋은 리더란 무엇인지 혹은 아쉬운 리더가 무엇인지가 점점 쌓여 받고 계실 겁니다. 그래서 오늘 제가 말씀드린 것처럼 본인의 정답 본인의 리더상은 아마 본인 마음속에 가장 정확한 정답이 있을 텐데

굳이 제 의견을 하나만 들자면 여러분들을 할 때 언제 가장 즐겁나요? 언제 가장 뿌듯함을 많이 느끼시는지 한번 떠올려보시면 좋을 것 같습니다. 제가 왜 이 질문을 드렸냐면 이거는 결국 다른 사람을 일을 하게 만드는 존재이기 때문에 여러분들처럼 같이 일하는 동료들에게 일을 즐겁게 만들어주는 사람들 혹은 내가 그 일에서 의미를 느끼고 뿌듯함을 느끼게 만들어주는 사람이면 여러 동료들을 모아서 하나의 일을 만들어주는 리더의 모습을 갖출 수 있을 거라고 생각합니다.

또 아까 리더를 꿈꾸는 이라는 표현을 해주셨는데 리더가 저는 굳이 편의자리라고 생각하진 않습니다. 지금 여러분들이 당장 월요일에 출근하셔서 리더처럼 일을 하실 수 있습니다. 왜냐하면 상대방이 일할 때 내가 저분을 일하게 만들려면 우리와 같이 동료로서 팀으로서 좋은 결과물을 만들려면 어떻게 해야 될까를 고민하고 실천하시는 분이라면 지금 당장은 리더의 자리에 있지 않더라도 그 자리가 자연스럽게 이미 리더십이기 때문에 따라 올 거라고 생각을 하고 있습니다.

👩🏻‍🦰 마지막으로 머신러닝을 하게 되면 수치적으로 나오는 결과물들이 굉장히 많을 텐데 시각적으로 보여주기 위한 요소들을 정하는 데 있어서 어떤 협업의 방법이 있었는지 궁금하다고 합니다.

👩🏻 💬

저희는 사실 기획팀들 PM 조직과 가장 많은 일을 했습니다. 왜냐면 PM 조직분들이 디자이너나 개발자 QA 분들을 다 같이 팀을 이끄는 역할을 해주셨기 때문에 그분들의 역할을 많이 했었습니다.
저는 피그마 이런 걸 사용을 할 지 몰라서 그림판이나 아니면 ppt에 위치에 저희가 생각하는 이런 결과물이 들어가면 굉장히 임팩트가 있을 것 같다라고 해서 무신사에 캡처해서 보여드렸습니다. (웃음)
또 저희가 생각했었던 결과물에 대한 아웃풋을 그림으로 제 결과물로 보여드리고 만나는 PM 분들마다 아이디를 미리 다 받아서 그분들이 보게 될 그림을 다 그렸었습니다. 그래서 이 PM 분에게는 당신의 결과물이 이렇게 나오는데 저 PM 분은 이런 결과가 나와요 그래서 이런 기사가 되는 결과물이니까 고객분들에게 얼마나 더 좋을까요. 이런 식으로 많이 말씀을 드렸던 것 같습니다.