2. 데이터사이언티스트 연봉, 취업전망은?(자연어처리 딥러닝캠프 저자 김기현)

데이터사이언티스트 연봉, 취업전망은?(자연어처리 딥러닝캠프 저자 김기현)

첫 회사의 연봉이 평생 영향을 미침

다음 이직을 염두해두고 실력을 키울 수 있는 회사에 가는것이 중요

대기업,외국계,스타트업 중 추천하는 곳은 돈 많이 주는 곳

스타트업은 체계가 없어서 일을 하는데 어려울 수 있음. 널리 이름이 알려져 있는 곳은 네임 밸류 있음. 주도적으로 프로젝트 참가 가능. 업계에서 주도적으로 하는 것이 중요함

대기업은 높은 연봉, 네임벨류, 체계적인 시스템으로 배울 수 있음. 안주하거나 매너리즘 빠질 수 있음

커리어를 쌓고 이직하는 것을 추천. 주도적으로 참여하긴 힘듦

 

신입사원 연봉 수준?

대기업 학사졸업 4천 중반 + 보너스

유니콘 학사졸업 4천 중후반 + 보너스

실력있는 개발자가 귀한 시대라 연봉이 많이 오른편

 

포트폴리오 준비는?

프로젝트 진행한 것 물어봄

경력직도 준비하는 것이 중요

개인 사이드 프로젝트.

머신러닝 프로젝트들을 깃허브에 정리한 뒤 이력서에 첨부하면 됨

깃허브 == 열정의 척도

하나를 하더라도 꼼꼼하게 고민한 내용들이 면접에서 드러난다.

 

코딩 테스트는?

당연히 봄

일반적인 개발직 코딩 테스트와 유사함

기출 코딩 테스트 풀기 : leetecode.com, 백준

모든 기출을 전부 다 풀어봐야한다.

자료구조, 알고리즘 등을 습득해야 코딩 면접에서 통과가능

 

코딩테스트만 준비하면 되나?

사이드 프로젝트를 진행하면서 코딩 실력이 향상된다.

 

향후 10년 채용 시장 전망은?

2019년, 네이버 ,카카오 공격적으로 채용 진행함.

하지만 인력풀이 채워진 뒤 공격적인 채용은 하지 않고 실력자만 뽑는 추세

즉, 인공지능이 이제 막 인기를 끌던 시기보다 등용문이 좁아진 추세

빅데이터, 머신러닝 기술 문턱 감소 추세

학부 사이드 프로젝트 수준 == 몇 년 전 능력있는 분들의 수준과 비슷

그만큼 수요가 많아졌기 때문

대기업 등용문은 좁아졌으나 분야 막론하고 전반적으로는 활용 범위가 넓어지고 있음

수요는 계속 늘어날 것