데이터 사이언티스트라는 직무가 억대 연봉을 받는 직업으로 알려져 있죠. 데이터 사이언티스트의 평균 연봉을

일을 하는 게 게임 같다고 느껴질 때가 많은 것 같아요. 야근 빈도나 업무에서 받는 스트레스의 정도 확실히

줄어든 것 같아요. 검사원, 검 대표 안녕하세요. 검사원 곰 대표의 핑 보입니다. 저는 첫 커리어를 IT 기획자로 시작해

직무를 변경하여 현재는 데이터 사이언티스트로 일을 하고 있습니다. 오늘 영상에서는 데이터 사이언티스트라는 직무가 왜 매력적인지에 대해서

다뤄보려고 합니다. 데이터 사이언티스트, 21세기 가장 매력적인 직업이라는 말 한 번쯤 들어본 적이

있으시죠. 오늘 이렇게 추상적이고 관념적인 장점들이 아니라 제가 실제로 현업에서 일하면서 느끼는 이

직무에 좋은 점들에 대해서 정리를 해보았습니다. 데이터 사이언티스트라는 직무가 궁금하셨던 분들께 도움이 되기를

바라며 그럼 바로 시작하겠습니다. 우선 첫 번째, 데이터 사이언티스트라는 직무가 공부할 게 굉장히 많다고

불구하고 이 직무가 인기 있는 이유죠. 바로 좋은 전망과 높은 연봉입니다. 데이터 사이언티스트란 데이터에서

유의미한 패턴을 찾아 비즈니스 기회로 연결하는 일을 수행하는데요. 점점 더 많은 회사에서 데이터를 축적하고 이를

활용하면서 데이터를 잘 다루고 좋은 비즈니스 기회를 발굴해 낼 수 있는 데이터 사이언티스트에 대한 니즈가

꾸준히 늘고 있습니다. 회사에서 데이터 사업부나 조직을 구성하기도 하고 아예 머신 러닝, 딥 러닝 솔루션 등을

제공하고 있는 전문적인 회사들도 점차 드러나고 있습니다. 이렇게 외부에서 바라보는 전망이 굉장히 좋다는 점이

제가 이 직무에 만족하는 첫 번째 이유입니다. 아무리 적성에 잘 맞는다고 하더라도 내 직무가 점점 더 인기가

떨어지고 있거나 몇 년 후에 이 일이 AI에게 대체될 가능성이 높다는 말을 듣는다면 커리어적으로 고민에 빠질

수밖에 없을 겁니다. 반면 데이터 사이언티스트의 경우 사회적으로 그리고 제 개인적으로도 전망이 밝다는 믿음이 있기 때문에 커리어적인

자존감이 굉장히 높은 것 같아요. 자부심을 가지고 일할 수 있는 것이죠. 여기에 따라오는 것이 높은 연봉과

좋은 처우인데요. 미국의 경우 섹시한 직업, 즉 억대 연봉을 받는 직업으로 알려져 있죠. 미국 노동 통계청에

따르면 데이터 사이언티스트의 평균 연봉은 약 1억 3000만 원이라고 합니다. 한국에서도 실력 좋은 데이터

사이언티스트를 영업하기 위한 기업들의 경쟁은 점점 더 치열해지고 있는데요. 한국은 물론 미국에 비해서는

평균 연봉이 낫지만 여전히 평균적으로 보았을 때 연봉이 높은 직업으로 알려져 있습니다. 이렇게 데이터

사이언티스트 직무는 외부에서 바라보는 시선도 긍정적이고 그에 맞는 처우가 주어지고 있기 때문에 직업 만족도가

굉장히 높다고 생각합니다. 두 번째 데이터 사이언티스트 직무는 1개 없이 성장할 수 있는 직무라는 면에서 굉장히 매력적입니다.

성향에 따라서 장점이 될 수도 단점이 될 수도 있을 것 같은데요. 평균적으로 30년 이상을 이라는 커리어 앞에 스

속에서 끊임없이 성장하고 도전하고 싶은 분들이라면 아마 굉장히 매력적으로 느끼실 장점입니다

직장생활을 하다 보면 반복되는 업무 속에서 더 이상 성장하고 있지 못하다는 느낌이 들면서 매너리즘에 빠지기도 하고 내가 지금

하고 있는 이 업무를 1년 5년 그리고 10년 더 한다고 해서 뭐가 더 나아질까 하는 무기력함에 잠길

때도 많다고 생각합니다 반면 데이터 사이언티스트는 필수적으로 요구되는 통계적 수학적 사고 능력 프로그래밍

능력 및 깊은 도메인 지식 외에도 매일 새로운 기술과 머신 러닝 모델들이 쏟아져 나오고 있어

시장에서 도태되지 않기 위해서라도 꾸준히 공부해야 하는 직무입니다 이렇게 한곳에 고여 있지 않고 항상

발전하고 성장할 수 있다는 점이 이 직무에 두 번째 매력 포인트라고 할 수 있겠습니다. 여담이지만 저는 RPG

게임을 굉장히 좋아하는 편인데요. 일을 하는 게 게임 같다고 느껴질 때가 많은 것 같아요. 다양한 과제들을 깨 가면서

계속 성장하고 레벨업해서 가는 느낌이 있게 재미있고 동기부여가 되고 있습니다. 물론 이게 항상 좋은 건

아니겠죠. 때론 성장 속도가 나지 않아서 불안할 때도 있고 하루빨리 더 잘하고 싶은

마음에 조급함을 느끼고 다른 사람들보다 뒤처질까 걱정되기도 합니다. 하지만 요즘에는 이 직무가 안고 가야

하는 과제라고 생각하고 그저 여유를 갖고 꾸준히 공부하는 것을 목표로 하고 있습니다. 세 번째, 나만의 전문성을 쌓을 수

있다는 점에서 굉장한 매력을 가진 직무입니다 괜히 직무 적성을 따질 때 채널 리스트 와 스페셜

리스트 라는 용어를 많이 사용하는데요 다양한 분야에 대한 지식으로 전반적인 통찰력이 있는게 제너럴 리스트 이며

한 분야의 깊이 있는 지식과 경험을 가지고 있는 분들을 스페셜 리스트 라고 하죠 제가 첫 커리어를 IT 기획자로 시작했다고 말씀 드렸었는데요

기획의 업무는 **테러리스트** 에 가까웠습니다 서비스에 대한 이해 분석 능력 기술에 대한 지식과 전반적인 프로덕트 에 대한 이해가

보여 프로젝트를 매니징 하고 통찰력 있는 아이디어들을 낼 수 있는 직무죠 반면 데이터 사이언티스트 는 **패션**

이시테 가깝다고 생각합니다 물론 제너럴 리스트 적인 업무들이 있긴 하지만 특정 분야를 선택해서 나만의

스페셜티 로 확장할 수 있다는 메리트가 있습니다. 가령 누군가 4 AI 스피커나 동영상 데이터 같은

음성 영상 처리 에 특화되어 있을 수도 있고 누군가는 추천 시스템의 혹은 자연어 처리의 강점을 가지고

있을 수도 있겠죠. 대체 불가능한 나만의 스킬 셋팅, 즉 나만의 무기를 갈고 닦을 수 있는 직무 한 점이 굉장히

매력적입니다. 네 번째, 실무자가 주도성을 갖고 업무를 이끌어갈 수 있는 직무 한 점이 매력적입니다. 회사에서 직장인으로 일을

하다 보면 어쩔 수 없이 회사의 방향과 전략에 따라 위에서부터 테스크들이 결정되고 실무단 에서는 그것을 그대로

실행하는 일들이 빈번하게 발생합니다. 제가 기획자로 일을 했을 때에도 이미 윗선에서 서비스 아이디어와 구체적인

화면 컨셉 데까지 다 정해서 내려오는 걸 만 경험했는데 요 물론 큰 그림을 볼 줄 아는 임원진의 판단에 통찰력이

있을 거라고 생각하면서 그 결정을 따르는 편이긴 하지만 때로는 너무 마이크로 매니징 해서 권한과 자유를

인정 듣지 못한다는 느낌을 받았던 것 같아요 그런데 데이터 사이언스 직무는 상대적으로 석박사 이상을 요구하는

전문적인 분야이다 보니 위에서 이미 결정된 태스크를 어떻게 수용하고 실행하느냐 라는 실험자의 영역이 온전히

실무자에게 위임되고 있다고 느꼈습니다 어떤 가설에서 시작하여 데이터를 살펴볼 것인지 어떤 머신

러닝 혹은 딥 러닝 모델을 사용하여 후 적들을 만들 것인지를 고민하고 연구할 수 있는 권한이 온전히 있는

것이죠 이런 면에서 실무자가 높은 자유도와 주도성을 가지고 비즈니스 과제들을 해결할 수 있다는 점이

굉장히 만족스러운 것 같아요 마지막으로 비교적 마감기한에 덜 민감한 직무라는 점이 매력적입니다

이것 또한 제가 기획자로 일을 했을 때와 비교를 안 할 수가 없는데요 통상적으로 서비스 오픈 시기는 백지인

제가 정할 수 있는 게 아니고 윗선에서 혹은 현업 부서에서 고정을 해 둔 경우가 많았습니다 당장 한 달 뒤에

오픈할 수 있는 서비스를 만들어라고 마감 기한이 이미 설정된 채로 서비스를 구체화하고 개발 스펙을 정해

나가는 것이죠 그러다 보니 자연스럽게 시간에 대한 압박감이 컸고 더 다양한 관점에서 서비스를 계획해 보지 못한

채 오픈하기 일쑤였습니다. 반면 데이터 사이언스는 엄격한 연구의 성향도 띠기 때문에 비교적 빠듯한 강기 안에 자유로울

수 있었습니다. 주어진 시간 텀이 또한 상대적으로 널널했는데요. 가령 대략 3분기에 이런 서비스를 오픈하고

싶은데 우선 데이터부터 탐색해 보자 혹은 적절한 모델로 무엇이 있을지 스터디에 몰두하고 시작하는 것이죠. 더 많은

시간적 여유를 두고 다양한 관점에서 탐구할 수 있다는 점이 너무 좋았고 특히 팀원들과 함께 개선 방안에

대해서 논의를 하거나 세미나를 찾아 들으면서 연구할 수 있다는 점도 만족스럽습니다. 시간에 덜 쫓기기

때문에 야근의 빈도나 업무에서 받는 스트레스의 정도 확실히 줄어든 것 같아요. 물론 이건 어디까지나 제가

다니고 있는 회사에 대한 이야기고, 그렇지 않은 회사들도 있을 것 같습니다. 결론적으로 말씀드리자면 저는 현재 제 직무에 너무 너무 만족하면서 정말

하루하루 즐겁게 일하고 있습니다. 물론 때로는 새로 배워야 할 게 많아서 버겁게 느껴질 때도 있고, 내 옆에

있는 사람은 나보다 잘하는데 발전의 속도가 더뎌서 답답할 때도 있긴 합니다. 하지만 전반적으로 보았을 때

직무 만족도는 굉장히 높은 편이라고 자신 있게 말할 수 있습니다. 네, 오늘은 이렇게 내가 개인적으로

느끼는 데이터 사이언티스트 직무의 장점들을 정리해 봤는데요. 누군가는 이 영상을 보면서 이 직무에 더욱

매력을 느끼기도 하고, 누군가는 내가 추구하는 직무와 거리가 멀다고 생각하실 수도 있을 것 같아요. 얘도

사이언티스트라는 직무를 고민하고 계셨거나 궁금해 하셨을 분들에게 어느 정도 도움이 될 수 있었으면 합니다.

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감사합니다. 지금까지 풍금이었습니다.

비전공자가 말하는 데이터 사이언티스트 직업 만족도 | 현실 후기

회사 막내로 시작해 언젠가 대표가 되는 날까지의 성장기록 🌱


곰사원은 곰대표

데이터 사이언티스트 직무의 매력적인 점: 높은 연봉과 밝은 전망

데이터 사이언티스트는 억대 연봉을 받는 직업으로 알려져 있다.

데이터에서 유의미한 패턴을 찾아 비즈니스 기회로 연결하는 일을 한다.

데이터 활용 증가로 데이터 사이언티스트 수요가 꾸준히 늘고 있다.

미국에서는 억대 연봉 직업으로 알려져 있으며, 평균 연봉은 약 1억 3천만 원이다.

한국에서도 높은 연봉을 받는 직업으로 알려져 있다.

끊임없는 성장과 도전의 기회 제공

끊임없이 성장하고 도전하고 싶은 사람들에게 매력적인 직무이다.

새로운 기술과 머신 러닝 모델이 끊임없이 등장하여 꾸준한 학습이 필요하다.

일하는 것이 게임 같다고 느껴질 때가 많다.

나만의 전문성을 쌓을 수 있는 기회

특정 분야를 선택하여 전문성을 키울 수 있다.

다양한 분야의 지식을 활용하는 제너럴리스트적인 면과 특정 분야에 특화된 스페셜리스트적인 면을 모두 갖춘 직무이다.

음성/영상 처리, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 분야로 전문성을 확장할 수 있다.

실무자가 주도적으로 업무를 이끌어갈 수 있다.

어떤 가설에서 시작할지, 어떤 모델을 사용할지 등을 스스로 결정할 수 있다.

상대적으로 덜 빡빡한 마감 기한과 낮은 스트레스

엄격한 연구 성향으로 인해 마감 기한에 대한 압박이 상대적으로 적다.

충분한 시간적 여유를 두고 다양한 관점에서 탐구할 수 있다.

야근 빈도와 업무 스트레스가 확실히 줄었다.