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인터뷰 | “내가 데이터의 힘에 매료된 사연은...” 애플 선임 데이터 과학자 대럴 강

2022.08.25 Bob Violino  |  InfoWorld
애플에서 선임 데이터 과학자로 재직 중인 데럴 강은 어릴 적 ‘괴짜 경제학(Freakonomics)’을 읽고 데이터 과학의 매력에 빠지게 됐다. 인터뷰에서 그는 그가 받은 교육과 커리어 선택이 어떤 결과로 이어졌는지 이야기했다. 
 
ⓒDepositphotos

데이터 과학이란 알고리즘 및 시스템을 활용해 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에서 인사이트를 도출하는 과학적 접근 방식이다. 하나의 학문이기도 한 데이터 과학은 수학, 통계, 컴퓨터 공학은 물론 업종 지식 및 기타 정보를 모두 종합해 사건과 추세를 분석한다.

디지털 전환 시대에 데이터 과학자는 수요가 높은 IT 직군 중 하나다. 깔끔하게 코드를 작성하고 데이터에서 인사이트를 뽑아낼 수 있는 데이터 인재에 대한 수요는 그 어느때보다도 더 높아졌다.

미국 구인·구직 사이트 인디드닷컴(Indeed.com)에 기재된 업무 역량에 따르면 수학 및 컴퓨터 공학 기술 외에도 몸담은 산업에 대한 이해가 필요하다. 비정형 데이터를 분석해 해당 분야의 리포트를 작성하고 솔루션을 제시해야 하기 때문이다.

기업에서 요구하는 구체적인 기술 역량으로는 클라우드 컴퓨팅, 통계, 고급 수준의 수학, 머신러닝, 데이터 시각화 도구, 쿼리 언어 및 데이터베이스 관리 등이 있다. 파이썬 및 R 프로그래밍 역량 또한 일반적인 요구사항이다.

인적 자원 컨설팅 업체 로버트 하프(Robert Half)는 “기업이 디지털 전환에 박차를 가하면서 모든 산업(IT, 제조업, 금융, 의료 등)과 기관(학계, 정부, 비영리단체 등)에 데이터 과학자가 필요하게 됐다”라며 “숫자(데이터)를 실행에 옮기는 일은 모든 조직의 숙명이기 때문이다”라고 설명했다.

데이터 과학자가 되는 데 무엇이 필요한지 알아보기 위해 최근까지 모빌리티 기업 우버 테크놀로지스(Uber Technologies)에서 데이터 과학자로 일했던 데럴 강과 이야기를 나눴다. 그는 8월 말 애플의 선임 데이터 과학자로 이직했다.

졸업 후 1년의 공백기로 발견한 '괴짜경제학 열정'
대럴 강은 캘리포니아 대학 로스앤젤레스 (UCLA)에서 경영 경제학을 전공했으며 부전공으로 회계학을 공부했다. 그는 “나는 이민자 출신의 미국인으로 대학에 입학했다. 2년 반 만에 최고 우등생으로 졸업했고, 그 덕분에 대학원에 진학할 수 있는 경제적 여유가 생겼다”라고 말했다.

그는 컬럼비아 대학원에서 데이터 과학 석사 학위를 취득했다. 석사 과정 입문 요건에는 기본적인 수학, 확률, 통계 및 컴퓨터 공학 지식이 있었다고 그는 전했다. 

강은 “원래는 학부 졸업 후 바로 은행 같은 금융 분야에 취업하려고 했다. 경제학 학위를 땄으니 당연하다고 생각했다”라고 말했다.

하지만 졸업 후 1년간의 공백기를 가지면서 그의 생각은 바뀌었다. 재미 삼아 해본 여러 개인 프로젝트에서 영감을 받았다.

“[공백 기간을 가지면서] 애초부터 경제학과에 들어간 계기가 모든 분야에 적용할 수 있는 데이터의 힘에 매료되었기 때문이라는 점이 떠올랐다. 특히 괴짜경제학(Freakonomics)이라는 책을 읽은 것이 큰 역할을 했다”라고 강은 말했다.

이 무렵 그는 또 프로그래밍에 관심을 가지게 됐다. “[개인 프로젝트를 하기에] 엑셀은 역부족이었다”라고 그는 전했다. 강은 무료 온라인 강의로 몇 달 동안 프로그래밍을 독학했다. 

그는 “이런 식으로 데이터 과학 분야에 대한 열정을 발견했다. 경제학과에 들어간 계기와도 맞닿아 있어 더 확신을 가질 수 있었다. 이때가 바로 취업 경로를 바꾸기로 마음 먹고 데이터 과학 대학원 과정에 지원한 시점이다”라고 회상했다. 

그를 데이터 과학자로 만든 3가지 경험: 엄격한 학창시절, 교양 수업, 비공학계열 출신   
말레이시아에서 자란 강은 엄격한 공교육 시스템이 현재 직무에 걸맞는 특성을 기르는 데 도움이 됐다고 말했다. “말레이시아 학교는 규율과 자기 절제(discipline)를 강조했다. 데이터 과학은 종종 큰 인내력을 요구한다. 따라서 데이터 과학자의 중요한 덕목인 근면·성실함과 끈기를 갖추게 된 계기가 됐다”라고 그는 설명했다.
 
이후 UCLA에서 들은 교양 수업이 다른 분야에 대한 이해도를 높이고 전반적인 지적 호기심을 자극하는 데 기여했다. 강은 “교양 수업을 들으면서 다양한 분야에 대한 호기심을 추구할 열정과 끈기가 생겼다. 훌륭한 데이터 과학자가 되려면 세상을 이루는 다양한 분야에 대해 끊임없이 관심을 가져야 때문이다”라고 말했다.

이 외에도 강은 비공학계열을 전공한 배경이 회사에서 같은 비공학계열 출신의 동료와 공감하고 소통하는 데 꽤나 큰 도움이 된다고 전했다. 

강이 밟아온 커리어 
강의 첫 데이터 과학 관련 직업은 현재 파라마운트(Paramount)로 불리는 엔터테인먼트 회사 바이어컴(Viacom)의 인턴직이었다. 7개월 동안 이곳에서 인턴으로 일한 그는 “인생의 첫 번째 데이터 과학 실무였다. 박스 오피스 수익 예측이 주요 업무였다”라고 회상했다.

그는 학계와 산업계 간의 역량 격차를 줄였다는 점을 인턴 경험의 가장 큰 성과로 꼽았다. 이론적인 데이터 과학에서 벗어나 실무에서 이를 응용하는 데 필요한 스킬 셋이 무엇인지 파악할 수 있었기 때문이다.
 
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2018년에 강은 미디어 기업 포브스(Forbes)로 이직해 추천 시스템 구축에 주력했다. 예컨대 뉴스룸의 기자들에게 주요 기사를 추천해주는 시스템을 개발해야 했다.

“이 작업은 백엔드 개발이라는 새로운 역량을 요구했다. 소프트웨어 엔지니어로서 성장할 좋은 기회였다. 더 나아가 데이터 기반의 제품을 완성하는 모든 단계를 경험할 수 있었던 기회이기도 했다. 백엔드 인프라 구축부터 시작해 데이터에서 인사이트를 추출하고 사용자에게 이 인사이트를 전달하는 전반적인 과정 말이다”라고 강은 말했다. 
포브스에서 이러한 일을 맡으며 강은 수준급의 파이썬 프로그래밍 기술을 비롯해 소프트웨어 아키텍처에 대한 탄탄한 이해를 갖추게 됐다.

그리고 3년 뒤, 강은 프로덕트 애널리틱스 전문 데이터 과학자로 우버에 합류했다. 그는 “우버 이츠(Uber Eats) 서비스의 가맹점 수를 늘리고 성장을 돕는 작업에 주력했다. 도출한 데이터 인사이트가 바로 사업 결정 과정과 서비스 개선에 쓰일 수 있도록 노력해야 했다”라고 설명했다.

여기에 더해 그는 데이터 엔지니어링도 주요 업무 중 하나였다고 언급하며 “수많은 출처에서 생성된 데이터 홍수 속에서 사업 현황을 명확하게 전달할 수 있는 결과를 추출해야 했다”라고 말했다.

마지막으로 강은 우버에서 일하며 디자인 실험에도 능숙해져야 했다고 전했다. “우버의 핵심 사업 원칙 중 하나가 데이터 기반 의사결정이었기 때문이다”라고 그는 덧붙였다.  

데이터 과학자의 일상은  
데이터 과학자의 업무 일상에 대해 강은 “예상했을지 모르지만 회의가 많은 시간을 차지한다”라며 “이해관계자들에게 보고서나 프레젠테이션을 전달하고 공감대를 형성하는 시간이다”라고 대답했다. 주로 프로덕트 매니저와 회의하지만 유저 인터페이스 연구원, 프로덕트 디자이너 그리고 소프트웨어 엔지니어 같이 다양한 직능의 사람들과 협업할 때도 종종 있다고 그는 전했다. 
 
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그는 이어 “회의 시간 외의 업무는 진행 중인 프로젝트에 따라 달라진다. 월간 성과 보고를 위해 묘사 애널리틱스(descriptive analytics) 작업을 할 수도 있고, 어떤 수치의 변화 요인을 파악하고자 진단 애널리틱스(diagnostical analytics) 작업을 할 수도 있다. 아니면 발표 준비를 할 때도 있다. 여기서 발표 준비란 데이터 인사이트 도출 과정을 명확히 구성하고 어떻게 특정 권장 사항에 도달했는지 정리하는 과정을 말한다”라고 설명했다.  

커리어에서 가장 기억에 남는 순간 
강은 포브스 시절의 일화를 회상하며 “산업 봉사 활동 프로그램으로 대학원생 팀의 캡스톤 프로젝트를 멘토링한 게 기억에 남는다. 첫 멘토링 경험이라 신기했고, 학생들만큼이나 나도 많은 것을 배웠다. 내가 멘토링한 팀이 기말 캡스톤 쇼케이스 대회에서 1위를 차지했으니 금상첨화가 아닐 수 없었다”라고 말했다. 

커리어 조언: 극복할 위기도 잘 골라야 한다
강은 “나는 ’행운은 용감한 자의 몫이다’라는 격언을 믿는다’라며 ‘처음 일을 시작하면 모든 일이 첩첩산중으로 느껴질 것이다. 하지만 인내심을 갖고 계속 부딪히면 몸이 가벼워지는 순간이 온다”라고 말했다.
 
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또한 그는 “닥치는 모든 커리어 위기를 극복한다고 좋은 것이 아니다. 극복하면 정말 가치 있는 무언가를 배울 때도 있지만, 고생만 하고 끝날 때도 있다. 후자를 피한다면 더 빨리 성장할 가능성이 커진다”라고 당부했다.

마지막으로 강은 필수 기술 역량으로 파이썬과 통계를 배우길 추천했다. 그는 “끈기가 있고 동기가 충분하다면 데이터 과학 분야에 입문해 머신러닝 분야까지 진출하는 것은 그리 어렵지 않다고 본다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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