FANG 아니고 베이 대기업 다닙니다. 박사 받고 4년차.
Base는 200k; RSU (250k per year); Annual Bonus (20k); 합이 대충 500k
RSU는 4년으로 나눠 받지만 매년 리프레시 되니까 결국 한번에 받는 거나 다름 없습니다.

FANG은 비슷하거나 더 많이 주는 것 같습니다.

당분간 인공지능쪽 수요는 계속 올라갈 듯 하고,
그 중에서도 Reinforcement Learning이나 GAN이 유망해 보입니다.

nominal bonus target이 몇 프로유? 20%받았는데 target이 20%인가요?

아닙니다. AIP target 10% .

근데 글의 목적이 뭔가요? 전문가 입장에서 전망을 알려주시는 건가요? 아니면 자랑글인가요?

요새 베이 경기가 뒤숭숭하다보니, 시세를 궁금해 하는 사람들도 있을 것 같아서 올려봤습니다.

감사합니다.

보너스 25퍼 받으신거 같은데 많이 받으시네욥

아님니다. AIP target은 10%. 수정했습니다.

그런데 이정도 받으시면 베이에리어 생활은 어떠신가요? 빠듯하신가요? 도움없이 주택구입 가능한가요?

주택은 요새 1mil초반까지 가라앉아서 마음 먹으면 살 수 있긴 한데요… 아직은 더 떨어지길 기다리고 있습니다.
요샌 아파트 렌트 물량이 워낙 많아서, 매년 이사다니면서 8주 프로모션 챙기는게 경제적으로 이득이더군요.

개구라 니 그리 심심하나

구라는 정말 아님니다. 한 80만불이면 모를까… 50만 언저리는 작년에 FANG의 ML쪽 직군에서 흔하게 보였는데 굳이 이제와서 구라칠 이유가 있나요.
ML쪽 전문성만 있으면 FANG이 아니어도 충분히 베이에서 살만한 연봉 준다는 말씀 드리고 싶었습니다.

실수령얼마쯤대시나요? 탑컨퍼있어야 머신러닝박사로 쳐주나요? 분야정도만맞으면대나요? 은퇴할때까지 한국올생각있으신가요?

실수령액은 매년 주가에 따라 등락이 너무 심해서 계산해봐야 소용이 없더군요.

ML쪽 랩은 아니었는데 관련된 프로젝트를 몇 개 했습니다. 그래서 ML쪽 탑 컨퍼는 없습니다. 있었으면 FANG 갔을까요? 아마 Leetcode안해서 어쨌든 떨어졌을 것 같습니다. 제가 받는 정도는 깊게 안 들어가도 파이썬으로 Gradient Boosting, Random Decision Forest 모델 깔끔하게 만들줄 알면 되는 것 같습니다. 사실 모델 트레이닝보다 데이터 전처리랑 데모용 프론트엔드 개발이 더 오래 잡아먹습니다. Applied ML이라고 해야 하겠네요.

요새 들리는 소문에 의하면 한국도 처우가 생각보다 괜찮더군요. 미국에서 얼마를 받든 크게 손해 안 보고 갈 자리는 있다고 생각합니다. 예를 들어서, 조교수 연봉이 최고 1억이라고 하지만, ML쪽에서 기업 프로젝트 (눈 먼 돈) 많이 따오는 교수님들은 손 쉽게 2억 이상 합법적으로 번다고 하네요. 헤드헌터는 어떤 연봉이든 최소120% 매칭해주는 자리가 있다고 합니다. 근데 미세먼지 때문에 안 갈것 같아ㅛ.

Machine Learning Ph.D admission 에서 GRE랑 일 경력이 낮은 성적을 커버 할 수 있나요?

ML쪽 phd를 따로 안 뽑지 않나요? GRE는 미니멈만 넘기면 큰 의미 없는 걸로 알고 있습니다. 낮은 성적은 상당히 큰 걸림돌이지만, 학교 순위를 좀 낮추시고 그 외에 연구 경험을 잘 포장하면 CS phd가 그닥 어려운 것 같진 않습니다. 졸업이 더 어렵죠.

구라 ㅋㅋㅋㅋ 일베임

AWS인가요,?

Amazon보다 연봉 순위 낮은 기업입니다. 요새 ML에서 연봉 상향 평준화가 일어나나 봅니다.

매년 refresh받기가 쉽지는 않을텐데, NIPS등에 좋은 논문도 내시고 실적이 좋으신 분인가 보네요. Top researcher들은 $1M 찍었다는 NYT기사도 있었죠.

RSU refresh는 개인 성과 만큼이나 회사 재정이 얼마나 튼튼하고 성장하는가에 따라 결정되는 것 같습니다. FA는 주가가 많이 떨어졌고 N은 원래 주식 안주고 G는 오를만큼 올랐으니까 – 그 외의 상장/비상장 기업 중에 성장세가 좋은 곳이면 탑리서처가 아니더라도 많이 받을 수 있을 것 같습니다. Uber, AirBnB, Workday, Salesforce, Adobe, LinkedIn, ByteDance, …

NIPS에 풀페이퍼 내는 분들이야말로 진성 ML연구자죠. 연봉도 연봉이지만 그 외의 지원 (인력, 교육 등) 에서 저와는 티어가 다릅니다.

우와 입이 쩍 벌어지는군요.
아무리 머신러닝이 핫해도 초상위 능력자이십니다.

저는 ML쪽이 아니라 (CS도 아님) 먼 나라 이야기같은데, ML 하면서 .5 밀리언 이상 받으시는 분들은 10-20년만 일하면 적어도 a few 밀리언 모아서 은퇴할 수 있을것같은데 실제 그런가요? 베이 지역이 집값 비싸다고 해도 모기지로 넣으면 다 자산이 되고 나중에 좀 더 싼 동네로 가면 일찍 은퇴하거나 하고 싶은거 소소하게 하면서 살 수 있을것같아요.

500k를 최근 10년간 지속적으로 받은 사람은 거의 없을 것 같습니다. 저만 해도 4년전 초봉은 150k정도였는데 최근 2년간 ML붐이 일어서 일시적으로 찍은 상황이라 내년 경기에 따라서 300k이하로 떨어져도 그냥 그러려니 할 겁니다.

2008년에 G사 정도 입사해서 괜찮은 연봉 받고 2009년에 집 사고, 집 값 올랐을 때 팔아서 모기지 정리하면서 주식으로 계속 재테크 한 사람들이 이상적인 케이스 같은데요. 그런 경우 돈 걱정 크게 안 하면서 재미나 더 큰 임팩트를 찾아서 다른 직장으로 가거나 창업하는 것 같습니다. 은퇴하고 요트로 세계일주하면서도 코딩할 사람들인지라…

2008년 구글 입사는 넘사벽이었습니다. 지금이야 다들 많이 들어가고 leetcode도 있으니까 준비하기도 편하지…

예전에 월가 금융권 인력들이 고액연봉 받았듯이

요즘은 실리콘밸리 엔지니어들이 그렇게 받습니다.

월가에서 고액연봉 받는 사람들은 갈수록 줄어들고, 반면에 고액연봉 받는 엔지니어들은 갈수록 늘어나고…

워라밸 (Work Life Balance)은 당연히 엔지니어가 훨씬 더 좋고…

Hft 27살 1.5m 찍은 사람은 금융권 까는 댓글 보고 웃고 갑니다 ~

누가 깠냐? 피해망상증 환자냐?
니가 그런 애같은 소리하니까 밑에 헤지펀드 망했다는 소리 나오네.

헤지펀드 전성기는 이미 한참 전에 끝난 지 오래됐고

2018년은 헤지펀드 최악의 해

클라이언트들이 썰물 빠지듯 투자금 회수해 가서, 문 닫은 헤지펀드들이 부지기수

https://www.valuewalk.com/2018/12/hedge-fund-index-worst-financial-crisis/

Citadel, Two Sigma, Renaissance Tech이런데는 잘 범.

ML쪽 공부를 시작해야 하나 싶네요. 500K… 부럽습니다.

ML 대접 좋지만, 뭘 하든지 이 업계에서 잘하고 능력있으면 대접 받습니다. Development건, ops건, science건 자신이 조금이라도 엣지가 있는걸로 하세요.

연봉 부럽겠지만, 택스로 나가는 액수 비율도 늘어납니다.

예를 들어 150k받고 50k 세금냈다가 500k받고 200k 세금냈다고 투덜대는건 애들이나 하는 어이없는 소리고..

ML해서 나 이정도 받는다 (진짜라면) 어느정도 role model 이 될수는 있겠으나 향후 전망은 아무도 모르는거죠. 저도 ML하는데 파머에서 해서 원글처럼 연봉이 높지는 않는데 (물론 베이도 아니고), ML향후전망 ….. 흠…..별로 장담은 못하겠어요. ML 생각보다 performance 가 별로입니다 (적어도 파머, 바이오쪽은 잘 안되요. Model은 그럴싸 하다고 하는데 실제로 퍼블리쉬 되었거나 우리가 만든 모델을 적용해보면 ……꽝임). 알기론 이미지 분야하고 fiance 쪽을 제외하곤 ML이 별로 쓸만한 output을 만들지 못하고 있습니다. 언제까지 회사에서 output 도 없이 돈을 투자할지는 아무도 모르죠. 현제는 일단 관심은 끌어놨는데…….함 봅시다.

공감합니다. 모델 아무리 잘 만들어도 실제로 가치를 만들려면 갈 길이 멀죠. 경영진도 똥인지 된장인지 구분 못해서 무조건 많이 주고 데려오는 것 같습니다.

회사에서 어떤분야에 ML를 적용하시는지 여쭤도 될까요?

온라인 마케팅에 사용합니다.

https://www.wallstreetoasis.com/forums/ama-top-quant-firms-first-year-comp-250k-to-400k

시타델 학부 초봉 캐쉬로 400k+ 주는데 아직도 탑 오브 탑은 금융임.

우리 샵에서도 5년차 트레이더들 시타델에서 2M+ 주면서 데러감. 개발자들이 월가 망햇다고 헛소문 퍼뜨리는데 미디언에선 맞는 말인데 탑은 아직도 금융 > 컴싸임.

노노노

그건 “탑 오브 탑” 이야기이고

한단계 더 올라가서, “탑 오브 탑 오브 탑”으로 업그레이드 하면, IT 스타트업 창업자들이 돈은 훨씬 더 잘 범

구글/페이스북/유튜브 초기 공동 창업자들 등등….

무슨 트레이더 고작 2M 받는 거는 새발의 피…

근데 어차피 여기 이민자 게시판에는 “탑 오브 탑 오브 탑”은 고사하고 “탑 오브 탑” 까지 가는 사람 조차도 없음.

그냥 적당히 “탑“만 되도 대성공

현실적으로 “탑”이 될 확률이 가장 높은 분야는 CS… 인정하기 싫지만 사실임….

월가 망했다는 개소리는 돈 잘버는 개발자들이 떠들지 않음. 그런데 관심도 없음. 500k 벌면서 다른 분야 연봉 비교하고 싸우는 인간은 없음. 고액 연봉과는 상관없는 호사가들이 아웅다웅 하는거지.

“제가 받는 정도는 깊게 안 들어가도 파이썬으로 Gradient Boosting, Random Decision Forest 모델 깔끔하게 만들줄 알면 되는 것 같습니다”

ML분야 일함. ㅋㅋ 저 문구에서 ㅂ씐 인증.
주작도 정도것 해야지 Phd가 rf를 Random Decision Forest라고 하냐 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

매년 주식 리프레쉬 되니까 250K 4년에 나눠 받아도 1년에 받는 거랑 똑같다는 거에서 뿜었슴.
구라를 쳐도 정도껏,
구글만 해봐도 주식이 어떻게 리프레쉬 도는지 나오는구만

글구 저걸 깔끔하게만든다는것도 좀 이해가안되네요 요새 저런건다 패키지잘대있어서 가져다쓰면되는데 왜 직접만듬요ㅋㅋㅋ차다리 연구해서 좀 변형 알고리즘 만들어서 성능 더좋게만든다는것도아니고

파라미터 튜닝 하고 갖다 쓰면 열줄도 안되는걸.. 한국 중딩 고딩들도 하고 있음

scipy에 패키징된 RF로 classifier만든걸 굳이 풀어서 설명해야 하나요? https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.08-random-forests.html 이게 왜 bs인증인지 모르겠네요. 게다가 ML전공 phd 아니라고 이미 언급했는데,..

그리고 누가 깔끔하게 직접 만들었댔나? 님들 아는대로 패키징 다되있는 RF써서 문제 푸는거 중딩도 다 하죠. 마찬가지로 뻔하디 뻔한 문제, 데이터도 다 있으면 pytorch나 tensorflow써서 뉴럴넷 만드는 것도 반나절이면 충분해요. 회사도 그거 너무 잘 아는데, 왜 몇 십 만불씩 때려박을까요?

ML 엔지니어님들. 죽어라 파라메터 바꿔가면서 노가다해도 f-score는 0.7에서 맴돌고, 제품개발팀은 맨날 퇴짜놓죠? 모델 트레이닝만으로 풀수 있는 세상의 문제는 5%도 안될거에요. 그 밖을 못 보니까 거기서 빌빌대고 있죠

글 잘봤습니다. 올해 미국 자연과학 (석유 관련) 박사 지원자인데, 석사때 ML 써서 저희분야 문제 풀고 논문 썼습니다. ML 전공이 아니라서 수준은 여기분들에 비해 보잘것 없지만, 분야 탑스쿨에서 비지팅 인터뷰 줘서 다녀왔습니다. ML에 관심이 많더라구요. 그 학교가 ML쪽도 탑스쿨로 알고있는데 가서 열심히 수업듣고 언젠가 글쓴분처럼 되기를 소망해봅니다 ^^; 다시한번 실용적인? 정보 공유 감사드리고 좋은일만 있으시길 바랍니다!