아이펠(AIFFEL)의 실제 무언가를 직접 해보면서 배우는
‘Learning by Doing’ 방식이 굉장히 인상 깊었어요.
저는 책상에 앉아서 이론을 먼저 공부하고 이해한 다음에 무언가를 해보는 식의 공부를 해왔는데 아이펠은 무조건 프로젝트를 통해 직접 손을 더럽혀가며 배우는 것으로 알고 있거든요.
그렇게 해서 손을 더럽혀가면서 배운 내용은 머리가 잊어버릴지라도 손은 여전히 기억하게 되거든요.

미국 실리콘밸리 스타트업 싸이퍼롬(Cipherome) 리서치 디렉터인 사무엘 킴과 아이펠에 대한 교육 철학에 대한 의견 및 취업관련 조언을 인터뷰를 통해 만나보았습니다.

Q. 자기 소개 부탁드려요.

안녕하세요. 사무엘입니다. 현재 미국 실리콘 밸리에 있는 싸이퍼롬에서 Advanced Research팀의 디렉터로 일하고 있습니다. 싸이퍼롬은 헬스케어 분야의 Precision Medicine – 개인 맞춤 약을 최적화하는 일을 하고 있습니다. 전통적으로 바이오 인포메딕 학문을 사용하던 일들에 이제 AI가 적용되고 있죠.

Q. 아이펠 캠퍼스 졸업생 분이 세 분이나 싸이퍼롬에 있다고요?

모두의연구소와 아이펠을 초창기 때부터 관심을 가지고 소셜미디어나 지인을 통해 지켜보고 있었어요. 그런데 이번에 AI 쪽 채용을 진행하면서 아이펠 출신인 세 분과 함께 일하고 있어요.

처음에는 우연히 저와 같이 일하게 된 분의 이력서를 보다가 아이펠 출신이라는 것을 알게 되어 신기했는데, 그분의 태도나 성과가 회사 내에서도 다 좋다는 평가를 받기 시작하면서 이 분의 출신이 어디냐, 이런 분들이 또 있으면 채용을 하자라는 의견이 모아져 아이펠 졸업생을 한 분 더 뽑게 되고, 또 한 두 달 내에 한 분이 더 입사하게 되어 지금은 세 분이 계시네요.

Q. 채용 공고를 모두의연구소 커뮤니티에만 올리셨다고 들었어요.

저희가 아이펠 출신 분을 두 분 채용하고 난 후 머신러닝 엔지니어를 뽑기 위한 채용공고를 모두의연구소 커뮤니티에만 올린 이유는 모두의연구소에 대한 신뢰가 있기 때문에 퀄리티 컨트롤(Quality Control)이 되고 나서 이력서를 받는 것이 좋다고 생각했기 때문이에요. 텐서플로우 케이알(Tensor Flow KR)이나 다른 여러 가지 머신러닝 커뮤니티가 있긴 했지만 그중에서도 모두의연구소에만 올렸어요.

Q. 아이펠 캠퍼스의 교육 방식과 철학에 대한 현업 AI 전문가로서의 생각이 궁금합니다.

저는 인공지능 공부를 계속해 왔고 학교에서 박사까지 받았는데 아이펠은 제가 했던 것과 완전히 다른 방법을 택하고 있는 것에 굉장히 신기했고 재미있었어요. 무언가를 직접 해보면서 배우는 Learning by Doing 방식이 굉장히 인상 깊었어요.

저는 책상에 앉아서 이론을 먼저 공부하고 이해한 다음에 무언가를 해보는 식의 공부를 해왔는데 아이펠은 프로젝트를 통해 직접 손을 더럽혀가면서 배우는 것으로 알고 있거든요. 이런 교육방식에 대해 장단점이 있겠지만 손을 더럽혀가면서 배운 내용은 머리가 잊어버릴지더라도 손은 여전히 기억하게 되거든요.

Q. 기업에서 필요로 하는 실무적 능력을 갖추려면 교육 프로그램에서 어떤 내용이 중요하다고 생각하세요?

기업 입장에서는 실제 데이터를 만져본 사람을 굉장히 선호해요. 실제 데이터와 가공된 데이터의 가장 큰 차이는 얼마나 깨끗한 가이거든요. 실제 현업에 가게 되면 깨끗한 데이터를 구하기가 쉽지 않거든요. 가공된 데이터로만 공부한 사람은 실제 그 노이지(noisy)한 데이터를 가지고 일을 하다 보면 내가 배울 때와 다르다는 점에서 굉장히 좌절하는 경우가 많거든요. 그래서 그 간극을 줄이기 위해서는 실제 데이터를 가지고 교육하는 것이 정말 필요하다고 생각합니다. 아이펠 해커톤에서 실제 기업 데이터를 활용 한 프로젝트를 하는 것을 굉장히 좋게 보았어요.

Q. 아이펠 캠퍼스 출신 분들과 일하시면서 동료로서 느낀 공통된 특징이 있으셨을까요?

저희 팀에 아이펠 출신 분이 세 분이 있는데, 아직 세 분 밖에로 될 수도 있잖아요. 그래서 세 분에 대해 성급한 일반화라고 할 수도 있지만 공통점에 대해 얘기한다면 ‘성장충’ 같다는 말을 많이 했어요. 성장에 대한 목마름이 있어요. 성장에 대한 목마름이 있는 게 동료 입장에서 피곤합니다. 피곤하다는 얘기가 부정적으로 말하는 게 아니고, 동료를 피곤하게 만드는 사람이 진짜 좋은 동료라고 저는 생각해요.

지금 우리가 하고 있는 것에 만족하지 않고 하나 더 해보자, 실험 한번 더 해보자, 이렇게 하면 좀 더 좋아지지 않을까라고 계속하면 그 동료는 피곤해지잖아요. 그렇지만 그게 결국에는 회사를 위하는 일이고 자신을 위하는 일이고 또 동료를 위하는 일이라서 그런 면에서는 분명히 서로에게 도움이 되는 것 같습니다.

Q. 채용 시에 중요하게 생각하는 인재상이 궁금합니다.

사람마다 다르겠지만 저의 경우 지원자분의 태도를 제일 많이 보는 것 같아요. 이분이 얼마나 유연한가. 유연하다는 말은 지금까지 해왔던 것, 알고 있는 것에 집착하지 않는 거죠. 소위 말하는 컴포트 존에 머무르는 것에 집착하지 않고 새로운 것이 주어져도 해 볼 수 있는 태도예요. 그건 안 해봤는데요, 잘 모르겠는데요 라는 태도보다는 할 수 있을 것 같아요라는 태도를 저는 제일 많이 보는 것 같습니다.

Q. IT와 AI 쪽 취준생 분들은 워낙 기술이 빠르게 변화하기도 하고 내용이 광범위하다 보니 어느 정도까지 공부를 하고, 준비를 해야 취직이 될까 막연하고 답답해하시는 분들이 많더라고요. 그분들을 위한 조언이 있을까요?

채용 인터뷰를 하다 보면 내가 10년만 젊었어도 나는 취업을 못 했겠구나라는 생각을 많이 해요. 그만큼 요즘 AI 공부하는 분들, 개발자 분들 실력이 대단하세요. 저의 이 말이 취준생분들에게 위안이 되었으면 좋겠고요.

말씀하신 대로 AI는 특히 발전 속도가 굉장히 빠르잖아요. 현실적으로 그걸 다 팔로우할 수가 있을까요. 저도 못하거든요. 한 달 정도 논문 안 보면 기술은 이미 발전했죠. 현실적으로 넓고 깊은 것들을 다 커버하기는 현실적으로 쉽지 않다고 생각합니다. 그래서 특별히 내가 가고 싶은 도메인 분야가 있다면 그 분야에서의 도메인 지식 취득하는 것이 좋다고 생각돼요.

Q. AI 분야 채용이 석사만 채용한다, 경력자만 뽑는다는 얘기가 많이 들었는데 어떻게 생각하나요?

저는 처음 듣는 말이에요. 물론 이력서는 중요합니다. 하지만 어떤 경력을 갖고 있느냐 그리고 어떤 일을 해봤느냐가 중요하지 이분이 석사가 아니라고 박사가 아니라고, 전에 다녀본 회사가 없다고 안 뽑지 않거든요. 이력서를 읽는 것은 어느 학교를 나왔는지를 보는 게 아니고 이 사람이 무슨 일을 해봤는지 그리고 앞으로 어떤 일을 맡겨도 될 사람인지를 보죠.

전 대기업과 한국계 기업은 잘 모르지만 외국계 기업, 실리콘 밸리에 있는 스타업들이 학위를 보거나 경력자만 채용한다는 말은 저는 정말 처음 듣습니다. 그런 소문에 용기를 잃을 필요가 없어요.

Q. 마지막으로 외국계 기업에 취업하고 싶은 분들을 위한 조언을 부탁드려요.

커뮤니케이션 스킬은 굉장히 중요하고 그래서 영어도 굉장히 중요한 팩터 중에 하나라고 분명히 생각을 합니다. 하지만 커뮤니케이션은 언어로만 하는 건 아니잖아요. 개발자들은 커뮤니케이션을 코드로 하죠. 물론 영어를 사용하기도 하지만 코드를 사용해서 소통을 많이 하잖아요. 그렇기 때문에 영어가 중요하지만 그게 전부는 아니라고 말씀드리고 싶어요.

또 외국계 기업은 한국 기업들보다 수평적으로 알고 있어요. 외국계 회사들은 기본적으로 직책과 직무가 하는 일과 그 사람의 타이틀이 되게 밀접하게 연결돼 있지 않아요. 그래서 주니어 레벨이더라도 하는 일에 따라서 얼마든지 리드하는 역할을 할 수 있기 때문에 개인의 성장을 위해서는 외국계 기업이 더 좋을 거라고 생각합니다. 수평적이고 자기가 하고 싶은 만큼 능력을 펼칠 수 있고, 눈치 보지 않는다는 점이 장점이죠.

싸이퍼롬은 헬스케어 도메인에 있는 회사고 개인에게 맞는 약을 최적화해주는 일을 목표로 하다 보니 AI 관련 인재가 많이 필요하게 됐어요. 전통적으로는 작은 데이터만 활용하다가 최근에 기술이 발달되며 AI를 적용하는 움직임이 최근에 많이 일어나고 있어요. 할 일 도 많고, 그렇기 때문에 인재도 많이 필요하죠.

음성, 영상 같은 전통적 AI 도메인 분야 학문은 이미 엄청나게 발전을 해서 얼마나 기여를 할 수 있을까 의문이 들 수가 있지만 저희 회사처럼 전통적으로 바이오를 하다가 가장 최근에 AI를 사용하기 시작한 도메인으로 오면 본인이 새롭게 기여할 수 있는 역할이 굉장히 크죠. AI에 대해 열정이 있는 분은 용기를 갖고 누구나 도전해보시길 바랍니다!

싸이퍼롬(Ciphrome) 리서치 디렉터 사무엘 킴

사무엘님의 선배로서의 따뜻하고 진솔한 조언을 들으며 AI를 공부하는 분들이 AI가 필요한 많은 산업 분야에 도전하는 만큼 더 큰 꿈과 희망을 갖게 되면 좋겠다는 생각을 했습니다.

AI 융합인재로 내 인생의 전환점을 만들고 싶은 분들의 도전, 아이펠 캠퍼스에서 기다릴께요!