해색주의 조용한 공간

 교과서라고 이름 붙인 책들은 일단 두껍고 내용도 많고 설명도 자세하다. 보통 앞부분 보다가 다 나가떨어지는 것 같다. 사실 나도 그렇게 나가떨어진 적이 많으니깐. 딥러닝 관련해서 책을 나름 많이 봤고 정말 이해가 안되서 포기해야 하나 생각을 할때, 같은 부서 대리님과 이야기하면서 실마리를 풀었다. 내용은 딥러닝의 기본 원리나 아주 어려운 내용보다 가볍고 재미있는 책을 봐야 한다는 것이었다. 사실 틀린 말이 아니었다. 

 결국 올해초에 다시 각잡고 보기 시작한 것이 바로 이 책이다. 최근에 자연어 모델을 쓰는 일을 하게 되면서 실제 회사에서 업무를 하게 되었고 전임자에게 넘겨받은 코드를 가지고 개발 넘기고 하다가 문제가 터졌는데 다행히 그동안 공부한게 있어서 금방 해결했다. 사실 이것 때문에 주말 내내 책만 보고 챗지피티랑 이야기 하면서 공부했는데 다행히 문제를 해결했다. 개발 요청서 작성하기전에 문제를 해결하고 넘겼는데 개발쪽에서도 문제가 생겨서 내가 발견한 문제를 전달해줬더니 금방 해결이 되었다.

 아마, 이때 제대로 못하면 업무를 다른분에게 넘겨야 했을지도 모른다. 이 업무를 담당하고 싶어했던 차장님도 이 문제를 발견해서 전면 수정하는 것을 제안했고, 나는 옵션만 변경해서 그대로 두자고 했다. 내가 만든 코드야 바닥부터 아니까 새로 짜겠지만, 나도 인수인계 받은 코드이고 손을 대려면 정말 많이 건드려야 해서 포기했다.

 이 책도 1/3이 남았고 다음에는 트랜스포머를 활용한 자연어 처리를 볼 예정이다. 요즘은 내가 원했던 일을 할만큰 실력이 올라와서 즐겁게 일하고 있다. 아직 봐야 할 책은 많지만, 이제 내용이 술술 읽히기 시작하니 말이다.

머신러닝의 경우 모델만드는데 6개월, 다음번 모델은 만드는데 1달도 안걸렸다. 빅분기 시험 준비하면서 모델 만드는 프로세스가 어느 정도 머리속에 정리되었거든.

딥러닝의 경우 텐서플로우에사 파이토치로 바뀌면서 갸념 잡늗데 모두 합쳐 3년 남짓 걸렸다. 아직 완벽히 다 아는거는 아니지만 이젠 어느정도 프로세스는 이해할 수 있게 되었다.

나는 다른 사람과 협업 하는 것 특히 코드를 공유하고 의견을 나누며 경험을 전달하는 것을 좋아한다. 이전 회사에서 협업으로 통계모델 개발하고 운영하면서 쌓은 경험이다. 한국에서 데이터 전처리와 가공하면 인도에 있는 모델러가 개발한뒤 한국에서 적용 알고리즘과 업무 적용후 모델안정 검토는 미국에서 한다. 최종 적용 및 실적을 내는 것은 국내 분석가가 하는 분업화된 체계에서 영어와 메신저 채팅 능력이 중요했다.

오늘은 다른팀 계장님이 자연어 분류모델 스터디를 한다고 해서 최근에 했던 업무 설명해주고 분석 환경에 대해서 설명해줬다. 컴공 AI 석사라고 하는데 질문이 날카롭고 자신이 아는 내용을 교차 검증하는 형태의 댜화였기 때문에 좀 지쳤다. 분석업무 실무를 하면서 자연어 모델 관련 공부를 혼자서 해왔던 나는 내경험에 빗대어서 프로세스 설명해줬는데 어느 정도 들을만한 가치가 있었는지 대화를 오래했다.

요즘 MZ들은 말많이 하면 싫어한다고 해서 최댜한 담백하게 설명해주려고 했는데 어렵네. 내가 아는 것을 이해하기 쉽게 설명하는게 능력이라고 말하는데 생각보다 어려웠다. 역시 술을 줄여야겠구나 생각하면서 퇴근중이다. 예전에 내가 이런 일을 할 수 있을꺼라 생각못했는데 3년정도 열심히 따라가니깐 어느 정도 되기는 하는구만.

3년동안 머신러닝, 딥러닝 따라간다고 죽을만큼 고생했는데 이제 챗지피티 코드나 책의 내용 강의 내용이 이해가 된다. 포기하려고 했던 적도 있었고 업무 담당할 기회도 안올줄 알았는데 생각보다 빨리 왔고 다행히 큰 고생없이 정리할 수 있었다. 이제 직접 모델을 만드는 것만 하면 될 것 같은데 말이지.

작년에 혼자서 LGBM 모델 만들면서 고생했던 기억이 난다.

 예전에는 일을 어떻게 받아서 정리하고 주간업무를 쓰느냐에 대해서 고민을 많이 했다. 그래서 코딩보다도 무엇을 어떻게 했는지 그리고 어떤 업무를 어떻게 하는지에 대한 포장에 대해서 많이 고민했다. 내가 하는 업무를 포장하는데 그리고 괜찮은 보고서를 만드는데 고민을 참 많이 했다고 보면 된다. 올해초 팀 개편이 되었고, 이번달에 다시 조직개편이 단행되면서 주간업무 자체에 대해서 많이 고민하지 않아도 되는 단계까지 오게 되었다.

 팀원 한 명 그만두게 되면서 평소에 내가 관심이 많았던 자연어 처리 딥러닝 모델 개발하는 일을 담당하게 되었다. 원래 담당자가 개발한 모델과 함수들을 잘 정리하고 깔끔하게 정리할 수 있도록 만들었다고 보면 된다. 실제 모델 개발하는 일을 하지는 않아서 관련해서 

 정말 많다. 3개 정도의 일을 한번에 하다가 3개 다 끝났다고 생각했는데, 2개가 살아돌아옴. 그 와중에 3개가 새로 생김.

 내가 일을 좋아하기는 한데, 지금 상황은 좀 당황스러움. 그래도 일이 없어서 주간보고 적을게 없어서 고민하는 것보다는 나은데, 이거는 내가 소화할만한 수준을 넘어선 것으로 판단됨. 4월 1일부로 승진하기는 했는데, 이렇게까지 일을 해야 하나 싶을 정도로 많음. 그렇다고 안하겠다고 쌩깔 수도 없는 상황이고. 지금 상황이면 새로운 자연어처리 활용 모델이나 통계방법 적용한 분석은 좀 뒤로 미뤄야 하나 생각중.

 근데, 새로운 분석방법론을 적용해야 새로 생긴 일을 할 수 있을 것 같은데. 슬슬 예전처럼 일도 많고 배울 것도 많은 시점으로 돌아오는 것 같다. 하긴 3년만에 이직전 직급으로 돌아왔는데 그 정도 밥값은 해야 할려나.