글또 마지막 10기

글또를 시작하며

학교를 졸업하기 직전인 2021년 글또 6기부터 참여하며 약 3년의 시간이 흘렀습니다. 이 기간 동안 내가 더 나은 사람이 되었는지 되돌아보면, 무엇보다 생각하는 방식이 많이 바뀌었다고 느낍니다.

 

특히 업무를 바라보는 관점과 대하는 태도에서 큰 변화가 있었습니다. 이번 글에서는 이러한 생각의 전환을 이끈 경험들에 대해 이야기해보려 합니다.

생각의 전환이 된 계기

첫 번째 회사

2021년 12월, 저는 헬스케어 도메인의 스타트업에 취업했습니다. 이곳에서 뇌혈관의 정량적 데이터를 측정하고 분석하는 의료기기를 개발하고 연구하는 업무를 맡았습니다. 주된 업무는 의료 데이터를 분석하고, 통계를 통해 나온 결과를 보고하며, Computer Vision 기술을 활용해 세그멘테이션 알고리즘을 개선하는 것이었습니다.

 

하지만 시간이 지날수록 고민에 빠졌습니다. 대학에서 머신러닝과 딥러닝을 전공했지만, 실무에서는 관련 연구보다는 데이터 분석이나 CV 관련 작업에 집중하고 있었기 때문입니다. 이로 인해 제 커리어가 엉키고 있는 것은 아닌지 불안감이 들기 시작했습니다. - 첫번 째 불만

 

그러던 중 대학 선배의 권유로 새로운 기회를 얻게 되었고, 저는 고민 끝에 이직을 결심하며 새로운 도전을 시작했습니다.

 

두 번째 회사

2023년 8월, 저는 선배의 권유로 자사 솔루션을 개발하려는 또 다른 스타트업에 취업하게 되었습니다. 당시 회사는 솔루션 개발을 위해 자금을 모으고 있었고, 이를 위해 SI 프로젝트를 진행하고 있었습니다. 이번에도 ML/DL 프로젝트보다는 기상 데이터 분석, 이커머스 차세대 리뉴얼, 시각화, 그리고 쿠버네티스 프로젝트에 집중하게 되었습니다.

 

특히, 쿠버네티스에 대한 배경지식이 부족했음에도 불구하고 프로젝트가 배정되었고, 성공적으로 수행하지 못하면 제 책임이 되기에 무조건 해내야 했습니다. 업무는 평일에도 새벽까지 이어졌고, 주말에도 출근해야 하는 상황이었습니다.
- 두번 째 불만

 

모든 프로젝트를 마쳤지만, 회사의 경영 상황은 나아지지 않았고 자사 솔루션 개발은 결국 무산되었습니다. 이러한 상황에서 많은 스트레스를 받았고, 결국 퇴사를 결정하게 되었습니다.

 

불만에서 배운 교훈

2024년 8월, 이전 회사에서 퇴사한 후 잠시 쉬고 난 뒤 다시 헬스케어 도메인의 스타트업에 취업하게 되었습니다. 현재는 자사의 서비스를 개발하며 ML/DL 포지션으로 업무를 진행하고 있습니다.

 

지금 상황이 나아졌기에 모든 경험이 미화될 수 있지만, 그럼에도 당시의 불만들은 결국 중요한 자양분이 되었습니다. 헬스케어 스타트업에서의 경험은 단순히 머신러닝과 딥러닝 기술을 넘어, 의료 데이터를 다루고 실질적인 결과를 도출하는 과정에서 의미 있는 통찰을 얻을 수 있는 기회였습니다. 다양한 기술을 배우고 익히며 기술적 폭을 넓힐 수 있었습니다.

 

또한 두 번째 스타트업에서 진행했던 다양한 SI 프로젝트들은 새로운 도전과 극복의 기회를 제공했습니다. 익숙하지 않은 쿠버네티스와 시각화 프로젝트를 맡으며 새롭게 배운 것들은 현재 저의 중요한 기술적 스킬셋이 되었습니다. 어려운 환경에서 여러 프로젝트를 동시에 진행하면서 멀티태스킹 능력과 문제 해결 능력을 기를 수 있었고, 이는 앞으로 나아가는 데 큰 힘이 되고 있습니다. 또한, 야근에 대한 심리적 저항이 상당히 줄어들었습니다.

 

당시에는 불만을 품고 좁은 시각으로 바라봤지만, 이제는 모든 경험이 의미 있는 배움이었다고 생각합니다. 대학 시절 운영체제를 배우면서 이게 왜 필요할까 했던 것처럼, 결국 불필요한 경험은 없다는 것을 깨달았습니다. 또한, 두번 째 회사에 선배에게 개발을 대하는 태도나 대인 관계에 대해서 많이 배우면서 생각이 전환되는 계기가 되었다고 생각합니다.

 

글또를 하며 작성할 글

현재 저는 치매에 대한 분류를 MRI나 MMSE(설문조사 형식)가 아닌 환자분들의 음성 또는 특정 행동(그림 그리기 등)을 통해 판단하는 연구를 진행하고 있습니다. 회사에서는 CPU 추론을 지향하고 있어, 모델의 양자화 및 추론 서비스 최적화에 대해 고민하고 있습니다. 또한, LLM에 대해서도 공부 중입니다.

 

앞으로 작성할 글의 주제는 다음과 같습니다:

• 모델의 양자화 및 추론 서비스 최적화
• LLM 관련 내용
• Python 관련 글
• 딥러닝 서비스를 위한 백엔드 지식(Flask, FastAPI)

위와 같은 주제를 중심으로 글을 작성하거나, 평소 궁금했던 부분을 정리해보려고 합니다.

 

글을 마치며

매년 더 나은 사람이 되기 위해 노력하고 있지만, 쉽지 않은 것 같습니다. 이번 글또 기수에서는 지난 기수들에서 이루지 못한 '노패스 완주'를 목표로 하고 있습니다. 마지막 10기를 함께하는 분들도 후회 없이 완주하시기를 기원하며, 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

 

작성 시간 : 55분