우리 FIS 아카데미 (AI 엔지니어링)[1주차]

dailyLAB 1. 입과 과정

 

지난해 말, 저는 졸업이 다가오지만 취업하지 못한 채로 나태해지고 싶지 않아서 여러 부트캠프를 알아보고 있었습니다. 특히나 금융업에서 종사하고픈 마음이 컸던 저는 금융 관련 프로젝트를 경험할 수 있는 부트캠프를 중요시 여겼는데요. 그러던 중 어느 날 우리 FIS 아카데미를 알게 되었고 지원을 하게 되었습니다. 그러나 저는 입과에 대해 고민을 했었습니다. 

 

 

처음 학교 동기와 얘기를 나누며 면접만 봐볼까 싶은 생각에 가볍게 지원했었습니다. 아직 개봉되지 않은 여러 입사지원서들을 기다리다 좋은 결과가 나오면 직장으로 가려했지만, 아니나 다를까 저는 취업시장에서 가치를 인정받지 못했습니다.

그렇다고 포기하기에는 이제 첫 취준 시기였으니까, 그리고 기회는 여전히 남아있으니까 한 번의 실패로 주춤하고 싶지 않았습니다.

 

저는 취준 초기에는 여러 공고들을 확인해보며 무작정 "데이터 분석가로 직업을 삼을 수 있다면 아무 곳이나 가겠다!" 했지만 수많은 자기소개서를 작성하며, 특히나 저의 전공인 통계학에 대해 중점으로 공고에 맞게 작성해 나가다 보니 금융 데이터 분석가로 진로가 확연히 좁혀지게 되었습니다. 또한 제가 주식에 관심을 많이 가지다 보니 증권업에 도전해 보고픈 마음도 생겼습니다. 그러나 경험한 바로, 단순 통계학의 지식으로 취업하기에는 기업이 원하는 인재의 역량에 비해 저의 부족한 부분이 명확했습니다. 대부분의 금융사들은 통계학을 중점으로 데이터 사이언티스트를 모집하기보다, 더 범용적이고 더 기술적인 데이터 사이언티스트를 원했거든요.

우리은행 채용 공고

한국투자증권 채용 공고

 

위의 채용 공고를 보면 알 수 있다시피 제가 원했던 회사들의 데이터 분석가 채용은 엔지니어 혹은 데이터 플랫폼 개발이 중점이었습니다. 그렇기에 저는 금융권 공고들이 원하는 데이터 분석가의 역량으로 단순 분석, 모델링이 아닌 플랫폼 개발 구축에 대한 필요성을 느꼈습니다. 그리고 더 길게 본다면 이 역량은 어느 금융 기업이든 상관없이 범용적으로 필요하기에 이직 또한 기대할 수 있어 보였습니다. 

 

우리 FIS 아카데미 AI 엔지니어링 강의개요

 

그러던 중 발견한 것이 우리 FIS 아카데미였습니다. 금융사에서 진행하는 교육이면서, 제가 활용하고픈 능력인 딥러닝(AI) 모델링 능력과, 제가 필요하다고 느낀 데이터 파이프라인 구축에 대한 역량을 기르는 커리큘럼까지 존재하여 방황할뻔 했던 저의 취준 방향성을 다시 바로잡을 수 있겠다 기대했습니다.

 

포스팅 하지는 않았지만 비가 많이 오던 주말에 면접(다대다 형식이며 질문의 난이도는 부담스럽지 않았습니다. 답변하기 쉬운 정도의 질문들이었습니다.)과 가벼운 테스트를 진행하였고, 합격 메일을 수신하였습니다. 

 

그러나 여기서 저는 잠깐 고민에 빠졌습니다. "과연 부트캠프에 입과하는 것이 옳은 선택일까?" 

 

저는 석사 과정을 거치며 다양한 공모전, 프로젝트 경험을 쌓았습니다. 그렇지만 저의 경험들을 자소서에 풀어내는 능력이 부족하였는지, 저의 경험이 여러 기업들이 필요로 하는 부분을 충족시키지 못하였는지 만족할만한 성과를 내지 못하였습니다. 그래서 제가 1차적으로 시작한 것이 바로 이 블로그였습니다. 무작정 취업 준비를 하기 보다 내가 진정으로 하고픈 금융업(증권업)에 대한 공부, 기록을 시작하며 저의 관심을 내비치고, 저의 역량을 보이자는 생각이었습니다. 

블로그 뿐 아니라 필요하다 생각되는 능력(금융 도메인 지식, SQL, 영어)을 공부하기 시작했고, 개인적인 아이디어를 구현하는 혼자만의 프로젝트도 진행하며 역량을 기르고자 다양한 시도를 하였습니다. 그렇지만 결과에 대한 보상이 없다 보니 체계적이지 못하고 오로지 혼자서만 진행하고 감독하는 이 일정에 저는 스스로 나태해짐을 느끼기 시작했습니다.

그러던 과정 속에서 한 줄기 희망으로 다가온 것이 부트캠프였다 생각됩니다. 출석률(우수 수료)를 위해 강제로 저의 몸을 움직이며, 취업 관련 지원을 받을 수 있음과 동시에 제가 필요하다 생각되는 역량을 배울 수 있고, 끝난 줄 알았던 여러 사람들과의 만남을 더 이어갈 수 있다는 기대감이 저를 당긴 것 같습니다. 

 

입과한지 한 주가 지난 지금의 생각은 "좋은 선택이었다" 입니다. 3일밖에 경험하지 못 했지만, 제가 기대했던 것들을 모두 채울 수 있었습니다. 유일한 문제점은 출퇴근 시간에 강의장까지 이동해야한다는 것 뿐..

 

 

 

 

 

dailyLAB  2. 1주차 배운 것

제가 가장 기대한 부분은 바로 github활용입니다. 과거 혼자 딥러닝을 공부하면서 딥러닝의 매력에 빠졌었습니다. 석사 과정 진행한 공모전과 여러 프로젝트에서 머신러닝, 딥러닝 모델들의 성능을 비교하기위해 공부하던 중 여러 시계열 딥러닝 모델들을 활용가능하게 정리해 둔 github를 발견했습니다. 

https://github.com/thuml/Time-Series-Library

GitHub - thuml/Time-Series-Library: A Library for Advanced Deep Time Series Models for General Time Series Analysis.

 

그러나 저는 git에 대한 구조를 이해하는데 어려움을 겪었습니다. 이해하고 활용하는데 공부가 분명 필요하였지만 주변에 이를 활용하고 설명해 줄 친구가 없었고, 개인 연구과 프로젝트에 우선순위가 잡혀 많은 시간이 필요해지며 다른 방법들을 우선시 하다보니 github을 활용하는데 시간을 쏟을 필요성을 잃었습니다. 

 

그러나 이번 첫 주차에 저는 이 갈증을 해소할 수 있게 되었습니다. 둘쨋날 바로 개인별 github를 구축하는 교육을 들은건데요.

처음에는 과거와 마찬가지로 git체계를 이해함에 있어서 상당한 어려움이 있었지만, 수업이 끝난 후 집에서 홀로 배운 것을 돌이켜 보며, 그리고 강의실의 노트북에서 진행하고 기록해 둔 github파일들을 집의 데스크탑에 연동을 하는 과정을 반복하며 마침내 github활용에 익숙해질 수 있었습니다(아직은 기초적인 init, push, pull 등의 과정과 vscode활용 방법). 

 

추가로 수업 커리큘럼에서는 python에 대한 기초를 배웠습니다. 과거 많은 코딩 경험으로 대부분 아는 내용이었지만, 중간중간 몰랐던 python만의 특징들에 대해 듣게 되며 python활용에 대한 기초를 더욱 탄탄히 할 수 있었습니다.

 

또한 같이 수업을 듣는 동기분께서 코딩 테스트 준비에 있어 필수적인 팁들을 아주 상세히 알려주시고 도움을 주셔서 저의 github에 백준의 코딩 기록을 저장할 수 있게 된 것도 상당히 기분 좋은 일이었습니다.

 

 

 

아직은 3일밖에 되지 않은 경험이라 체력도 남아돌고 의지도 넘쳐흐르지만, 과연 한 달 두 달이 지난 후 저는 어떤 마음가짐으로 교육에 임하고 있을지 기대가 됩니다. 개인적인 소망으로 지금만큼의 열정은 아니더라도 비슷한 정도의 열정을 유지하고 있다면 좋겠네요. 그리고 증시 정리 포스팅도 바쁜 일정이지만 꾸준히 유지할 수 있다면 좋을 것 같다는 생각이 듭니다.

 

아카데미의 기록은 매주 금요일이 지난 후 토요일 혹은 일요일에 포스팅 해볼 계획입니다. 아카데미 내에서 블로그 기록하는 것에 가벼운 상품을 내걸었지만, 저는 상품을 목표로 하기 보다 저만의 공간인 블로그에 저만의 방식으로 기록해 볼 생각입니다.