Learning : 자기 계발 29

나름 성공적이었던 미국 개발자의 첫 이직과정

2020년 11월 - 2021년 1월 현재까지 이직과정 중에 있다. 다음 이직때 참고할 수 있도록 기록도 할겸 올려보는 글. # 지원 단계 - 링크드인을 최대한 활용 - 미국사람들은 커리어 관리를 꽤 철저하게 하는 편이다. 사내외 프로페셔널한 네트워킹도 많이하고, 회사 잘 다니고 있는 사람들에게도 최소한 1년에 한번씩은 이력서를 업데이트 하라고 적극 권장한다. 아무래도 고용 안정성이 보장되지 않는 사회, 회사가 아닌 개인 브랜딩을 하는 사회, 이직 하는 사람을 능력있는 사람으로 봐주는 사회라서 그런 같다. - 날 잡고 이력서를 업데이트 하고나면 링크드인 (linkedin.com) 에 등록하는것을 추천한다. 관심 기업의 홈페이지에서 지원을 많이 하지만, 요즘엔 링크드인이랑 연동된곳도 많아서 이력서를 한번 ..

미국 석사 유학 - 학비 조달 편 (부제 : 저축과 부업으로 27살에 9천만원을 만들다)

개인적인 얘기가 많이 포함되는 포스팅이 될것 같지만, 경제적인 부분 때문에 미국 유학을 고민하는 분들에게 조금이나마 도움이 되지 않을까 해서 적어본다. 미국 유학은 펀딩을 받으면서 박사과정을 위해 가거나, 외부 장학금을 받아서 나가는 사람들이 대부분인줄 알았지만, 직장을 다니면서 유학 자금을 모아가는, 자비로 유학하는 옵션도 있다. # 원래 석사 유학 계획따윈 없었다. 사실 난 대학교 재학 당시만 하더라도 석사 진학은 고사하고, 미국까지 유학하고 오게 될 줄은 상상도 하지 못했다. 지금 생각하면 내가 얼마나 대책없이 살았었는지ㅋㅋ 정말 취업이나 미래에 대한 고민도 걱정도 없이 대학 생활을 허비했었던것 같다. 물론, 마음 깊은 속에는 믿는 구석이 있기는 했다. 지금 돌아보면 아찔하지만, - 아시아 국가이지..

이직에 대한 고민. 현회사 vs 새회사 비교

이미 싸인까지 한 오퍼를 가지고 고민을 하기는 늦었지만ㅠ 사직서를 제출할 시기(미국은 보통 퇴사 2주전에 통보한다) 가 점점 다가올 수록, 나 진짜 잘 하고 있는건가? 퇴사 얘기는 어떻게 하지? 새로운 회사에 못간다고 얘기해야되나?! 하루에 수십번도 넘게 고민하고있다. 이런 날 보고 누군가 회사들의 장단점을 적어보면 생각 정리가 될거라며 추천해줬는데, 생각하면 할수록 더 모르겠는건 뭘까 ㅜㅜ 현회사 새회사 회사 대형 투자은행. 소위 BB (Bulge bracket) 라고 불리는 곳. 경력직을 성장 시켜주려나. 여기도 이미 신입때부터 키워주고 있는 사람이 있을텐데 치이지 않을까란 걱정. 지금은 내가 이끌고 있는 플젝도 좀 있는데, 이직해서 리드급이 되려면 최소 1.5년은 기다려야될듯. 그나마 직급체계가 f..

미국 석사 유학 - 생활비 조달 편 (부제 : 조교와 인턴 월급)

석사과정 합격 소식을 듣고는 자금 조달, 특히 생활비에 대한 고민을 안 할 수 가 없었다. 뉴욕대는 비싸기로 악명이 높은 학교인데 (학교 랭킹 대비), 학비도 학비지만 살인적인 뉴욕의 물가때문에... 장학금을 준다던 작은 도시에 위치했던 공립대랑 비교했을 때 유학 2년간 써야될 비용이 거의 두배정도 차이가 났었고, 학교 홈페이지에 예시로 나와있는 금액을 찾아보고 계산해보니 당연하게도 처음 예산했던 금액보다 상당부분 오버가 되었다. 일주일 넘게 고민을 한 뒤에, 일단 내가 또 언제 뉴욕에서 살아보겠어!! 라는 마인드로 뉴욕대를 선택했다. 지금 돌아보면 기회가 많은 큰 도시에서 유학하기로 결정했던것이 내 20대를 통들어 가장 잘 한 결정이었던것 같다. 입학하기 전에는 많이 부족할까 두려웠던 부분들이 뉴욕에서..

블룸버그 마켓 컨셉 (BMC) 등록 완료

금융쪽에서 인턴 / 풀타임 잡을 찾는 학생들이 가을 (잡서칭이 한참일 때) 에 많이 따는 수료증이 있다 -- 블룸버그사에서 제공하는 Bloomberg Market Concept (BMC) 이라는 코스. 내 링크드인 피드에도 한동안 많이 보였었다 ㅎㅎ 생각해보니 석사때 금융 관련 수업을 들었을 때, 교수님이 금융 / 경제쪽 기초를 배울 수 있는 과정이라고, 심심하면 따는것도 나쁘지 않다고 추천을 해주셨는데 ㅋㅋ 그때 귓등으로도 안듣다가 이제야 등록함. 학교나 회사에 비치된 블룸버그 단말기를 사용해서 수료하면 무료이고 웹에서 수강을 할려면 학생은 $149 (일반적으로 $249) 정도 내야하는걸로 알았는데, 최근에 다시 알아보니 울학교 이메일을 쓰면 1년동안 무료로 사용할 수 있다길래!! 기본적인 것들도 다시..

Virtual onsite interview (코딩 테스트/시스템 디자인)기록

11월에 B사와 전화 인터뷰를 보고 이틀쯤 뒤에 리쿠루터에게 연락을 받았다. 예상했던대로 현재 하고 있는 업무랑 비슷한 팀에서 계속 진행하고 싶다는 얘기. B사와의 첫 인터뷰 후기는 여기 : randomthoughts.tistory.com/entry/2020년-하반기-이직-준비?category=785306 다른 회사랑 면접 보느라 휴가를 이미 써버려서 ㅋㅋ 금방 또 쉬기엔 눈치가 좀 보여서 11월 말로 미뤘더니, 이쪽 회사에도 땡스기빙 주간 전후로 휴가 쓰는 면접관들이 많은 바람에 12월로 일정이 잡혔다. 한시간짜리 테크니컬 인터뷰가 2개 잡혔고, 이후 HR 이랑 매니저랑 면접은 유동적으로 잡힐거라고 했다 (후기를 찾아보니 코딩 테스트를 통과하지 못하면 ㅋㅋ 이 단계에서 면접이 마무리가 된다고 하더라) ..

Leetcode mock interview 기록

주말마다 조금씩 하는 코딩 공부. 이번주에는 리트 코드에서 제공하는 모의 면접 (코딩 면접)을 봤는데 ㅋㅋ 결과가 처참해서 부끄럽지만 기록용으로 올려보기 제한시간 : 2 시간 문제 개수 & 난의도 : Easy, Medium, Hard 한 문제씩 3번 문제가 계속 Time limit exceeded 되길래 여러번 제출했는데, 끝나고 확인해보니 역시나 난이도가 있었다. 딱히 떠오르는 방법이 없어서 일단 Brute force로 시작해서 O(Nk) 이었는데, - 여기서 pruning 을 조금 해서 performance 를 조금 올렸다가 - Maximum 을 찾는 로직을 O(k) 에서 O(log(k)) 까지 내려서 O(Nlog(k)) 까지는 갔는데.. 뒤로 갈 수록, 덩치가 큰 테스트 케이스에서는 막혔다. 해답을..

2020년 하반기 이직 준비

# 5년만에 이직을 위해 잡서칭을 시작했다. 석사하면서 여름 인턴 자리 찾는다고 면접본게 아마 마지막이었던듯. 빨리 회사를 떠나고 싶은 마음이 앞서버려서 우선적으로 경력을 어필할 수 있는 TPM 으로 이력서를 넣다가, 요근래 더 심해진 사내 정치질에 질릴대로 질려버린터라 그냥 평생 IC (Individual contributor; 개발자) 로 있는게 속 편할것 같다는 결론을 내리고 방향을 살짝 틀었다. 지원서를 넣고는 운좋게 연락이 몇개 왔지만 면접을 오랜만에 보다보니 감도 떨어졌던것 같고, 다른 개발자들은 어떻게 이직 준비하나 찾아보니 Leetcode 문제를 보통 250개 정도는 풀던데... 나는100개도 채 안되게 풀었으니 준비가 되었을리가 없었다. #테크회사 A사 - 가장 먼저 연락이 닿았던건 6월..

코딩 인터뷰 준비 - Leetcode

개발자는 보통 코딩 실력으로 스크리닝 (screenning) 당한다. 리트코드(Leetcode.com)는 코딩 실력을 빠르게(?) 향상 시킬 수 있는, 코딩 인터뷰에 최적화된 문제풀기 사이트이다. 보통 좋은 테크 회사에 들어가기위해선 기본적으로 200+ 문제는 풀어야 한다고 카더라. 이직을 고민만 하는 단계에서 슬슬 준비하는 단계로 넘어오면서 하루에 1~2 문제정도 풀어보고 있는데, 무료 버전에서는 내 프로그램이 돌아가는지 정도만 알려줄 뿐이고, 더 나은 해결책이 있는지를 알 수가 없어서 답답했는데.... 유료회원은 Time complexity, Space complexity 가 최적화된 솔루션은 물론 큰 테크 회사에서 출시되었던 문제들을 볼 수 있어서 유용하다고 한다. 한달에 $35, 1년짜리는 $15..

Coursera 수료 : Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products

재택 근무가 길어져가고 남는 시간동안 뭔가 남겨야겠다는 생각이 들어서 수강했던 수업. 작년에 사이드 플젝을 하나 해볼까하고 머신러닝 라이브러리를 만지작 거리다가, 대충 이런 느낌이구나 ~ 정도의 감만 잡았던; 회사에서도 데이터를 많이 생산하는 팀이다 보니 언젠간 머신러닝을 이용해서 데이터를 분석하고 활용 좀 해보자고 말만 여러번 꺼내놓고도 본업에 바빠 잊고지냈던 토픽. 4개 코스가 묶여있는 Specialization 중 두번째 코스. 예전에 혼자 끄적여 보았던 Scikit-learn 라이브러리를 사용하는 방법, 예시가 들어있는 Jupyter 노트북들이랑, 데이터셋이 같이 들어있어서 이것저것 시도해볼 수 있도록 짜여져있다. 머신러닝 입문용이랄까. 혼자 공부 했던거랑 별반 다르지는 않았지만; 아무래도 예시가..