나의 발자취
엘리스 직무멘토링 :: 데이터 엔지니어편 본문
엘리스 레이서로 달리다보면 '취업지원 프로그램'이 구성되어있는데, 직무멘토링, 모의면접, 직무소개, 이력서 첨삭 등 자신의 진로를 탐색하고 그것을 구체화시키기 위한 외부 강연들이 아주 다양하게 구성되어있다. 매주 주말마다 있는 것은 아니지만, 그래도 꽤나 자주 있는 편이기때문에 자신의 진로에 대해 깊게 생각해보고 방향을 정하는데에 많은 도움이 될 것이다.
최근에 이루어진 것은 직무멘토링이고, 이는 먼저 직무 멘토링 그룹이 편성되는것으로 시작된다. 엘리스 측에서 제공하는 구글 폼에 대한 답을 하면, 운영진 및 매니저님들이 자기가 작성한 답변을 토대로 워크시트에서 선택한 희망직무 1,2순위에 따라 편성된다.
(직무 멘토링은 15분간 취업준비 팁 소개와 45분간 워크시트를 바탕으로 한 멘토링으로 이루어진다. )
(오른쪽 컬럼에는 멘토님과 멘토님의 재직중인 회사, 그리고 팀원들의 이름이 나와있어서 정보를 잘랐다. 재직중인 회사는 많은 개발자들이 다니길 희망하는, 국내에서 유명하고 큰 기업들이다)
한시간의 짧은 시간이지만, 나의 경우 팀원이 본인 포함 세 명으로 제일 적게 배치가 되어 한 사람당 15분 가량 멘토님과 이야기를 나눌 수 있는 기회가 있었다.
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멘토링 내용
데이터 관련 직군들의 차이가 아직 명확하게 느껴지지 않을 수 있다고 (맞다!) 멘토님께서 각 직군이 무슨 일을 하는지 소개를 해주신다음 각자 개별 멘토링 시간을 가지게 되었다.
데이터 엔지니어
거의 다 개발자. 쿼리가 돌 수 있게 만드는 개발자이다. 데이터 분석은 엔지니어가 하는 일 중 굉장히 작은 부분이고 파이프라인을 개발하는 일을 한다. 데이터 파이프라인을 다르사람들이 잘 이용을 할 수 있어야 하기 때문에 예시로 만드는 모델을 구축하는 일도 하게 된다.
데이터 엔지니어: 집 짓는 사람. 분석하는 사람 아니다. 카카오를 예를 들자면 개인이 프로필 몇개, 오픈채팅 몇 개 들어가있는지 이런 정보를 어떻게 하면 잘 활용하는지?
데이터 관련된 직무 자체가 이슈가 된 지 얼마 되지 않았다. 데이터 엔지니어는 분석도 하고 파이프라인도 만들고 인프라 관리도 하고 보는 웹 서버도 개발한다. 메인이 되는 업무는 raw data를 데베에 저장하고, 그 서비스 데베에 저장된 것들을 매일매일 가지고 온다. 플랫폼을 통해 가져와서 sql 쿼리를 만드는 프로그램을 만든다.
sql 쿼리를 만드는 사람들은 누가 하냐면, 비즈니스 조직이 있다. 예) 백신지갑 만듦. 유저수를 보고싶음. 그럼 그 데이터를 달라고 요청. 파이프라인이 있었으면 좋겠다고 요청하면 데이터 엔지니어들이 만들게 됨.
라인 유튜브 영상에서 이 구조를 한 그림에 잘 정리한 것이 있다며 보여주셨다.
폰에 sdk를 심음. 데이터를 받아서 validation을 하고 (기종 같은)메타 데이터들과 엮어서 머신러닝 서버에 넣고.. 이런식으로 데이터를 활용한다.
데이터 리서쳐
내가 해온 경험들과 원하는 직무를 데이터 직무 관점에서 봤을 때는 데이터 리서쳐에 제일 가깝다고 말씀해주셨다.
거의 대학원을 가야 뽑는 직군이긴 한데 AI 리서치 엔지니어, ML엔지니어는 거의 대학원 출신의 비중이 대부분을 차지하고 있다.
AI 리서쳐- 논문 읽고 회사가 가진 도메인에 맞게 ai 모델 구축. 추천 모델을 만듦(프로토타입)
AI 엔지니어-프로토타입 최적화, 모듈화, 파이핑, 리팩토링...
데이터 분석가
: SQL을 계속 짜주는 기계처럼 느껴진다고 하기도 하는데 부바부.. 일 수도 있다!
데이터 엔지니어
(많이 사용되는 단어는 ETL이다)
데이터 사이언티스트
소감
정말 짧은 시간이었지만 그동안 명확하지 않았던 개념들을 확실히 알 수 있게 되었고, 개인적으로 가진 멘토링 시간동안 애매하기보단 확실하게 진로에 대해 방향을 결정할 수 있도록 말씀해주셔서 많은 도움이 되었다. 그리고 빅데이터를 지탱하는 기술이라는 책을 추천받아서, 읽어볼 예정이다.
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