[직무탐구] 데이터 리서처 (Data Researcher)

# 읽고 있는 도서의 p138 ~ 142 내용 참고 및 인용

 

 

데이터 커리어 가이드북 - 조성준 김현용, 박서영, 안용대, 임성현 지음 - 길벗

 

 

데이터 리서처:

• 기업의 채용 공고에서 데이터 리서처는 최소 자격 요건으로 박사 학위를 제시합니다.
• 그만큼 데이터 리서처는 빅데이터 전문 인력 중에서도 좀 더 높은 수준의 빅데이터 전문 지식을 갖춘 연구 인력이라는 인식이 강합니다.

 

 

데이터 리서처는 어떤 직무일까?

 

데이터 리서처의 업무:

1. 데이터 분석 관련 알고리즘 개발:

• 데이터 리서처는 데이터 분석을 위한 알고리즘을 개발합니다.
• 그리고 데이터 리서처의 연구 성과는 논문과 학회에서 활발하게 발표됩니다.
• 데이터 리서처가 개발한 알고리즘이 곧바로 실무에 적용 되는 경우도 있지만, 당장 적용되지 않더라도 미래에 중요한 가치를 창출할 수 있습니다.

2. 최신 연구 공부 및 알고리즘 구현:

• 빅데이터를 활용하려면 새로운 알고리즘을 파악하고 트렌드를 따라가는 것이 매우 중요합니다.
• 데이터 리서처의 중요 업무는 기업의 연구 인력으로서 최신 알고리즘의 트렌드를 공부하고 구현하는 것입니다.
• 데이터 리서처의 역할은 단순히 최신 알고리즘을 그대로 구현하는 데 그치지 않고, 소속된 기업의 데이터와 목표에 맞춰 알고리즘을 변형하고 응용하는 단계까지 나아가야 합니다.
• 데이터 리서처는 연구 인력이라는 특성상 학계의 연구진과 같이 논문을 분석하고, 그 내용을 구현합니다.

3. 알고리즘 적용:

• 데이터 리서처는 해결하기 어려운 문제에 직면했을 때, 전문 지식을 바탕으로 문제의 돌파구를 제시할 수 있어야 합니다.
• 연구에 그치지 않고 개발한 알고리즘을 실무에 적용하는 것 역시 데이터 리서처의 업무입니다.
• 만약 개발한 알고리즘의 적용이나 운영 등을 다른 빅데이터 인력이 담당할 경우, 개발한 알고리즘의 원리 등을 설명해 담당자가 알고리즘을 적용할 수 있도록 돕는 것도 데이터 리서처의 업무 중 하나입니다.

 

성공 요소:

1. 업무에 필요한 지식 및 스킬:

• 데이터 리서처는 빅데이터와 관련된 다양한 분야의 알고리즘을 개발하기 때문에 독창적인 아이디어와 새로운 과학적인 발견을 할 수 있어야 합니다.
• 이를 위해서는 특정 분야나 주제를 깊이 있게 탐구할 수 있는 역량과 지식이 필요합니다.
• 깊이 있는 지식과 역량을 갖추기 위해 석·박사 학위를 취득하는 것이 많은 도움이 됩니다.
• 특히 박사 과정은 이론적인 연구와 전문 지식이 필요하기 때문에 특정 분야의 지식을 넓히는 데 많은 도움이 됩니다.
• 혼자 작업하는 경우, 별도의 지시나 지도 없이 새로운 연구 주제를 설정하고 아이디어를 제시하며, 논문을 투고하거나 학회에 발표하는 등 꾸준히 연구를 진행할 수 있는 능력을 갖춰야 합니다.
• 규모가 큰 연구 과제에 참여할 경우, 여러 분야의 다양한 사람이 유기적으로 협업하기 때문에 소통 능력을 기르는 것도 중요합니다.

2. 성향 및 태도: 

• 데이터 리서처는 기존 방식을 그대로 사용하는 것에 만족해선 안되고, 새로운 지식을 습득하는 데 거부감이 없어야 합니다.
• 따라서 변화하는 환경에 적응할 줄 아는 사람에게 유리합니다.
• 데이터 리서처는 끊임없이 공부하고 특정 문제에 대해 깊이 고민해야 하는 연구직으로, 지식에 대한 욕심이나 지적 호기심이 많은 사람에게 적합합니다.
• 또한 단순히 생각에 그치지 않고 생각을 실천으로 옮겨 실행하고 결과까지 확인해야 하기 때문에 새로운 알고리즘 개발 과정을 즐길 수 있는 자질이 필요합니다.

 

 

 

감사합니다 :)