[끄적끄적] Research engineer >> Research scientist

요즘 능력을 인정 받기에는 research scientist보다 research engineer 트랙이 더 현실적인 것 같다. 구분 상 전자는 새로운 알고리즘을 만들어 내는 것에 집중하는 반면 후자는 알고리즘을 만드는 것과 더불어 실제 활용까지 고려한 추가 개발을 포함하는 범위인데, Research scientist가 빠른 속도로 치고 나가는 pioneer 같은 느낌이라면 research engineer는 그 길을 다지는 settler 같은 느낌이라고 할 수 있겠다. 

 

요즘 전세계적으로 정말 유효 연구를 하는 reseach scientist는 빅테크 내부의 소수이고, 나머지는 그 소수가 만든 내용을 활용하는 2차 연구 그리고 리팩토링/변환/가속화가 전세계의 나머지인 모양으로 가는 것 같은데, 이 와중에 career path를 고민한다면 후자를 택하는게 현명해보인다. 압도적인 아이디어로 치고 나갈 자신이 있다면 research scientist를 꿈꾸며 일해도 되지만 그게 아니라면 적당히 논문을 읽고 이해하고, 구현할 수 있는 정도 레벨에 머물고 개발 역량에 시간을 쏟는게 앞으로 더 좋아보인다. 솔직히 내가 천재일 확률이 얼마나 높겠는가. 가끔은 내가 과연 연구원이라고 불릴 자격이 있을지 내 스스로 생각해볼 때가 있다. 나는 지금 받는 돈 만큼의 값어치를 하는 사람인가, 그 기대만큼 의미있는 것을 만들어내는 사람인가 말이다. 차라리 개발 역량이 뛰어난 것이 더 의미있지 않을까 생각한 적도 더러 있다.

 

보통 학위를 마치고 나오면 대부분 high-level coding에만 익숙한데, 사실 이 정도 수준은 회사에서 크게 도움이 되진 않는다. python, pytorch만 조금 다뤄본 상태에서는 회사가 기대하는 수준의 기능을 구현하기엔 무리가 있기 때문이다. 결국 c++가 됐든 cuda가 됐든 더 low-level coding, 특히 하드웨어를 고려한 개발이나 속도를 고려한 개발을 할 줄 알아야 내 가치를 인정 받는 것 같다. 

 

따라서 연구도 연구고, 논문도 논문인데 결국 코딩을 잘하는 사람이 되어야 살아남는 것 같다. 나도 이 부분이 요즘 고민인데 시간을 따로 빼서 좀 공부를 해야겠더라. 속도가 너무 빠르다. 도태되고 싶지 않다. 코딩 덕후가 답인 것 같다.