물론 '기존'에 인공지능 코인 탄 사람들은 FANG도 가고 교수도 되고 다 자리 잡은건 사실인데
조만간 인공지능 암흑기가 또 올거라고 본다.
지금 들어갈 애들은 정말 고민하고 들어가는게 좋음
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댓글 40개
Peter Naur*
2020.09.06
지금 인공지능 전공하는 학생들이 졸업할때까지의 5,6년동안 한국산업이 커져서 그 공급을 다 감당할수 있으면 그나마 다행인데,
한국의 인공지능 산업 파이가 그렇게 커질까?는 나도 의문임
2020.09.06
ㄹㅇ 뭐해먹고살지
Thomas Hardy*
2020.09.06
로스쿨 초창기 때랑 분위기 똑같네 ㅋㅋㅋㅋ
2020.09.06
글쓴이형 이건 좀 다른 얘기인데 만약 전기공학 학사 - 인공지능 석사 하면 학부였던 전기공학은 이제 아무래도 상관없게 돼? 대학원 들어간지 1달도 안되긴 했는데 계속 그런 얘기 나오니까 좀 불안하기도 하고 정 안되면 전기라도 살려서 먹고살려고 했는데 석사 따고 나오면 이미 인공지능은 레드오션인데 석사만 보고 그럴까봐서
대댓글 1개
대담한 비트겐슈타인*
2022.12.07
연구실이 전기공학에서 파생된 내용+인공지능을 다루면 관련있는건데 아예 컴퓨터비전이나 NLP, 음성인식 등으로 간다면 관련 없다고 봐야겠죠
Fibonacci*
2020.09.06
현직인데 왜 이리 신고가 많아요?
진짜 누굴 믿어야 할지.
IF : 1
2020.09.06
베이에 기업연구소 다니는 현직인데, 상당히 거품이 끼어있다는 거 동감. 사기업에서 돈 못 버는 인공지능 프로젝트들은 3년 내로 다 사라질 것임. 그래도 수익 내는 20%정도는 살아남을듯.
국내 대학에 TO가 이미 다 찾다곤 생각하지 않음. 앞으로 3년 정도는 계속 자리가 날 것 같은데, 그 이후는 문 닫히겠지. 근데 AI/ML쪽으로 사기업 연봉이 겁나 높아서, 교수로 가는 사람들은 최상위거나 or 2티어 미만으로 봐야해. KAIST에서 FANG리서치랩에 초빙 오면 열에 아홉은 퇴짜 놓더라. 실질 연봉이 1/10로 줄어듬.
Charles Kellaway*
2020.09.06
나 MIT 현직인데 개소리하지 마셈
2020.09.06
글쓴이 세부분야가 혹시 어떻게 됨? 컴퓨터비전 이런거 하면 맞는말이고, nlp나 빅데이터 이런쪽은 공급 지금보다 더 성장할 수 있을듯 한데.(물론 교수자리는 다 찼고 기업에서..)
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.06
사기업 연봉이 겁나 높은게 거품이라는거지 일반 개발자보다 연봉 더 줄 이유가 없음 거품끼기 전에 그랬었고
그리고 대학평가랑 BK때문에 이미 국내 대학 교수들 엄청 뽑았고 앞으론 별로 뽑을이유 없고
FANG 연봉이 카이스트 열배라는건 개오바
2020.09.06
믿고 거르는 신고 20개~
2020.09.06
FANG 연봉이 카이스트 10배 ㅋㅋㅋ 난 미국 현직이고 카이스트에 친한 지인이 있어서 알려준다. 일단 AN은 빼자. 애플/아마존은 이쪽 업계 사람들한테 후순위이고 AI얘기하는데 웬 넷플릭스...
FG 가 AI에서 견고한 탑 2인데, FAIR랑 Google Brain Research Scientist는 매년 몇명 안뽑아서 들어가기 힘듬. 지금은 코로나 때문에 더 힘들지. 그리고 둘 다 연구주제 자유도와 세계 최대 인프라가 장점이지, 연봉이 그리 높은 편은 아님. 박사 졸업하고 가면 (구글기준) 보통 L4 고 진짜 잘해야 L5 인데, 아무리 그래도 tc가300k 언저리고 350k 넘기 힘듬. 그리고 연구직 특성상 올라가도 한계가 있음.
카이스트 조교수는 순수 연봉이 9천 좀 안된다고 보면 됨. 여기다 과제 인건비로 연봉만큼 받고 자잘한 강의료 합하면 2억까지 가능하다. 물론 서울대 모 교수처럼 과제 인건비 미친듯이 땡기면 그 이상도 가능하겠지만 그건 논외로 하자.
이 둘만 비교하면, 미국/한국 둘 다 살아본 경험으론 비슷한 수준의 연 수입이다. Bay Area 기준 세금 40% 나오고 살만한 one/two bed 렌트하면 매년 4-5만불 깨질 각오 해야한다. 매년 100k 꾸준히 모으면 잘 모으는 거임. 카이스트 교수는 비용처리 + 교수아파트 등 혜택이 꽤 있어서 1억 모으기 어렵지 않다.
그리고 당연한 얘기지만 단순하게 안정적으로 돈 많이 벌고 싶은거면 차라리 학부 졸업하고 미국에서 Software Engineer 해서 빠르게 올라가는게 맞음. 박사할 시간에 모은 돈도 차이나고, 6-7년이면 괜찮게 하는 애들은 TC 300k 가뿐히 찍는다. 그 후로도 연구직보다 갈 데가 많고. 근데 나도 해봤지만 졸라 재미없는게 문제임.
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.06
애플 아마존은 어떻게든 미국 가려고 하는 국내 개발자애들이나 주로 선호하는데고
랩에서 인공지능 뜨기 직전에 구글간 애들 초봉이 tc로 180K 정도였음
그리고 서카포 교수가기가 일반적으로 베이 회사 가기보다 훨씬 어렵고 사회 위치로는 훨씬 앞서고 경제적으로도 딱히 뒤지지 않지. 애들이 이미 미국에 적응한 경우를 제외하면 국내 학교 포지션 나오면 99프로는 돌아오는듯
2020.09.07
한가지만 더 첨언하면, Software Engineer 하라는게 AI하지 말라는건 아니다. SWE로 AI하는거와 Research Scientist로 AI하는 건 마음가짐이 다르더라. 전자는 실제로 전선에서 제품을 만드는 사람들, 후자는 논문내고 큰 임팩트에 대한 생각을 주로 하는 사람들이다. 둘다 중요하지만, 평균적으론 전자가 더 수요가 많고 돈도 더 많이 벌고 살기도 편하다. 연봉이 궁금하면 https://www.levels.fyi/ 가서 보길. 물론 AI SWE로는 넷플릭스 가서 돈 많이 벌 수 있다. 애플은 하드웨어 중심 회사라 선호도가 떨어지는 거 같고, 아마존은 하도 후려쳐서 잘 모르겠다.
김봉수 교수라고(화학자임) 카이스트 교수 2017년에 조기 퇴임하고 주식 전업투자해서 수백억 번 사람인데. 이분이 카이스트 교수할때 카이스트에서 버는 돈으로는 도저히 자식 유학시키고 원하는만큼 살 수 가 없어서 때려 쳤다고 하는데.
저 위에는 조교수가 연 2억이 어렵지 않다는 말이 나오고...
Fibonacci*
2020.09.07
이 기사만 봐도 위에 Marcel Duchamp 님이 한 말이맞는거 같은데?
https://news.joins.com/article/23643481
무조건 한국온다는 자칭 현직이란 사람들은 그냥 교수병 걸린 국내대학원생들의 망상 아님?
Peter Naur*
2020.09.07
카이스트 재직 30년 다되가는 우리교수도 기본급이 2억 좀 안되고 연구수당이니 수업수당이니 다 합치면 2-3억 (세전)즘 될거같거든
근데 자식 미국 유학시키는데 예체능이라 돈 줄줄샌다고 한다
세전 1억을 벌어도 월 660임. 성과급 포함 연봉이면 세금 더 많이 뗌
월 660중에 자녀학비로 수백씩 드는데 그럼 일반 직장인과 다를게 없음
Fibonacci*
2020.09.07
Peter Naur// 교수는 근데 30년을 한 직장에서 다닐 수 있다는게 큰 듯.
물론 님 교수는 연세가 있으실테니 아니겠지만, 최근 임용된 사람들은 진짜 미친듯이 쥐여짜임.
카이스트니까 억 단위 연봉 이야기 나오지, 인서울 사립은 6-7천, 지방국립대는 5천임.
자연대나 인문대는 과제인건비? 이딴거 없고 국가과제만인데 국가과제는 쥐꼬리만한 인건비 말고는 건질 게 없음.
Peter Naur*
2020.09.07
ㅇㅇ 근데 인공지능 전공한 사람이 자연대나 인문대로 임용될릴 없잖냐
그리고 미국 팁티어 기업에서 지거국을 왜감
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.07
카이스트 조교수 순수 연봉만 9천정도고
국가과제+산학과제 4-5억 하면 연구수당+산학과제 인건비로 추가 1억 정도 가능할거임
그리고 김봉주교수는 수백억 굴리는 사람인데 연봉 2억이 눈에 안차는건 당연한거고
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.07
그리고 몇번씩 이야기하지만 지금 사기업 몸값은 국내건 국외건 거품이 너무 심함
지금 상황은 회사에서 거금주고 이론 연구시켜서 그걸 논문+오픈소스로 풀어버려서
돈 쓰고 남좋은 일만 시키는 상황인데 이게 상식적으로 말도 안되지
Fibonacci*
2020.09.07
국가과제만으로는 1억 땅기는거 불가능하까 결국 산학과제로만 몇억씩 따와서 지 앞으로 인건비 다 돌려야 1억 받는건데, 이런건 돈 되는거 연구하는 극히 일부 학과 교수만 해당되는데.
Peter Naur*
2020.09.07
국가과제 연구수당은 인건비 최대 20퍼밖에 안되는데
산학을 아무리 많이 뛰어도 기타수당이 기본급만틈 되기는 리얼 어려움
Fibonacci*
2020.09.07
그러니까..ㅇㅇ 연구비의 20퍼가 아니라 총 인건비의 20퍼인가 10퍼인가 그럴 것임.
즉 1억 벌려면 bk인건비 기준맥시멈 월급을 받는 학생들을 거의 30명 넘게 거느려야 하는데 우리나라에 이런 교수가 얼마나 있을지.
결국 산학으로 돈 벌어야 하는건데, 산학은 아무나 하나. 컴공이 아닌 자연대 인문대는 답 없음.
자연대 박사과정으로 인더스트리에서 오퍼 오면 진짜 억셉 안하기 힘듦. 본인이 자연과학에 죽고 못살거나 아니면 엄청 천재라서 이미 박사과정중에 교수 자리 입질 오는 사람 아니라면.
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.07
과제비에서 보통 절반정도는 인건비로 잡는 게 통상임. 석사 1명이면 연 2천, 박사 1명이면 연 3천임. 10명 정도만 되도 연구수당 3천이상 가져갈 수 있음. (지금 나도 그러고 있음)
그리고 카이스트 정도면 당연히 산학과제가 줄줄이 들어오지. 산학과제는 1억짜리 해서 교수가 5천 가져가는 것도 가능함
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.07
SPK 중견교수 랩들 보면 연 연구비 10억이상인 경우 흔하다
2020.09.07
난 무조건 한국 온다는 얘기 한적 없음. 연차 쌓이면 미국이 좀 더 상승폭이 높은 건 사실. 그리고 미국이 이분야를 이끌고 있으니까 난 미국에 계속 있고 싶음. 들어가고 싶어하는 사람도 당연히 있고, 케바케지.
저 기사는 350k가 한화로 4억 정도니 뭐 탑 연구원이 몇년 다녔다 치면 틀린 얘기는 아님. 근데 약간 과장 뉘앙스긴 함. 지금 의사 애들이 하는 것처럼 한국 교수 대우가 해외에 비해서 안좋으니 더 지원해 달라는 거지.
카이스트에 있는 지인은 당근 공대고 산학 많음. 1억짜리 과제 하나에 본인 인건비로 3천 잡으면 그거 3개만 해도 본봉 뽑음. 여기서 자연계나 인문계 얘기하는 건 아니잖어
Fibonacci*
2020.09.07
이런거 보면 공대냐 자연대냐 차이가 엄청난 차이를 만드네.
자연대에서는 학생 인건비 250 꽉 채워서 주는거 상상도 못하고, 대부분100-150 등록금은 알아서 (IBS는 지원 가능). 내 지도교수는 내가 학위할때 보니까 10년차 넘었음에도 연봉 '맥스'가 1억 5천인데. 그것도 한창 연구비 잘 따올때 잠깐.
IF : 1
2020.09.07
"FANG리서처에서 KAIST교수로 오면 실질연봉 1/10된다" 내가 정리해줄께. 1/10은 좀 오바였네. 그래도 1/7정도는 됨.
- 내가 현재 2-tier 회사 리서치랩에서 지금 일하고 있음. Base 200k, RSU refresh 200-250k/yr, 그 외 자잘한 보너스 합치면 20k. 이것만 봐도 4년차면 TC로 400k는 넘지? FG같은 tier1도 최소한 이 정도는 주겠지. 근데 이 중에서 RSU는 회사 주식이 평균 2년 묵혀있다가 나오는 거잖아. 최근 4년동안 테크주가 몇 배 뛰었지? G가 1.5정도, A는 3배 이상, 그보다 작은 회사는 더 뛴 곳도 많아. 베이스는 세금/연금/생활비/모기지로 다 쓰고 자산 증가는 RSU가 메인이잖아. 근데 매년 vesting되는 금액이 세전으로 500k-700k임. 왜 주식 대박난 걸 수입에 포함하냐고? 그렇긴 한데, grant받고 나서 묶여있는 동안 미친듯이 뿔어나는걸 어째? 지난 4년을 돌이켜 보면, RSU가 강제로 폭등한 결과로 해서 실질 소득은 (신입phd도) 연간 세전으로 700k정도 챙겨갔다는 거임. 어저께 자산 종합 해보니 4년동안 1.7mil모았드라. 그 중에 RSU vesting이 1.3mil이니까, 회사 주가 오르는게 dominant factor임. levels.fyi에 올라오는 TC가 얼마나 동떨어진 숫자인지 감이 오나?
- "그 정도 스펙 교수면 K에서도 산학으로 4-5억 씩 땡길 수 있다!" -> 이게 가능한 중견 교수가 몇 명이나 되는지 모르겠는데, 적어도 내 분야와 스펙으론 K 못감. 주변에서 일하는 리서처들도 그 정도 스펙은 안되고. 암튼 SKP교수도 많이 벌 순 있는데, 미국 사기업보다 난이도는 높을 것 같음.
IF : 1
2020.09.07
그리고 저 위에 미국 현직이라는 분께 한 마디 드리면... 님이 알고 계신 통계가 한 3년 전 숫자인것 같습니다. 그 때 300-350k는 research scientist로 max에 가까웠을지 몰라도, 지금은 박졸 초봉 정도에요. 그리고 FANG가 연봉으로는 tier1이 아닌것 같네요. 차라리 Zoom이 더 높을듯.
IF : 1
2020.09.07
이게 research scientist랑 swe랑 비슷한 처우라고 생각하냐 아니냐에서 의견이 완전히 갈림. SWE는 levels.fyi만 봐도 대충 각이 나오는데, research scientist는 샘플수가 적어서 통계가 별 의미가 없고, RSU 개인차가 SWE보다 큼. 교수랑 비슷한 의미에서 research scientist는 자영업자에 가까움. 맨날 논문 쓰고 학회다니느라 시제품으로 하나도 못내는 사람도 있고, product팀이랑 짝짜꿍이 잘 맞아서 일개 리서처가 회사 전체 매출에 큰 영향을 끼치는 사람도 있음. 그런 경우 RSU는 정말 넘사벽으로 올라가는데, 얼마받는지 다른 사람한테 왠만하면 말 안함. 괜히 위화감 들고, 통계로서도 큰 의미가 없으니까... 암튼 K대 교수도 산학 열심히 해서 몇 억씩 땡길 수 있는 거고, 리서처도 보너스로 십억씩도 받을 수 있기 때문에, AI/ML쪽 박사가 할 만 하다는 거임.
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.07
ㄴ지금 몇번씩 이야기하고 있는데 지금 잘나가는 애들은 정말 타이밍을 잘 잡은 것 뿐임.
알파고 때문에 언론 조명받기 전까지 ML쪽은 파리날렸음. (내가 그때 들어가서 잘 암). 회사에서 돈 많이 주는 건 지금 외적인 이유로 ML에 거품이 어마어마하기 꼈기 때문이지 AI/ML이 실제로 돈버는데 도움이 되서가 아님. 오히려 지금처럼 다 공개하는 분위기에서는 연구팀을 운영하는 회사일수록 손해를 보게 됨.
이미 웬만한 개발자들은 ML툴을 능숙하게 사용할 수 있음. 회사 입장에서는 ML툴 쓸 줄 아는 개발자들이 이론만 연구하던 ML 연구자들보다 생산성이 아득히 쓸데가 많음. 스킬셋의 하나로 익혀두는건 필요하지만 거기 올인해서 전공하는건 매우 위험하다고 본다
IF : 1
2020.09.07
운이 좋아서란 말에 정말 동의하는데, 이 운이 언제까지 유지될지에서는 의견이 갈리는 듯. 지금 논문으로 나오는 최신 기술 수준이 10이라면, 제품으로 출시되는 건 2도 안되는 것 같음. 예를 들어서, B2B광고 플랫폼용 모댈을 새로 하나 만들고 있다치면, 지금은 rule-based나 unsupervised model만 적용해도 가트너 차트이서 우상향 꼭지점이야. 이거 제품화하는데에 1년 걸리더라. 이걸 supervised에 customoer별로 personalize하면서 federated learning으로 정보보호도 해주고, mixed-initiative explainable UI로 사용성도 높여주고, 기타 등등 논문에 나온 최신 기술 적용하려면 최소 5년은 점진적으로 발전시켜야 할 것 같은데... 그 동안 리서처들 밥그릇은 유지되지 않겠나? 경쟁사보다 비교우위를 차지해야 하니까. 이런 게 다 엔지니어일이라고 생각할 수도 있는데, 공개된 pretrained모델이나 off-the-shelf알고리즘으로 쉽게 풀릴 거리는 아닌것 같아. 그러기엔 도메인 지식 + 해석능력 + 창의적 문제해결까지 다양한 역량이 필요하니까. 한 번 지켜보자구. 3년쯤 후에 라이브러리 몇 개로 솔루션이 귀결되는지.
Jaques Yves Cousteau*
2020.09.07
ㄴ그건 다 기존에 그 도메인에서 놀던 엔지니어들 일이지 이론 연구하는 리서쳐들 일이 아님.
내가 회사 잠시 있으면서 느낀건 개발자들이 최신논문 보고 구현 다 잘만 한다는거
IF : 1
2020.09.08
ㄴ지금 회사에서 ML engineer, research scientist 두 직군이랑 같이 일하는데, 너 말대로 뻔한 구현이 목적이라면 ML engineer들도 충분히 잘 하는 케이스도 많아. 근데 거기서 몇 발자국 더 나가서 이제 더 이상 따라할 논문이 없는 상황도 생각보다 금방 접하게 되더라. 이게 기술적으로 완전히 새로운 건 아닌데, 기존 논문들 다 이해한 다음 회사 상황에 맞게 짜집기 해서 다시 실험 돌리고 쌩쑈를 해야 시제품으로 나올 수가 있거등. 이걸 박사 과정 안 거친 ML engineer가 할 수 있다면 솔직히 그 사람은 이미 박사급이라고 봐야지. 바꿔 말해서, 박사를 뽑는 이유는 최신 논문 읽고, 새로운 솔루션 찾아내는 훈련이 이미 되어 있어서이고. 분야나 시대를 막론하고 박사급이 사기업에서 대우받는 시기는 짧은 편이라서, 아마 아카데미아에서 새로운 약이 나오지 않는 한 조만간 ML engineer들에게 따라잡히겠지. 넌 그게 코 앞에 왔다는 거고, 난 아직 5년 정도는 남은 것 같다.
IF : 1
2020.09.08
ㄴ 한 마디만 덧붙일께. 엔지니어들이 논문을 읽는 동안은 적어도 레드오션이 아니야. NIPS처럼 최신 이론 다루는 학회에 사기업 엔지니어들이 (채용/홍보가 아니라 말 그대로 공부하려고) 참석하는 걸 보면, 다른 연구분야 사람들이 보기엔 신기할 정도임. "엔지니어들도 논문 공부해서 성과를 낸다"는 건, 박사나 교수들이 뽑아내는 이론이 그만큼 가치를 가지고 있단 반증이거등. Hiring manager입장에서, 논문1저자가 지원했는데 인터뷰 안 볼 수 있을까? 실제로 우리 랩에서 자리 나면 제일 관련도 높은 논문 저자부터 컨택하는데, 보통 3-5정도 회사에서 이미 프로세스 진행중인 경우도 많더라. 너 말대로 레드오션이 되면, 제일 먼저 엔지니어들이 더 이상 학회에 참석하지 않고 논문도 안 읽게 될거야. 그 다음에는 교수가 되려는 fresh phd들이 늘어나면서, faculty경쟁율이 높아질거고, 그렇게 겨울이 또 오겠지. 내 결론 내려줄께. 엔지니어들이 배울 껀덕지가 있는 한 아직 늦가을도 오지 않았다.
2020.09.06
2020.09.06
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