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저 같은 경우는 시작 단계의 기술벤처에서 일한 경험도 있어서 스타트업으로 이직하는 것에 큰 거부감은 없었습니다. 오히려 B2B 분야에서 일한 경험이 있었기 때문에 제조/산업 분야의 B2B AI를 개발하는 마키나락스에 적응하는 것도 수월하리라 생각했습니다.

이직을 결심한 가장 큰 이유는 데이터 및 AI 분야의 성장 가능성이었어요. 산업의 흐름을 봤을 때 기존에 몸담았던 통신 분야는 성숙기에 접어든 시점으로 내부적인 구조 재편이 완료되며 안정기에 접어들었다고 판단했습니다. 통신의 표준화가 이뤄지며 제조업이 강한 중국 등의 나라가 유리한 입장에 놓였고, 새로운 아이디어를 발산하고 실현시킬 기회가 적어진만큼 일할 기회도 적어질 것이라 생각했습니다. 향후 산업 측면에서도, 커리어 측면에서도 데이터 및 AI 분야가 매력적이라고 판단해 합류하게 되었습니다.

다양한 산업의 ‘현장’에서 발생하는 문제를 해결하는 일에 관심이 많은 구성원들과 함께 일하면 좋겠습니다. 현장의 문제를 파악하기 위해서는 때로는 수학, 자연과학, 인문학 등의 기초 학문과 ▲에너지 ▲반도체 ▲자동차 등 다양한 도메인에 대한 이해가 필요한데요. 그래서 머신러닝에 대한 기본적인 지식과 함께 다양한 분야에 대한 호기심이 열려 있는 분들이 저희 팀과 시너지를 낼 수 있을 것 같습니다. 또한, 프로젝트 진행에는 메인 문제 해결을 위한 노력 외에도 부수적인 일들이 수반되는데요. 예를 들어 ▲데이터의 수집과 처리, ▲ 고객 맞춤형 산출물 제공 시스템 개발 등의 일이 필요할 수 있습니다. 이를 위해서는 소프트웨어 기술과 함께 새로운 기술도 익혀야 합니다. 빠르게 변하는 IT 환경에서 새로운 것들을 능동적이고 빠르게 학습힐 수 있는 자질이 무엇보다도 필요한 스킬셋이 아닐까 싶습니다.