FAANG에서 기계학습 엔지니어로 일하고 있으며, 지난 6개월간 수동적으로 구직 활동을 해왔음. 많은 회사들이 관심을 보였지만, 실제로는 대부분의 리크루터가 다양한 단계에서 연락을 끊어버림. 리크루터의 관심은 자존심을 높이는 지표일 뿐, 실제로 구직에 성공하지 못하면 아무 의미가 없음.
기술 수요가 높음에도 불구하고, 채용 기준은 매우 높음. 특히 회사들은 자신들의 기술 스택에 정통한 사람을 찾고 있어, 한 가지 ML 프레임워크에만 익숙한 나로서는 많은 일자리가 제한됨. 한 회사는 필요한 최소 경험이 8년인데 6년밖에 되지 않는다는 이유로 나를 탈락시킴.
지금까지의 결과는 1번의 거절과 2번의 하향 조정(Staff+ 포지션을 목표로 하고 있음)을 받음. 구직에 전념하지는 않았지만, 아직까지는 성공적인 제안을 받지 못함.
대부분의 회사는 현재 내 보상의 절반 정도를 제안함. 소수의 회사만이 더 많은 금액을 제안할 수 있음. FAANG에서 항상 그랬지만, 지금은 더 두드러진 것 같음.
전반적으로 현재 ML 엔지니어의 구직 시장은 소프트웨어 엔지니어보다는 나은 편이지만, 2020-2022년의 시장과는 매우 다름.
Key Elements for Job Search Microsite
전문적인 프로필 사진을 가지는 것이 중요하다고 하지만, 두 가지 이유로 본인은 그렇게 하지 않음. 첫째, 사진작가로서 카메라 렌즈 뒤가 아닌 버튼 쪽이 더 낫다는 것을 배움. 둘째, 미국에서의 채용에 사진이 속하지 않아야 한다고 생각함. 불공정한 편견의 긴 역사 때문에, 이름과 마찬가지로 성별, 인종/민족 배경, 계급 등의 사회경제적 지위에 대한 단서가 될 수 있음. 소셜 미디어 같은 사이트들이 이력서에 다시 사진을 도입하기 전까지는 미국에서 사진을 채용 과정에서 제거했었음.
심지어 경력이 많은 개발자에게도 많은 노력이 필요하지만, 30개의 지원서로 3개의 제안을 받는 것은 꿈같은 일임. 경력 초기의 사람들은 100개 이상의 지원서를 제출하고 몇 번의 면접을 보고, 행운이 있다면 한 번의 제안을 받을 수 있음.
소프트웨어 엔지니어들에게 구직 시장이 좋지 않은 것은 사실이지만, 엔지니어 매니저, 제품 매니저, 디자이너, 개발 관계자 등 지원 역할을 하는 사람들에게는 훨씬 더 나쁜 것 같음. 본인의 사회적 관계에서는 이러한 역할을 하는 사람들이 일자리를 찾는 데 정말 어려움을 겪고 있는 반면, 개발자들은 일자리를 찾고 있지만 이전보다 느린 속도와 더 나쁜 혜택으로 찾고 있음.
첫 번째 실패한 면접에서는 두 종류의 말만 지원하는 제한된 체스 프로그램을 작성해야 했음. 프로젝트 구조, 데이터 모델, 말의 유효한 움직임, 테스트가 필요했고, 2시간 내에 해결책을 보내야 했음. 체스 프로그램을 작성한 경험이 있지만, 2시간 안에 이를 수행하는 것은 불가능하며, 만약 수행한다면 매우 버그가 많은 코드가 될 것임.
11월 말에 구직을 시작하여 1월부터 지원서를 추적하기 시작함. 한 달 동안 총 46개의 포지션에 지원하여 6번의 면접을 진행했으나, 여러 면접에서는 아무런 응답도 받지 못함. 13번의 공식 거절과 1번의 제안을 받았으나, 개발자 역할로 광고되었지만 실제로는 지원 업무가 50%를 차지한다고 리크루터가 언급하여 거절함.
일반적인 직업에는 네댓 번의 면접이 있음: 리크루터와의 초기 면접, 채용 매니저와의 면접, 하나 또는 두 개의 기술 면접(실시간 코딩 또는 집에서 수행하는 과제), 제품 매니저와의 면접, 또는 CTO나 창업자와의 면접이 있을 수 있음. 전반적으로 상당한 시간 투자가 필요함.
한 회사에서는 IQ 테스트를 사용함. 아직 경험해보지 못했지만, 지난주에는 "성격" 테스트를 진행한 회사가 있었고, 그 테스트에서는 좌파 후보나 우파 후보에게 투표하는 경향이 있는지 물었음. 해당 회사는 헬스케어 분야에 있었음. GitHub이 이력서 검토를 위해 AI의 승인을 요청하는 것도 흥미로웠으며, 승인을 하지 않았고, 이로 인해 다른 지원자들에 비해 불리한 입장에 놓였다는 느낌을 받음.
모든 리크루터가 CV를 요청했음에도 불구하고, 그것은 이미 LinkedIn 프로필에 대부분 같은 정보가 있음. 이것은 당신이 진지하다는 신호로, 고용주에게 전달할 수 있는 토큰과 같음.
데이터베이스 연결에 설정할 타임아웃에 대해 물었을 때, 개인 사용자가 페이지를 렌더링하는 데 기다릴 수 있는 시간을 생각하고 있어서 너무 높은 숫자를 말함. 이에 대해 더 많은 정보를 제공할 수 있는 사람이 있다면 흥미로울 것임.
Hacker News 의견
전문적인 프로필 사진을 가지는 것이 중요하다고 하지만, 두 가지 이유로 본인은 그렇게 하지 않음. 첫째, 사진작가로서 카메라 렌즈 뒤가 아닌 버튼 쪽이 더 낫다는 것을 배움. 둘째, 미국에서의 채용에 사진이 속하지 않아야 한다고 생각함. 불공정한 편견의 긴 역사 때문에, 이름과 마찬가지로 성별, 인종/민족 배경, 계급 등의 사회경제적 지위에 대한 단서가 될 수 있음. 소셜 미디어 같은 사이트들이 이력서에 다시 사진을 도입하기 전까지는 미국에서 사진을 채용 과정에서 제거했었음.
심지어 경력이 많은 개발자에게도 많은 노력이 필요하지만, 30개의 지원서로 3개의 제안을 받는 것은 꿈같은 일임. 경력 초기의 사람들은 100개 이상의 지원서를 제출하고 몇 번의 면접을 보고, 행운이 있다면 한 번의 제안을 받을 수 있음.
소프트웨어 엔지니어들에게 구직 시장이 좋지 않은 것은 사실이지만, 엔지니어 매니저, 제품 매니저, 디자이너, 개발 관계자 등 지원 역할을 하는 사람들에게는 훨씬 더 나쁜 것 같음. 본인의 사회적 관계에서는 이러한 역할을 하는 사람들이 일자리를 찾는 데 정말 어려움을 겪고 있는 반면, 개발자들은 일자리를 찾고 있지만 이전보다 느린 속도와 더 나쁜 혜택으로 찾고 있음.
첫 번째 실패한 면접에서는 두 종류의 말만 지원하는 제한된 체스 프로그램을 작성해야 했음. 프로젝트 구조, 데이터 모델, 말의 유효한 움직임, 테스트가 필요했고, 2시간 내에 해결책을 보내야 했음. 체스 프로그램을 작성한 경험이 있지만, 2시간 안에 이를 수행하는 것은 불가능하며, 만약 수행한다면 매우 버그가 많은 코드가 될 것임.
11월 말에 구직을 시작하여 1월부터 지원서를 추적하기 시작함. 한 달 동안 총 46개의 포지션에 지원하여 6번의 면접을 진행했으나, 여러 면접에서는 아무런 응답도 받지 못함. 13번의 공식 거절과 1번의 제안을 받았으나, 개발자 역할로 광고되었지만 실제로는 지원 업무가 50%를 차지한다고 리크루터가 언급하여 거절함.
일반적인 직업에는 네댓 번의 면접이 있음: 리크루터와의 초기 면접, 채용 매니저와의 면접, 하나 또는 두 개의 기술 면접(실시간 코딩 또는 집에서 수행하는 과제), 제품 매니저와의 면접, 또는 CTO나 창업자와의 면접이 있을 수 있음. 전반적으로 상당한 시간 투자가 필요함.
한 회사에서는 IQ 테스트를 사용함. 아직 경험해보지 못했지만, 지난주에는 "성격" 테스트를 진행한 회사가 있었고, 그 테스트에서는 좌파 후보나 우파 후보에게 투표하는 경향이 있는지 물었음. 해당 회사는 헬스케어 분야에 있었음. GitHub이 이력서 검토를 위해 AI의 승인을 요청하는 것도 흥미로웠으며, 승인을 하지 않았고, 이로 인해 다른 지원자들에 비해 불리한 입장에 놓였다는 느낌을 받음.
모든 리크루터가 CV를 요청했음에도 불구하고, 그것은 이미 LinkedIn 프로필에 대부분 같은 정보가 있음. 이것은 당신이 진지하다는 신호로, 고용주에게 전달할 수 있는 토큰과 같음.
데이터베이스 연결에 설정할 타임아웃에 대해 물었을 때, 개인 사용자가 페이지를 렌더링하는 데 기다릴 수 있는 시간을 생각하고 있어서 너무 높은 숫자를 말함. 이에 대해 더 많은 정보를 제공할 수 있는 사람이 있다면 흥미로울 것임.