반은 맞고 반은 틀리다고 봅니다. AI로 인해 자동화가 가능한 업무, 직무는 대체될 확률이 높겠지요. 낮은 수준의 스킬을 요구하는 데이터쪽 직무들은 대체 가능할 수도 있다고 봅니다. 반면 AI활용을 위한 데이터베이스의 중요도가 높아짐에 따라 모든 산업을 통틀어서 데이터 엔지니어 직무는 오히려 더 각광을 받을 거 같습니다. 한편 AI의 예측값을 반드시 신뢰해야 할지도 의문입니다. 가령 HR분야의 경우 사람에 대한 의사결정을 AI의 예측값에 따라 시행한다면 상당한 반발이 있을거라 봅니다. AI를 인간의 의사결정의 보조수단으로 활용하고 최종적인 의사결정을 내릴 수 있는 인재가 각광받지 않을까 생각됩니다.
전자계열 학부 4학년입니다. 요즘 AI 면접에 대해서 잘 아시나요? 현대차 정도의 큰 국내 회사들도 AI 면접을 도입하고 있습니다. 이를 통과하지 못하면 그냥 떨어지는 겁니다. 참고지표가 아니구요. 그래서 주변에는 AI 면접을 잘보는 강의 또한 횡행하고있습니다. 또한 데이터베이스의 중요도가 중요해질 것이라고 저도 생각하지만, 이것 또한 다루는 데이터에 대한 domain knowledge 가 있는 엔지니어에게 일감이 몰아져갈것 같다고 생각합니다. 문과쪽에서 데이터쪽 직무로 넘어간 케이스 처럼 특정 분야에 전문지식이 없는 상태에서 데이터를 분석하는 specific 하지않은 general 한 데이터 엔지니어들은 꽤나 빠르게 대체될 것 같다는 생각입니다.
결국 다양한 분야의 엔지니어들이 AI 친화적인 방식으로 데이터를 생성하기만 하면(사실 multi-modal 학습도 많이많이 연구되고있다고 알고있습니다.) 알아서 학습하고 계속해서 더 높은 퍼포먼스를 보일 것이라고 봅니다. 이걸 domain knowledge가 없는 개인이 판단하는건 가까운 미래에는 이상한 일이 되지 않을까요..? 물론 데이터를 수집/가공/분석하는 전문가들이다보니 모델 자체를 디자인 하는 쪽으로 흡수될 것 같다고 생각합니다.
@@성이름-o9y8t 데이터 직무는 크게 데이터 사이언티스트, 애널리스트, 엔지니어로 구분되는데, 데이터 분석은 애널리스트의 직무에 가깝고, 데이터 엔지니어는 벡엔드 소프트웨어 엔지니어의 역할과 비슷합니다. 사이언티스트는 모델링 업무를 주로 담당하고요. 말씀하신 general한 직무는 도메인 지식이 부족한 데이터 애널리스트를 얘기하신 듯 합니다. 그리고 AI면접의 경우 아직까지는 그 효용이 입증되었다는 사례가 없습니다. 따라서 현차같은 대기업이 AI면접을 도입했다고 할지라도 한국 회사들의 채용 관행에서 아직까지 대세가 되지는 못했습니다. 특히나 과거 미국 아마존은 AI면접에서 특정계층을 차별하는 편향이 발견되어 이를 폐기하기도 했고요. 참고로 직원 선발과정에서 효과적이다라고 입증된 툴은 인지능력검사(소위 인적성검사), 구조화 면접 등입니다.
저는 Business Analytics는 거의 확실히 대체가 될것이라고 생각합니다. MS Copilot 시연 동영상만 봐도. 잡이 없어 질 것이 확실해 보입니다. 개인적으로 빅테크 회사 중 클라우드 서비스를 주력사업으로 밀고 있는 회사들(Amazon, MS, Google)은 소프트 웨어 엔지니어는 다시 고용을 할 것이라고 생각 합니다. 저런 대규모 AI 를 더 많이 돌리려면 더 큰 클라우드에서 돌려야 할 텐데. 저런 엔진을 트레이닝 하는 것도 클라우드로 된 시스템에서 해야하고. API 만들어서 서비스를 하는것도 대규모로 그 시스템에서 해야 합니다. 그렇다면 다시 또 많은 자료들을 처리해야하는 Distributed System 을 구축해야하고 소프트웨어는 다시 또 고도화 해야 하는 일을 반복 해야 합니다. 새로운 설계가 필요하고 그 설계에 따라서 일을 할 소프트웨어 엔지니어는 또다시 필요합니다. 그리고 갑자기 설계를 할 엔지니어들이 땅에서 솟아나지 않습니다. 자기 클라우드 시스템을 이해하는 엔지니어를 키우는것 또한 회사들이 지속할 것으로 생각합니다.
Austin TX 정보보안 회사에서 일하고 있는 데이터 사이언티스트입니다. 지금까지 회사에서 다양한 일을 하였고 현재는 사이버보안 문제를 해결 가능한 LLM(ex. chatGPT) 를 만들고 있습니다. 데이터 사이언티스트의 범위가 너무 넓어서 그 중에서도 사라지거나 대체될 롤이 많은건 사실입니다. 하지만 DS 안에서도 제가 지금 하는 롤처럼 새로운 롤이 생겨나기도 합니다. 어떤 DS는 사라질지도 모르지만 제 뇌피셜로는 세상을 바꾸는 일을 가장 가까이서 하실수도 있습니다.
두 아이디 모두 아직은 답변이 없으시네요. 사실 제가 해드릴 수 있는 최선은 말씀드린 바와 같이 제가 재직중인 회사에 레퍼럴이고 그에 따라 하이어링 매니져에게 레쥬메가 전달되는 것이 전부입니다. 그 이후에 합격은 본인의 몫이세요. 참고로 저는 HWE이고 현재 실리콘 쪽에 근무하고 있지만 제 회사는 SWE가 더 많습니다. 실리콘 쪽이면 제 레퍼럴이 더 먹히겠지만 다른 분야는 인터뷰까지 갈 확률을 높여드릴 뿐이고 어느 쪽이든 나머지는 본인의 몫입니다. 다만 제가 재직중인 회사가 현재 하이어링에 다소 소극적이라는 점은 말씀드려야 할 것 같습니다. 하이어링 프리즈는 현재로서는 아닙니다. 제가 개인정보에 민감해서 어느 회사라고 말씀드리지 못하는 점은 양해해주시면 감사하겠습니다. 굳이 제가 댓글을 남기는 이유는 네트워크가 약해서 실력이 있음에도 기회를 잡지 못하는 한국인들을 많이 봐왔고 저도 그 중 하나였기 때문입니다. 물론 입사까지 이어지면 저에게도 보너스가 떨어지는 점도 있어요. 생각있으시면 댓글 남겨주세요.
@@Charliebaseball99 오늘은 좀 늦었으니 내일 뵙겠습니다. 편하신 시간대를 말씀해주세요. 제 시간대(PST)로 환산해서 미팅 잡아서 링크 드릴께요. 정말 도와드리고 싶은데 제가 해드릴 수 있는게 한계가 있다는 점은 양해해주세요. 너무 큰 기대는 하지 마시고요, 다만 같은 한국인으로서 실낱같은 도움이라도 드릴 수 있다면 매우 기쁠 것 같습니다.
글공님 궁금한게 있습니다. 유학생 입장에서는 보통 빅테크를 가야 비자스폰이 상대적으로 수월하기에 컴싸,전자(특히 반도체)쪽으로 많이 몰리는데요. 전력쪽에 관심이 많으면 스폰은 고사하고 취업도 많이 힘들까요? 전력쪽은 워낙 공공재 성격이 강하고 워낙 보수적?이라 외국인은 취업 할 기회가 컴싸나, 전자쪽에 비해서 많이 힘들까요?
![[#티전드] 새해 첫날에 들어야 할 법륜스님의 말씀😊 2023년, 모두에게 더 가볍고 행복한 한 해가 되길 바라며🐰 | #법륜스님의즉문즉설](http://i.ytimg.com/vi/NVpzVrLOT08/mqdefault.jpg)
![[#티전드] 새해 첫날에 들어야 할 법륜스님의 말씀😊 2023년, 모두에게 더 가볍고 행복한 한 해가 되길 바라며🐰 | #법륜스님의즉문즉설](/img/tr.png)
![Seungmin "그렇게, 천천히, 우리(As we are)" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/kAzmhLHePqU/mqdefault.jpg)
응원합니다!
잘 보구있어요 감사합니더~
반은 맞고 반은 틀리다고 봅니다. AI로 인해 자동화가 가능한 업무, 직무는 대체될 확률이 높겠지요. 낮은 수준의 스킬을 요구하는 데이터쪽 직무들은 대체 가능할 수도 있다고 봅니다. 반면 AI활용을 위한 데이터베이스의 중요도가 높아짐에 따라 모든 산업을 통틀어서 데이터 엔지니어 직무는 오히려 더 각광을 받을 거 같습니다. 한편 AI의 예측값을 반드시 신뢰해야 할지도 의문입니다. 가령 HR분야의 경우 사람에 대한 의사결정을 AI의 예측값에 따라 시행한다면 상당한 반발이 있을거라 봅니다. AI를 인간의 의사결정의 보조수단으로 활용하고 최종적인 의사결정을 내릴 수 있는 인재가 각광받지 않을까 생각됩니다.
전자계열 학부 4학년입니다. 요즘 AI 면접에 대해서 잘 아시나요? 현대차 정도의 큰 국내 회사들도 AI 면접을 도입하고 있습니다. 이를 통과하지 못하면 그냥 떨어지는 겁니다. 참고지표가 아니구요. 그래서 주변에는 AI 면접을 잘보는 강의 또한 횡행하고있습니다. 또한 데이터베이스의 중요도가 중요해질 것이라고 저도 생각하지만, 이것 또한 다루는 데이터에 대한 domain knowledge 가 있는 엔지니어에게 일감이 몰아져갈것 같다고 생각합니다. 문과쪽에서 데이터쪽 직무로 넘어간 케이스 처럼 특정 분야에 전문지식이 없는 상태에서 데이터를 분석하는 specific 하지않은 general 한 데이터 엔지니어들은 꽤나 빠르게 대체될 것 같다는 생각입니다.
결국 다양한 분야의 엔지니어들이 AI 친화적인 방식으로 데이터를 생성하기만 하면(사실 multi-modal 학습도 많이많이 연구되고있다고 알고있습니다.) 알아서 학습하고 계속해서 더 높은 퍼포먼스를 보일 것이라고 봅니다. 이걸 domain knowledge가 없는 개인이 판단하는건 가까운 미래에는 이상한 일이 되지 않을까요..? 물론 데이터를 수집/가공/분석하는 전문가들이다보니 모델 자체를 디자인 하는 쪽으로 흡수될 것 같다고 생각합니다.
@@성이름-o9y8t 데이터 직무는 크게 데이터 사이언티스트, 애널리스트, 엔지니어로 구분되는데, 데이터 분석은 애널리스트의 직무에 가깝고, 데이터 엔지니어는 벡엔드 소프트웨어 엔지니어의 역할과 비슷합니다. 사이언티스트는 모델링 업무를 주로 담당하고요. 말씀하신 general한 직무는 도메인 지식이 부족한 데이터 애널리스트를 얘기하신 듯 합니다.
그리고 AI면접의 경우 아직까지는 그 효용이 입증되었다는 사례가 없습니다. 따라서 현차같은 대기업이 AI면접을 도입했다고 할지라도 한국 회사들의 채용 관행에서 아직까지 대세가 되지는 못했습니다. 특히나 과거 미국 아마존은 AI면접에서 특정계층을 차별하는 편향이 발견되어 이를 폐기하기도 했고요. 참고로 직원 선발과정에서 효과적이다라고 입증된 툴은 인지능력검사(소위 인적성검사), 구조화 면접 등입니다.
저는 Business Analytics는 거의 확실히 대체가 될것이라고 생각합니다. MS Copilot 시연 동영상만 봐도. 잡이 없어 질 것이 확실해 보입니다.
개인적으로 빅테크 회사 중 클라우드 서비스를 주력사업으로 밀고 있는 회사들(Amazon, MS, Google)은 소프트 웨어 엔지니어는 다시 고용을 할 것이라고 생각 합니다.
저런 대규모 AI 를 더 많이 돌리려면 더 큰 클라우드에서 돌려야 할 텐데.
저런 엔진을 트레이닝 하는 것도 클라우드로 된 시스템에서 해야하고. API 만들어서 서비스를 하는것도 대규모로 그 시스템에서 해야 합니다.
그렇다면 다시 또 많은 자료들을 처리해야하는 Distributed System 을 구축해야하고 소프트웨어는 다시 또 고도화 해야 하는 일을 반복 해야 합니다. 새로운 설계가 필요하고 그 설계에 따라서 일을 할 소프트웨어 엔지니어는 또다시 필요합니다.
그리고 갑자기 설계를 할 엔지니어들이 땅에서 솟아나지 않습니다.
자기 클라우드 시스템을 이해하는 엔지니어를 키우는것 또한 회사들이 지속할 것으로 생각합니다.
Austin TX 정보보안 회사에서 일하고 있는 데이터 사이언티스트입니다. 지금까지 회사에서 다양한 일을 하였고 현재는 사이버보안 문제를 해결 가능한 LLM(ex. chatGPT) 를 만들고 있습니다. 데이터 사이언티스트의 범위가 너무 넓어서 그 중에서도 사라지거나 대체될 롤이 많은건 사실입니다. 하지만 DS 안에서도 제가 지금 하는 롤처럼 새로운 롤이 생겨나기도 합니다.
어떤 DS는 사라질지도 모르지만 제 뇌피셜로는 세상을 바꾸는 일을 가장 가까이서 하실수도 있습니다.
저도 데이터 사이언티스트로 일하고 있는 데 이렇게 생각합니다! 본인이 하는 직무가 없어질 수도 있지만 새로운 것들이 꾸준히 생기고 있고 본인이 계속 트렌드를 따라가는 공부를 한다면 전망이 좋은 분야라고 생각합니다!
사이버보안 전망 어떻게 생각하시나요? 어떤 역량 필요한지 간단하게나마 조언해주시면 감사하겠습니다😅
layoff 빡씨네요ㅠㅠㅎㅎㅎ
영주권도 다시 리셋이고ㅠ
반도체 분야에 30 년 근무힌 경험으로 하이테크 산업은 항상 Up and down 심해서 직업으로써는 안정적인 job이 않인것 같음~ 한국이든 미국이든 간에
차이가 있다면 미국 인간적인(?) 대우(연봉, 근무환경, 잡시장의 유연성)가 월등하다는 것 ~^^
늘 잘보고 있습니다
UT 어스틴 학부 3학년을 다니고 있는 딸이있는데 데이터사이언스 전공 인데...걱정이 되네요
제가 우겨서 경영학과를 못가게 했거든요 외국인 취업이 힘들어서...ㅜㅜ
경영학과 안간 건 잘한 선택 같습니다
경제학과도 stem이라던데 스템이어도 문과는 여전히 취업이 힘든가요??
경제학과는 일단 stem 이 아니고 stem으로 만들려고 일부 학교에서 수학과랑 융합햐서 컬리큘럼을 변형하기도 합니다. 어쨋든 경제학과는 미국인들도 취업이 잘 안됩니다.
@@globalengineer 빠른 답변 정말 감사합니다! 통계학이랑 생명공학 중에서는 취업은 비슷할까요? 통계가 좀 더 높을까요??
참 쉽지 않습니다. 데이터 전공으로 졸업했는데, 이렇게 취업이 힘든줄 몰랐습니다..
인턴하신 곳에서 연락이 없나요? 레퍼럴 필요하시면 말씀해주세요.
@@user-jn9sx7wl1o 다른 분이신가요?
두 아이디 모두 아직은 답변이 없으시네요. 사실 제가 해드릴 수 있는 최선은 말씀드린 바와 같이 제가 재직중인 회사에 레퍼럴이고 그에 따라 하이어링 매니져에게 레쥬메가 전달되는 것이 전부입니다. 그 이후에 합격은 본인의 몫이세요. 참고로 저는 HWE이고 현재 실리콘 쪽에 근무하고 있지만 제 회사는 SWE가 더 많습니다. 실리콘 쪽이면 제 레퍼럴이 더 먹히겠지만 다른 분야는 인터뷰까지 갈 확률을 높여드릴 뿐이고 어느 쪽이든 나머지는 본인의 몫입니다. 다만 제가 재직중인 회사가 현재 하이어링에 다소 소극적이라는 점은 말씀드려야 할 것 같습니다. 하이어링 프리즈는 현재로서는 아닙니다.
제가 개인정보에 민감해서 어느 회사라고 말씀드리지 못하는 점은 양해해주시면 감사하겠습니다. 굳이 제가 댓글을 남기는 이유는 네트워크가 약해서 실력이 있음에도 기회를 잡지 못하는 한국인들을 많이 봐왔고 저도 그 중 하나였기 때문입니다. 물론 입사까지 이어지면 저에게도 보너스가 떨어지는 점도 있어요. 생각있으시면 댓글 남겨주세요.
@@PH-st3qf
답장 늦어서 죄송합니다.!!!
예 정말 감사합니다. 도움이 많이 필요하네요..
정말 레퍼럴이 필요합니다.
이렇게 도와주신다니 그저 감사할 따름이지요.
@@Charliebaseball99 오늘은 좀 늦었으니 내일 뵙겠습니다. 편하신 시간대를 말씀해주세요. 제 시간대(PST)로 환산해서 미팅 잡아서 링크 드릴께요. 정말 도와드리고 싶은데 제가 해드릴 수 있는게 한계가 있다는 점은 양해해주세요. 너무 큰 기대는 하지 마시고요, 다만 같은 한국인으로서 실낱같은 도움이라도 드릴 수 있다면 매우 기쁠 것 같습니다.
글공님 궁금한게 있습니다. 유학생 입장에서는 보통 빅테크를 가야 비자스폰이 상대적으로 수월하기에 컴싸,전자(특히 반도체)쪽으로 많이 몰리는데요. 전력쪽에 관심이 많으면 스폰은 고사하고 취업도 많이 힘들까요? 전력쪽은 워낙 공공재 성격이 강하고 워낙 보수적?이라 외국인은 취업 할 기회가 컴싸나, 전자쪽에 비해서 많이 힘들까요?
전력 분야는 컨설팅으로 가시면 외국인들 채용 많이 합니다
@@globalengineer 뒤늦게 댓글을 봣네요. 컨설팅이 혹시 한국에서 어떤 업무와 비슷할까요??? 한국에서는 전력쪽은 한전 그리고 한전kps에서 일처리를 하는거같고 민간쪽은 대부분 건축물에 관련된 전기만 다루는 상황이라 짐작이 안가네요
좋은 영상 감사합니다 글공님ㅎㅎ
한국에서 화공 졸업하고 미국 석사 계획중인데 석유공학 취업은 어떻게 생각하시나요??
넘 좋죠 근데 석유가 경기를 잘 타는 산업이라 졸업 시에 석유가격 호황인지 불황인지 영향을 많이 받을 수 있습니다
@@globalengineer 답변 감사합니다ㅎㅎ
미국 oil&gas 산업이 외국인한테 비교적 폐쇄적이라 외국인 입장에선 대학원 입학이 필수라는 얘기를 들었는데요...해당 산업에 취직을 위해 미국 석사로 충분할까요?? 박사 없이??
일자리만 놓고 보면 당연 미국인데...
최근 미국에 강해지고 있는 LGBTQ 관련 법안 때문에, 미국에 가기가 꺼려지는 것이 사실입니다. 캘리포니아를 떠나서 공화당 주지사가 집권한 텍사스로 이주하시는 분들이 많더군요. PC주의로 인한 갈등도 엄청나고요.