안녕하세요. 진로에 대해 갈팡질팡하고 있는 40대 초반입니다. 통계학 석사를 했고 학교에서 domain specific 한 데이터 분석 일을 하고 있습니다. 제 노력 부족 탓인지 해당 도메인에 익숙해지기는 해도 더 나아가는 것에 대해 한계가 조금 있네요. 조그마한 랩에 너무 오래 있었나 싶기도 하고… 새로운 것에 도전해보고 싶습니다.

해온 일은 데이터 분석입니다. R과 bash를 주로 썼습니다. 하드웨어 사서 조그마한 랩규모(10노드, >1petabyte storage) 의 hpc cluster 구성, 운영하고 있습니다. 아주 간단하게 slurm, nagios, ansible 사용하고 있습니다. 필요한 것은 인터넷에서 찾아서 하는 수준입니다.

데이터사이언티스트라고 하기에도 좀 부족하고 시스템 어드민이라고 하기에도 좀 부족합니다. 참고로 컴퓨터 백그라운드는 없습니다. 검색해보니 devops 포지션에 관심이 가는데 주어진 스킬셋을 잘 사용할 수 있는 분야가 있을까요? 어떤 쪽으로 방향을 잡아야 할까요? 가족이 있고 돈벌기 시작한지 얼마 되지 않은지라 일을 벌인다는 것이(?) 조심스럽네요.

지금 하시는게 데브옵스 기본입니다만, 데브옵스가 워낙 회사나 팀마다 하는 일이 다릅니다;; ㅡㅡ 가서 코딩만 하는 경우도 있고, 배포 최적 환경 찾는 일만 하기도 하죠. 다만 관련분야 기본 지식과 디버깅 능력이 요구되므로, 그쪽 직업 찾으셔도 괜찮을 것 같아요. 다만 요샌 IT대기업은 전용 툴, 그외는 클라우드를 주로 써서 준비하실 때 좀 헷갈리실수도… 대기업은 툴 지식보단 전산 개념 또는 밑바닥 지식, 그외는 클라우드 종속적인 지식이 조금 필요한 경향이 있습니다.

답변 감사드립니다. 포지션 자체가 뭉뚱그려놓은 포지션이라 하는 일 역시 다양하군요. “기본 지식” 을 쌓는다면 무엇을 준비해야 할까요? 전산개념, 밑바닥 지식이라는 것에 대해 키워드를 조금 주실 수 있으신지요.

전부 beginner 수준의 hands-on experience 이라 IT 대기업 지원하기에 얼마나 경쟁력이 있을지 그게 의문입니다. 직접 지원해봐야 알 수 있는 문제겠구나 라고 생각하고 있습니다.

문과 학부 나오고 몇개월 트레이닝 거치고 data scientist 라는 사람들도 있는데요
통계 석사 나오셨으면 Machine Learning 만 금방 배우셔서 data scientist 로 시작하시고 ML engineer 까지 가능하실것 같아요

ML 로 Applied Science 리서치를 해왔는지라 익숙하긴 합니다. DS 포지션으로 일을 찾아보는 것도 괜찮을 것 같네요. 답변 감사드립니다.

예를 들면… 리눅스 퍼미션 의미라던지, 메모리 힙이 어떻게 생겼냐, 말록을 콜하면 로우 레벨에서 어떤 일이 생기냐, 커널은 가상메모리를 어떻게 관리하냐, 이런거 물어볼 수 있죠. Http리퀘스트가 왔을 때 서버가 반응하는걸 랜선 수준에서 네트워크 스택, 프로그램, 메모리, 커널 수준까지 일어나는 모든 일을 설명해봐라 이런거요…

답변 감사드립니다. 말씀하신 밑바닥 공부를 해야할 것 같아요.