박사님, 꼭 그래야만 하나요??
제이미 다이먼이 맥도날드 가면 얼마 받을거 같나요?
미니멈 시작입니다. 쩝.

엄청난 재능이 있으시지 않다면 기존 전공 살려서 그 분야에서 인정받으시는게 훨씬 낫습니다.

이건 일기냐 다짐서냐 뭐냐

도전하시는 일들 잘 되시길 응원합니다.

화학 공학이 적성에 안 맞는다거나 아니면 우연히 머신 러닝을 접하고 너무 매료되어서 아무리 큰 손해를 보더라도 나는 머신 러닝하겠다라면 나이가 60이어도 커리어 체인지해야죠. 그런데 더 이상 위로 올라갈 수 없어서 머신 러닝하려는 이유가 이해가 안 가네요.
머신 러닝하면 올라갈 수 있나요?

평생 배워야 한다. 돈버는건 따라오던 안따라오던. 같은 분야를 배우건 럭비공처럼 튀어서 다른 걸 배우건

엘리트 지식인이시네여 역시 지식인은 지식인을 알아보네여

이왕에 배워야 한다면 글고 굶어죽을만큼 돈이 필요한게 아니라면 돈보다는 인류에 공헌하는게 뭘까를 생각할수있음 좋겠지. 이건 철학이 있어야 하는데 그게 뭔지 아무도 몰라. 심지어 ai도 인류를 파멸로 몰아갈 아이러니쟎아. 하여간 그거에 상관없이 인간은 먼가 죽을때까지 두뇌를 놀리면 안돼.

몸도 마찬가지.

멋진 도전이십니다. 응원합니다!

현재 커리어의 데드엔드를 눈앞에 두고 과감하게 변화를 도전하신건 정말 응원합니다! 잘 되실꺼라 믿어요.

현재 일에도 충실하면서도 시대의 변화와 흐름을 잘 보고 그때그때 새로운 필요한 교육을 받으며 쓰일수 있는 새로운인재로 다시 재탄생해서 커리어와 삶을 이어나야가야할 시대가 앞으로가 아니라 이미 시작되었구요.

우리 부모님 세대와 현재를 살아가는 우리세대들의 커리어레더에서의 큰 차이점 같습니다. AI가 등장하면서 더이상 평생직장도 없고 평생 분야도 없으며 그리고 한 분야에서의 평생 박사도 이젠 없습니다.

하고싶은거 하면 됩니다. 대단하게 생각치 마세요.
의사 변호사도 해보니 아니라 다른분야로 가는 분덜 많음

Oo님, 맞는 말씀이세요. 제 말을 간단히 요약하면 님이 말씀하신게 되겠네요.
사실 저도 새분야로의 도전 중에 있습니다. 쉽지 않지만 새로운걸 배우면서 굳어졌던 머리도 깨쳐지구요. 아마 그 느낌이 좋아서 더 도전을 하게 되는것 같습니다.

도전을 응원합니다
근데 정말 궁금해서 여쭤보는데
박사급에 정유회사 다니시면 안정적이시고 보수도 나쁘진 않을텐데 왜 이런 결심을 하게 되셧나요?

올라가지 못하셔서 자존심이 상하셔서 그런건가요 아니면 올라가지못하면 머지않아 나가야 되서 그러시나요 ?

머신러닝을 한다면 사실 님에 커리어에서 플러스로 시작할수도 있습니다. 위에 어떤 분은 커리어 리쎗이 되는것을 지적을 하셨지만 머신러닝이란건 조금만 들어가보면 그 분야에 깊은 지식이 많이 필요합니다. 머신러닝 돌리는것 자체는 아주 쉽습니다. 당연히 화공쪽에 이용할수 있고 화공쪽에 경력이 있는 사람이 필요하죠. 더구나 머신러닝 쪽은 특별히 어떤 전공을 했는지 그런것도 잘 안봅니다. 그러나 잡써치를 할때는 머신러닝을 그냥 공부하는것도 중요하지만 데이터를 가지고 직접적으로 이런 문제를 해결할수 있다라는것을 보여주는게 중요합니다. 님이 아는 화공 데이터를 가지고 님이 직접 ML 프로젝트를 해서 모델을 만들어 보세요. 그러면 화공분야에 데이터싸이언스로 분명히 자리가 있을겁니다.

molecular dynamics simulations

화학쪽은 너무 너저분해서 (난 단순한 사람) 관심없는데 화학쪽에 유일하게 관심있는쪽이 분자구조나 디엔에이 구조쪽.
논문보니 분자구조하는 사람들이 쿼터니언도 80년대부터 이용했고 논문도 수학많이 이용하더만. 로봇스트럭처하고도 상당히 밀접한 분야가 있고.

제가 아는 시뮬레이션 하던 사람들도 ML/AI 쪽으로 틀어서 대기업 다니면서 아주 잘 나갑니다. 한분은 퀀텀 시뮬레이션 전공인데 자료구조/알고 + 코딩인터뷰만 공부하고 크루즈->웨이모->엔비디아로 4년 안에 점프하면서 연봉 3배는 넘게 올랐을 겁니다. 지금은 엔비디아에서 시니어 매니저로 TensorFlow/OpenXLA?인가 한다던데. 다른 한분은 반도체 시뮬레이션/모델링 잡에서 역시 자료구조/알고 + 코딩인터뷰만 공부하고 연봉 올리면서 ML Engineer로 MS 갔고요. 이쪽 물리/수학 전공하신 분들은 워낙 새로운 지식 습득이 빠르고 많은 부분이 겹치기 때문에 충분히 전 경력을 살리면서 커리어 체인지를 하는 것 같습니다. 절대 리셋 아니고 미니멈 시작이 아닙니다.

molecular dynamics simulations 이거 아주 좋습니다.
머신 러닝 분야에서도 물성하고 연관된 industrial이 존재하며, 님의 장점을 살려 꼭 머신러닝을 보다 잘 활용하시면 취업도 가능하다 생각합니다. 위에 얼척없는 댓글들은 가볍게 무시하시고, 가셔도 됩니다.
화이팅입니다.~~~