인더스트리로 가는게 목적이면 굳이 박사가 필요 없지만, 하고싶으시면 하시면 됩니다. 후회가 안남게. 참고로 AI쪽은 인더스트리쪽과 아카데미아 쪽과의 겝이 커지는 느낌입니다. 인터스트리에서의 발전이 메인 스트림이고, 계속 그럴 것 같습니다. (특정 몇몇 분야,예를 들면, 이론쪽 빼고는.) 큰 모델을 돌려야하는데 아카데이아는 리소스에 한계가 있으니깐요.

미국 박사는 교수가 목적이며, 인더스트리에서는 오버 스펙—->제가 아는 분들은 엔지니어전공에서 교수가 목적이 아닌 이유로 대부분 왔습니다. 모두 미국에서 회사 연구직쪽으로 일하고 있습니다. 90%이상 NIW로 영주권을 받고 취업했습니다. 회사에서 받은 경우들은 받기전까지 고생을 많이 하는 듯…저는 전공이 EE이며 미국에서 취업이 잘되는 전공입니다. 님 전공도 미국에서 취업이 잘되는 전공입니다.

1) 박사 DS 취득하면 인더스트리 취업문이 바늘구멍 되는지? (당연히 석사 대비 좁겠지만 어느정도인지)
회사마다 원하는 학위의 레벨이 있습니다. 물론 석사를 뽑길 원하는 자리가 더 많습니다. 이유는 연봉이 싸기 때문이며 취직은 잘되지만 님이 원하는 연구소로 들어갈 경우 박사들이 주도하고 석사이하는 박사들이 하는 일에 투입되서 프로젝트를 해내는 손발이 되어 일을합니다. 학사는 잘 안 뽑고 대부분 석사입니다. 물론 여기서 잘해서 박사만큼의 능력을 보이는 사람도 소수 보이나 프로젝트를 이끌어나갈만한 능력이 부족한 면은 무시할 수 없으며 이때문에 할수있는 자리가 수동적으로 될 가능성이 높습니다. 연구직으로 님이 원하는 리드가 되려면 박사학위가 필수입니다. 따라서 박사학위하기에 맞는 동기를 가지고 있다고 보입니다. 미국 사람들도 연구직을 선호하며 어려워서 박사를 못하는 사람들이 많습니다. 사실 어렵다는 건 노력부족인 경우가 많아서 대부분의 노력형인 한국인들은 박사학위들을 하며 겪는 어려움도 잘 이겨내고 잘들 마칩니다. 가끔 진상인 괴수들을 미리미리 재학생들에게 문의하여 걸러내어 피해다니는 지혜가 필요합니다. 어느학교나 괴수들이 있습니다. 유학생활중 실제 10년간 개 고생하고 학위를 못마치고 취업한 학생을 실제로 본적이 있으며 보통 그런 교수들은 유명합니다. 명성이 높거나 재수가 없기로 유명하니 알아보면 바로 나옵니다. 매년 자기랩에서 학생들이 최대 6년의 과정을 마치면 꾸준히 졸업해나가는 교수를 골라야하며 추천서등으로 학생의 취업을 방해하지 않는 교수를 골라야합니다. 교수가 졸업 안시키고자하면 10년이 걸려도 학위를 마치기가 불가능해집니다. 쉽지않지만 중간에 포기하는 사람은 거의 없습니다. 중간에 나가면 한국에서나 미국에서나 낙동강 오리알이되어 나이만 늘고 학위는 없는 경쟁력이 낮은 사람이되버리기 때문에 학교를 옮겨서라도 학위를 마칩니다. 미국에서도 나이 심각하게 봅니다. 이를 넘어서려면 능력을 보여야합니다.

1-2) 그렇다면 석사 과정 다시 밟고 필드 나가는 게 나은지? (이 경우 신분 문제+박사에 미련이 많이 남겠네요.)
박사를 하려고하는 데 이러면 미련때문에 비추천이고 전공분야를 바꾸고자 하거나 미국취업이 목적이라면 할만합니다.

2) 만약 박사 DS도 인더스트리에서 채용이 활발하다면, 석사 DS랑 업무가 확연히 차이가 나는지?
차이가 안나는 데 연봉을 더주고 더 높은 기대를 하며 더 높은 직급로 뽑지 않습니다. 제가 있는 연구소의 경우 석사는 엔지니어3까지가 한계이고 여기서 능력을 보이는 능력자라면 4까지 가능하지만 5는 불가능합니다. 직급에 따라 주어지는 일이 달라지므로 이를 극복하는 게 진짜 힘듭니다. 일중독자정도 되야 4도 가능합니다.

2-2) 제가 원하는 직무 정도는 석사로도 충분한지? 즉, 박사 메리트가 없는지?
박사는 박사했으니 어떤 일만 하겠다라고 하는 사람들은 도태되고 사라지지만 어떤 일이든 최선을 다하고 능력을 보이려고 노력하고 똑똑히 일한다면 충분히 보상을 받습니다. 내가 말 안해도 같이 일하는 사람들은 누가 박사인데 말만 해대며 알은 안하고 일하는 척 하는 지, 재수가 없게 구는 지, 똑똑하고 근면성실하며 같이 일하는 사람들에대하여 배려를해주고 자신의 역할을 해내는 사람인지 다 알게되 있습니다. 이런 사람이라면 아마 매니저 이상급으로 쉽게 올라가며 엔지니어 8까지도 올라갑니다. 5면 10명이하 팀 작은 매니저급, 6 이면 60명 정도 팀 매니저급, 7 이면 100명 이상 팀 디렉터급, 8 이면 임원급의 연봉을 받습니다. 사람에 따라 박사 후 앤지니어4에서 시작해서 5년정도 일하고 5가되며 매니저트랙이나 테크니컬 레벨 트랙으로 길을 만들어 올라갑니다. 때론 테크니컬로 5나 6에서 본인이 매니저가 되길 원하고 회사도 매니저가 필요하면 매니저 트랙으로 갈아타기도 합니다.

전 석사 출신(물리)으로 팀원이 21명인데 5명 석사를 제외하고 16명이 박사인 팀에서 R&D에서 일하고 있습니다.

박사과정이라는게 생각보다 그렇게 쉽지 않고 그 시간동안 기회비용까지 생각한다면….글쎄요…
회사에서 치고 나가는 사람들을 봐도 오히려 박사출신들은 비교적 덜 사회적인 느낌이고 대부분 본인 연구에만
집중해서 나이대비 그렇게 성공적으로 진급하고 하는 느낌이 없네요.

저희팀도 AI 프로젝트들이 많아서 DS출신이 3명있는데 3명 모두 박사는 아닙니다.

티칭이 싫다면 연구교수같은 일도 있고 또 들어보니 그쪽이 적성이 더 맞지 않으실까 합니다.
짱박혀 있는게 좋으시다면 박사->연구전문교수 같은거 생각해보시는게 좋지 않을까요?

프로젝트 발족해서 이끌어가는건 박사랑 별개의 능력이라서 그건 본인이 따로 노력해서 키워야 하는 거에요. 석사 출신들 (혹은 미국에선 학사 출신들도) 잘 하는 사람들 많아요.

어쨌든 이론적 깊이 있는 공부 하고 싶으면 박사 하는걸 추천 합니다. 딱히 필요는 없겠지만 자기 만족은 되죠.

다만 DS 박사 프로그램을 잘 모르는 입장에서 볼땐 (저는 다른 분야 공대 박사 후 현재 인더스트리에서 ML엔지니어) DS 박사보단 CS박사가 더 눈에 띄일거 같은 느낌….

먼저 DS 전공들로 박사를 배출하는 교수님들을 찾아보세요. 그 밑 박사들의 논문과 그들이 어떤 직업으로 진출하는지 보면 될 것 같습니다. 저도 궁금하네요.. 아마 각양각색일꺼예요. 왜나면 DS 과 는 최근에 생겨서 교수들이 전부 다른 과 출신들일껄요.. 자리 잡는데 시간 걸릴겁니다.

현재 딥러닝이나 데이타 다루는데 있어서 임팩트있는 논문들은 CS 및 통계학과 교수들이 주로 쓰지 않을까 합니다.

차이가 안나는 데 연봉을 더주고 더 높은 기대를 하며 더 높은 직급로 뽑지 않습니다. 제가 있는 연구소의 경우 석사는 엔지니어3까지가 한계이고 여기서 능력을 보이는 능력자라면 4까지 뜨근이슈 전문채널 가능하지만 5는 불가능합니다.