미국 빅테크 진로 세미나 - SNU CSE

서울대학교 컴퓨터공학부 25.05.30. 미국 빅테크 진로 세미나

개회사 - 이재욱 교수님

근래 우리 대학의 성과가 좋다. 그럼에도, 아직도 다들 고민들이 많은 것 같다.

이번 자리는 졸업이 얼마 남지 않은 사람들, 나는 뭐먹고 살지 고민하는 사람들이 많다고 생각하는 학생들끼리 모여 앉아서 스스로 고민하는 자리입니다.

여러분들하고 졸업생들하고 함꼐 고민하는 시간이 될 거라고 생각합니다.

 

개회사 - 박연홍 교수님

엄청난 인사이트보다는, 자신이 막 학위를 마쳤고, 막 취업을 했으므로 따끈따끈한 정보 그리고 소회를 전달하겠다.

지도교수를 선택하는 등의 중요한 인생의 결정을 내리는 데 있어, 긍정적인 영향이 있었으면 좋겠다.

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박연홍 박사님 (이재욱 교수님 연구실)

Meta AI & System Co-Design Research Scientist.

ML System

Efficient ML

HW-SW Co-Design

김장현 박사님 (송현오 교수님 연구실)

Apple Research Scientist

ML Algorithm

Training/Inference Efficiency

Large Language Models

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대학원 진학의 장단점 – 박연홍 박사님

「박사과정 진학의 장단점」으로 이야기하겠다. 하나는 원론적인 이야기, 다른 하나는 실용적인 장점

첫째, 문제 해결 능력을 기를 수 있다. 여기서 문제 해결이라고 함은 문제를 찾고, 해결책을 제시하고, 검증 및 테스트 실험 설계 그리고 실험 결과를 글로 쓰는 과정 전체를 포함한다.

박사과정은 이 모든 과정을 반복적으로 수행하며 학습하는 과정. 능력을 기르기 좋다.

이 능력이 단순한 엔지니어를 목표한다면 중요하지 않은 역량이겠으나, Researcher, Leadership role로 가면 굉장히 중요해짐.

회사에서는 이런 능력을 기를 기회가 없다고들 하는 것 같다.

둘째, 박사과정이 해외 취업에 도움이 됨.

해외 취업에 있어 정말 큰 문제가 비자 문제임.

취업 비자를 받는 게 굉장히 어렵고 수 년이 들어감.

박사과정이 이 비자 문제를 해결할 수 있는 가장 확실한 수단.

대표적으로 본인의 우수성을 입증하면 비자가 나오는 제도가 있는데, 정말 공신력있고 정량적인 성과가 나와야 함. 박사과정은 Google Scholar 프로필을 주면 보통 승인해줌. 그러나 코드포스 3000점이나 회사에서 한 성과 같은 건 증명하기 매우 어렵고 승인이 안 될 확률도 높다.

대학원 진학의 장단점 – 김장현 박사님

내가 느낀 가장 큰 장점은 자유도. 이건 누군가에게는 단점이 될 수도 있긴 함.

일반적으로 회사 취업에 비해 박사는 시간 사용이 자유롭고, 내가 쏟은 시간만큼 성과를 낼 수 있다. 회사의 경우 성과가 팀 단위인데, 박사과정은 개인 단위로 성과가 나오므로, 대부분 본인의 노력이 온전하게 성과로 나옴.

그리고 박사과정이 생각보다 기회의 문임. 박사과정 하다가 스타트업 창업 하시는 분들, 학교 가시는 분들, 취업 하시는 분들이 고르게 분포되어 있다.

이걸 나쁘게 보면 불확실성이 큰 것. 그리고 일상에서도 소소한 불합리가 함께함.

 

Q. ppt에 인간관계라 적었는데, 무슨 뜻인가?

김 박사님

대학원에서 나타나는 인간관계와 대학원의 인간관계가 다름.

대학원은 회사에 비해 인간관계가 좁고, 제한적.

즉 한 사람 한 사람이 굉장히 중요해짐

사실 지도교수님의 영향력이 아주 큼. 이런 부분을 신중하게 고려해야 힘.

 

Q. 학위나 논문이 비자를 받는데 도움이 되었다는데, 구체적으로 어떤 부분이 도움이 되는가?

박 박사님

나도 그렇고 김 박사님도 그렇고 「O 비자」 라는 걸로 비자를 받아 나가는데,

이건 실적을 제출하고, 그 실적을 심사를 받은 다음에 나오는 비자.

자신이 박사과정이면, 추천서도 없이 Google Scholar 프로필 보여주면 된다.

근데 학부 취업자라면, 일단 회사에서 한 업무들이 공식 기록으로 안 남아서 증빙하기 애매하고, 추천서도 많이 받아야 함.

그래서 힘들다고 들었다.

 

Q. 워커홀릭/워라벨 둘 중 어떻게 살았는지?
그리고 둘 중 무엇이 박사과정으로서 적합하다고 생각하는지?

김 박사님

다른 분들 말씀을 듣다 보면 생각보다 대학원 시절이 좋았다고 생각하는 사람이 많음

생각보다 나쁘지 않은 것 같고….

본인이 얼마나 압박감을 느끼는지에 따라 다를 것.

나의 경우 1년 차는 기타 동아리도 했었는데, 뒤로 갈수록 여유가 없어지긴 했음.

뭐 그래도 본인은는 박사과정 중에 결혼도 했고, 널널하게 산 것 같다.

박 박사님

앞 3년은 좀 널널했는데, 뒤 2년은 빡셈

 

Q. 이민을 생각 중인 건가?

박 박사님

한국으로 돌아올 것 같긴 한데, 한국으로 돌아올지, 미국에 계속 있을지 확실하게는 모르겠다.

NIW는 이미 청원을 했고, 승인을 받았고 인터뷰만 기다리는 중임

발급에 시간이 걸려서 일단은 O 비자로 나가는 중

 

Q. 박사과정 말고 다른 방식으로도 비자를 해결할 수 있으면, 미국 취업에 도움이 되는가?

박 박사님

가산점 이런 문제가 아니고 비자 해결할 방법이 없으면 기회가 없음. 인터뷰도 못 봄

도움이 된다기보다는 필수조건.

 

Q. 대학원의 단점이 곧 취업의 장점이 될 것 같은데.

김 박사님

현실은, 박사를 하고 취업하는 경우와, 학사 취업의 선택지가 좀 다르니까 거기서 차이가 남.

미리 취업을 하면 안정적인 삶을 하는 사람이 많은 것 같긴 하다

성향 따라서 가는 것.

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빅테크 취업과정 소개 – 김장현 박사님

일단 서류를 통과해야 하고, 코딩 테스트 2개, 그리고 「Technical Interview」라고 해서 연구 주제에 대해 두 세 명과 토론을 함. 이후 「Behavior Interview」라고 해서 인성 면접 인터뷰를 진행하고, 이후 팀 매칭과 연봉협상을 진행.

본인의 경우 서류가 가장 큰 문제. 아직도 서류 어떻게 잘하는지 모르겠음.

meta에 있는 지인분들, 그리고 그 지인의 지인한테 refer를 받아서 보냈는데 전부 리젝 당함. 직접적으로 일하고 있는 사람들의 refer 없이는 억셉 받기 힘듦.

심지어 나는 비자가 없었다 보니까 과반수가 리젝을 당함. 이것도 좀 큰 요소

그렇다고 비자가 있다 해서 붙느냐? 는 또 다른 문제

 

코테 깊이가 깊지는 않은데 넓은 범위의 주제들이 나옴.

간단한 broadcasting in numpy, 난수 생성, 그리고 그 자리에서 Transformer 구현 하기 등등.

 

Technical Interview 같은 경우 자기소개하고, 자신이 쓴 한 논문에 대해서 깊게 이야기함. 관련해서 질문을 받음. 그리고 최근 토픽 주제들 이야기. 최신 트렌드 잘 알면 크게 어렵지 않음

그 이후 인성면접같은건 딱히 Critical 하지 않음

빅테크 취업 과정 소개 – 박연홍 박사님

대충 세 개로 나뉘는데, 코딩 인터뷰, Behavior 인성 인터뷰, Technical 연구 인터뷰

총 인터뷰 수가 대략 여섯 개 정도 있고, 하나당 한 시간 정도 사용.

인터뷰로 까지 가는 경우가 크게 셋 있음

1) called apply - 링크드인 보고 올라옴

2) refer – 지인 추천

3) recruiter - 리크루터에게 연락이 옴.

첫 번째는 가능성이 거의 없고, 보통 2, 3번째 방법으로 들어감

나는 운이 좋아서 50개 넣어서 called apply 가 하나 왔는데, 이건 진짜 운이 좋은 것.

 

Q. 서류에서 영어 실력같이 정량적으로 적을 수 있는 다른 연구 외 수치가 있나?

김 박사님

일단 영어는 interviewee가 알아들을 수만 있으면 됨

다른 건 필요없고 연구 깊이랑 fit이 중요함. 회사에게 필요한 기술을 내가 연구하는가?

박 박사님

CV의 경우 정량적인 영어 성적을 적지는 않음.

연구 실적과 연구 fit이 전부.

 

Q. refer에 대해 조금 더 이야기해달라. 나의 경우 조금 해외 학회를 곧 가는데, 그때 이야기를 나누는 데 있어서 어떤 식으로 접근해서 인맥을 쌓아야 할까.

박 박사님

나도 고민했는데, 어려운 것 같음

가장 쉬운 건 지도교수님 인맥을 통해서 받는 것

본인의 네트워킹으로 받는 경우가 가끔 있기는 한데, 쉽지 않음

본인의 경우 한국인 연구자분들한테 연락을 몇 번 드려서, 제 소개해 드리고, 취업 준비 중이라는 말 하고 요청해 봤는데, 쉽지 않더라.

 

Q. visiting 이 도움이 된다고 했는데, 어떤 식으로?

김 박사님

나는 NYC를 갔다 왔는데, 비자뿐만 아니라, 추천서에도 도움이 됨.

취업 과정에서부터 대놓고 추천서를 줘야 하는 경우가 있을 정도로, 추천서가 중요한 세상이기 때문

그것 외에도, 정보 탐색에도 도움이 꽤 되었다.

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국내 대학원에서의 해외 커리어 – 박연홍 박사님

기회는 확실히 있다. 본인의 역량과 운이 있다면

어렵긴 한데, 그렇게까지 어려운 건 아닌 것 같다.

- 최근 박사 졸업생 6분 중에서 3분이 현재 빅테크에서 일을 하거나, 할 예정.

일찍부터 준비하고, action 취하면 다 가는 느낌

국내 대학원에서의 해외 커리어 – 김장현 박사님

아무래도 연구 실적은 비슷함.

미국 대학 나갔을 때 좋은 점은 기회의 차이.

아무래도 사실 서울은 멀리 떨어져 있고 time zone도 다르니, 꽤 문제

그래도 잘 찾아보면 저희 교수님 중에서 빅테크와 연 있는 분들도 많고 그래서,

마찬가지로 어렵기는 하지만, 그렇다고 아주 어려운 건 아닌 것 같다.

 

Q. 학부와 대학원을 모두 국내에서 다니고 바로 해외에서 일하는 게 어려울 것 같은데, 혹시 대학원 과정 중에 해외 인턴십같이 외국에서 미리 경험을 쌓을 수 있는 기회가 있는가?

박 박사님

저의 경우 인턴십을 시도했었고, 기회도 왔었는데 내가 부족해서 잡지 못했음.

기회는 있었던 것 같음

4년 차부터는 전문연을 시작해서 제한되는 부분이 있었음

나는 해외 경험이 아예 없어서 아쉽긴 함

 

Q. 취업과 연구 중에서 post doc에 대해 어떻게 생각하는가?

김 박사님

post doc을 하는 가장 큰 이유가 학계에 미련이 있어서

그러나 최근 오시는 분들 보면 전부 빅테크에서 오심.

그리고 빅테크도 충분히 학계로 나갈 기회가 있음

개인적인 생각으로는 빅테크 연구를 할 수 있다면 포닥을 하는 건 큰 도움이 못 됨

박 박사님

회사 > 학교는, 경력이 짧은 사람들만 가능함

학교 > 회사는, 나중에 가는 사람이 많음

그래서, academy에서 industry로 가는게 더 쉬움

 

Q. 해외에서 꼭 일을 하고 싶다는 생각이 있다면, 국내 박사를 하고 나가는 게 더 쉬울까? 아니면 박사부터 유학을 가는 게 쉬울까.

박 박사님

해외 취업이 목표라면, 유학을 미리 가는 게 훨씬 쉬움. 기회의 측면에서든 아니면 비자 문제 측면에서든.

다만 20대 전부를 타지에서 보낼 생각을 해야 함.

해외 나간 사람 중에 생활 문제 있는 사람이 많더라.

본인이 이런 부분 얼마나 감당할 수 있는지가 중요한 부분이 될 것.

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연구실 선정 및 진학 가이드라인 – 김장연 박사님

고려할 것

1) 연구 실적과 연구 fit

거기 있는 연구실 사람들이 불행하지는 않은가? 연구가 나랑 잘 맞는가?

2) 학교 name value

미국 대학 기면 영향이 좀 크게 있는 것 같음. 근데 실적 문제 있는 랩이라면 장기적으로 봤을 경우 학교 좋아도 손해일 것 같다.

연구실 선정 및 진학 가이드라인 – 박연홍 박사님

나는 생각이 좀 다름

1) 금전적인 지원

2) 연구 분야

3) 연구 실적

4) 교수님 지도 스타일

5) 연구실 분위기

나는 연구 fit보다는 4, 5가 제일 중요한 것 같다.

애초에 대학원생 1학년들이 완전한 선호가 있을 리가 없음.

내가 다른 분야 갔어도 대충 비슷하게 재밌게 했을 것 같음

그래서 지도 스타일이 나와 맞는지가 중요하고, 이에 학부생 인턴도 추천함.

 

Q. 2019년에 어떤 로직으로 AI 분야를 선택했나요.

김 박사님

나는 2017년에 공부를 시작했는데, 인공지능에 대한 관심이 많아지던 시기임

이때 스탠퍼드의 한 교수님이 처음으로 ML 강좌를 열었는데, 추천으로 그 강의를 보게 됨

재밌어서 더 찾아봄. snuLife에서 스터디 만들어서 시작함

그리고 이미 그때 NAVER, SKT 등에서 AI 랩들을 만들기 시작함

그래서 나는 선택이 어렵지 않았음

metaverse, robotics처럼 유망한데 연구 안 하는 분야가 있어서, 기회는 많다고 생각함

교수님

저는 2008년에 시작했는데, 그냥 재밌어서 시작함. 그 당시 가장 인기 없던 분야가 둘 있었는데, 하나가 그래픽스 하나가 기계학습…. 나는 뭐 데이터 다루는 거 좋고 CS 좋아서 왔는데.

그냥 자기 재밌는 거 하는 게 좋은 것 같다.

박 박사님

나는 trand 따라서 흘러간 듯. 첫 연구는 메모리 연구였고, 트랜스포머 공부한 지 이제 2년 지남. 사실 cs 기초가 탄탄하면, 새로운 지식 배우는 게 쉬움. 예를 들어 robotics가 떴다? AI 하던 사람이 robotics로 가서 연구하면 되는 것.

지도교수님들 분야도 박사 때는 지금과 달랐음.

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대학원 생활 관련 팁 – 김장연 박사님

1) 연구

연구 주제를 잡는 방법에 대해서, 내가 잡은 주제가 나중에 유망할지는 잘 모름.

그런 것보다, 내가 생각했을 때 가장 중요한 문제다 싶은걸, 빨리 해결하고 빨리 출판하자.

이후 스스로 피드백 하고 다시 그 과정 반복. 나는 이렇게 했음

그래서 1년 정도로 완성 시킬 수 있는 주제를 잡아서 완성을 빨리했으면 좋겠다.

그러면 노하우가 생기고 주제 잘 잡는 법이 생김

 

학부생의 경우, 핵심 논문, 모델들 트위터 같은 데에서 볼 수 있는데, 그럼 너무 hot 한 주제들로만 biased 되는 것 같음. google scholar에서 matric 보면 citation 가장 많은 논문 볼 수 있는데, 거기서 유명한 논문들을 공부하는 것을 추천. 학부생들이 당연하지 않은 ㅅ을 당연하게 생각하고, 문제가 되는 것을 문제가 아니라고 생각하는 경향성이 있는 것 같다. 지금의 기술이 얼마나 대단한 것인지 느꼈으면 좋겠다.

 

2) 시간 관리

나의 경우 일주일 밤새우는 것보다 일주일 미리 하는 게 더 좋아서, 미리 잡일들을 해놨었음. 언제 바쁠지 예상이 되기 때문에, 이거에 따라 관리하는 게 좋다고 생각.

 

Q. 논문출판 하나를 하는 데에도 1년이 드는데, 장기적인 motivation을 어떻게 구했는가?

김 박사님

나는 원래 통계학이나 응용수학으로 진학할 생각을 하고 있었음.

인턴십을 했었는데, 논문출판이 고통스럽더라. 내가 쓴 것을 아무도 사용하지 않을 것 같음.

그런데 딥러닝 기술을 연구할 때는, 내가 다른 사람들이 필요로 하는 걸 연구한다는 느낌이 듦

거기서 motivation을 얻은 것 같음

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자유 Q&A

Q. 박사과정 때 결혼하게 된 이유가 궁금하다.

김 박사님

“박사 졸업하고 해야지”라고 생각했었음. 아내 회사가 위치가 계속 바뀌어서 그거랑 맞추다 보니까 생각보다 일찍 하게 됨. 돌이켜보면 미리 결혼하는 게 좋은 듯. 가면 갈수록 책임감이 커짐. (같이 가나요? - 아내와 미국으로 같이 갑니다)

 

Q. 연구할 때 어느 정도는 확신을 가지고 진행하는지 아니면 맨땅 헤딩 느낌으로 하는지?

박 박사님

일단 그냥 해보는 것 같음.

나도 모르고 지도교수님도 모름. 1년 쓴 연구 그대로 날린 적도 많고….

그런 과정에서 배우는 것 같음.

결론적으로 항상 다는 확신이 없는 상태에서 시작함.

 

Q. 해외 빅테크 입사한 분들 평균적인 연구 실적이 있나요? 그리고 연구 실적이 몇 년 정도 인정이 되나요?

박 박사님

나의 경우, 지원한 시점에서 1 저자 논문이 4개. 나는 실적이 좋은 편

대부분은 실적이 좋은 편.

그렇지 않은 사람도 있긴 함. 어떻게 했지? 나도 모르겠다.

정량적인 개수는 크게 말할 수는 없는 듯

김 박사님

정략적인 개수는 필요 없는 것 같고,

논문들이 많은 것보다는 “우리에게 필요한 기술이 있다”가 중요한 것 같다.

저걸 만족하면 2개만 있어도 될 것 같은음. 1개는 조금 곤란할 수도

교수 채용에서는 최근 5년 또는 최근 3년 실적을 따지는데, industry의 경우 박사 과정 때 한 연구는 그냥 다 들어가는 것 같다. 대신 저연차 때 논문이 많은데 3, 4년 차 때 논문이 없으면 매우 곤란하겠지.

 

Q.

박 박사님

연구의 leadership이 industry로 넘어가며 아카데미아에 묘한 패배감이 돎. 그러나 그럼에도 최적화 같은 분야에서 최선을 다해서 연구하면 되고, 대학원의 경우 novel 한 시도를 많이 해볼 수 있어 이점이 있는 것 같다.

미국 빅테크 진로 세미나.pdf

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