파이썬으로 신입 취업하기

학부 생활동안 파이썬만 주구장창 팠습니다.
물론 학교 수업을 통해 C, JAVA도 배우긴 했지만, 기초 수준에서 벗어나지 않았습니다.

웹 개발도 Django, Flask로 개발하였고, 데이터 분석이나 ML/DL을 다루면서 자연스럽게 파이썬을 더 많이 더 깊게 파게 되었습니다.

그리고 취업 시즌이 다가왔고, 멘붕이 올 수밖에 없었습니다.

저와 같은 고민을 가지신 모든 이들을 위해 적습니다.

 

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우선 파이썬으로 지원할 수 있는 직군에 대해 살펴봅시다.
크게 아래와 같은 세 가지로 구분될 수 있습니다.

1. 웹 백엔드 개발
Django나 Flask로 웹 백엔드를 개발하는 직군에 지원해볼 수 있습니다.
하지만 대한민국은 흔히 스프링 공화국이라 불릴만큼 대부분의 기업에서 Java Spring 좋아합니다.
대충 취업 공고를 살펴보면, 70%가 Spring이고 나머지를 Django, node.js, Kotlin 등등이 가져가는 것 같습니다.
그리고 파이썬 프레임워크 중에서는 또 70%가 Django 30%가 Flask로 느껴졌습니다.

자, 그럼 파이썬으로 백엔드 개발 직무로 들어가기가 어렵냐?
또 그건 아닙니다.
1) 파이썬 프레임워크가 적은만큼 유입도 적습니다. 스프링을 공부하는 학생에 비해 현저히 적기때문에 애초에 경쟁자가 적습니다.
2) 애초에 프레임워크를 구분하지 않는 모집공고도 있습니다. 현업에서 스프링을 사용하더라도, 굳이 스프링 경험을 요구하지 않고 어떤 프레임워크든지 활용해서 개발한 경험만 보는 기업도 있습니다.

위 두 가지 이유로, 충분히 파이썬으로도 백엔드 개발 직군은 가능성이 보인다고 말씀드리고 싶습니다.

2. 데이터 엔지니어
흔히 대용량 데이터를 다뤄본 경험을 요구합니다. 수백만 수천만개의 데이터를 말이죠. 사실 학부생 수준에서 데이터를 구하기조차 어려운데 참 난감합니다.
Spark, Kafka, Hadoop과 같은 용어가 흔히 보입니다.
MongoDB와 같은 NoSQL 경험도 요구되곤 합니다.
보통 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 주된 업무인데, 사실 통계나 수학 지식도 필요할 뿐더러 코딩 능력도 요구됩니다.
학부 시절에서 흔히 다루지 않는 것들을 요구하는 경우가 많기 때문에 신입으로 어렵다고 생각됩니다.
그리고 데이터 직군 또한 석사 이상의 학력을 요구하는 경우가 많습니다.

3. ML 엔지니어
tensorflow, pytorch 등을 이용해서 머신러닝을 모델링하거나 딥러닝 모델을 구축하는 그런 일을 합니다.
학사 수요도 꽤 있곤 하지만, 쉽지 않은 것이 사실입니다.
프레임워크를 활용해서 딥러닝 모델을 구축하는 일은 이제 누구나 할 수 있습니다.
다만 여기서
정확도 1퍼센트를 올리기위해 무엇을 바꿔주어야하는지?
딥러닝 모델이 돌아가는 구조를 정확히 설명할 수 있는지?
데이터를 보고 요구 사항을 보고 본인이 직접 레이어를 쌓아가며 모델을 구축할 수 있는지?
이러한 물음에 명확하게 답변할 수 있는 학부생은 드물다고 생각합니다.
절대 일반화는 아닙니다. (서카포는 제외하겠습니다..^^)

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그래서 파이썬으로 취업하려면 뭘 해야하나?

세 가지라고 생각됩니다.

1. Django나 Flask를 이용하여 백엔드 개발에 집중하십시오.
최대한 많은 데이터를 다루어보려고 하십시오.
본인이 만든 웹 서비스에 유저가 오천만명이라면, 하나의 디비 테이블에 유저 정보를 다 저장하시겠습니까?
게시판에 게시글이 1억건 있다면, 어떻게 설계하시겠습니까?
1초에 1만번의 접속이 이루어진다면,  서버를 어떻게 구성하시겠습니까?
이런 질문에 대해 고민하고 해결하려는 시도를 하십시오.
많이 만드는 것이 절대 중요하지 않습니다. 하나를 만들더라도 deep하게 제대로 만드는 것이 매우 매우 중요합니다.

2. 대학원에 갑시다.
데이터 직군(데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등) 석사 이상을 요구합니다.
ML DL 직군도 석사 이상을 요구합니다.
아니면 석사보다 본인이 실력이 좋으면 상관없습니다.
백엔드가 마음에 들지 않고, 파이썬으로 취업하고 싶다면 선택지는 대학원뿐입니다.

3. 전통 대기업을 노려봅시다.
네카라쿠배가 아닌, 삼성 LG SK 등등 이런 전통 대기업에서는
백엔드, 프론트엔드, ML, 데이터를 엄청 세분화하지 않습니다.
크게 SW, data 등으로 굵직하게 구분합니다.

오히려 이런 직군이라면 다양한 경험이 높은 평가를 받을 가능성이 높습니다.
ML을 다뤄보았다면 좋은 평가 요소가 될 것입니다. 파이썬으로 프로그래밍했다고 해서 아무런 문제 없습니다.
본인이 만족한다면, 이런 전통 제조 대기업이 좋은 기회가 될 수 있다고 생각합니다.

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근 몇개월간 취업 시장에 뛰어들고, 파이썬이라는 무기를 가지고 도전한 결과에 대해 말씀드렸습니다.
제 말이 다 맞다는 것 절대 아닙니다. 좁은 저의 견해에 대해 말씀드렸고,  일반화하시면 안됩니다.
적당히 걸러 들이시고, 도전은 해보십시오.
모두 좋은 결과 있으시길 응원합니다.

댓글은 언제나 환영입니다.