솔직히

전통적 도메인에서 연구하는 사람들은 그 분야에 귀한 TO 났는데 AI 빅데이터하던 사람이 갑자기 쓱 들어와서 그 자리 가져가면 진짜 현타와.

물론 각분야마다 AI/빅데이터 수요가 있으니까.. 이해는 하는데 가만보면 AI/빅데이터 잘하던 사람이면 굳이 여기까지 왔을까 싶고 그냥 그 분야에서는 그냥저냥하던 사람이 어쩌다보니.. 아다리가 맞아서 가져가는거지. 각 학과 교수들이야 자기들 정체성도 중요하고 교수정도면 어느정도 분야에 대한 로얄티도 있고 티칭도 해야하니까 그런 사람 안뽑으려고 하지만 요즘 사립대들은 선발과정이 첫 단계부터 본부에서 적극개입하는데들이 많아서 솔직히 학과에서 누구를 밀고 싶어도 IF나 편수에서 밀리면 어렵다.

그래서 전략을 잘 짜야돼. 그리고 아무개 교수 몇년후에 은퇴니까 그 분야로 준비.. 도 요즘은 어려움. 요즘은 누구 나갔다고 TO 주는 시대도 지났고 그 분야를 뽑는다는 보장은 더더욱 없음. 최근 몇년 이공계 잡시장은 통계학 빅데이터 AI가 전반적인 추세였는데 이 사람들이 가서 계속 빅페이퍼 내냐 하면 그건 별개 문제고 저 분야가 결국 그 분야에 해당하는 고급 raw data를 확보 경쟁인데 여기서부터는 또 완전히 다른 얘기.

나도 사람 뽑아보면 요즘 점점 채용은 점점 예민해져서 과 교수들 중에도 심사위원으로 선발된 사람들만 제한된 공간에서 서류보고 점수 입력하고 아무것도 못들고나오고 그 자리에서 끝이다. 과에서조차 그 심사위원 몇명이 누구 누구에게 몇점줬는지 모르고 누가 지원했는지조차 모름.

그런데 이게 과내에서만 평가를 하면 또 그나마 그래도 정서적인 합의라도 있는데, 요즘 추세가 과 교수 3명이 심사하면 외부 위원 2명 이걸 본부에서 고르거든.. 그 사람들이 AI/빅데이터에 점수 팍 줘버리면 끝이지 뭐..

그래서 교수가 꿈이면 자기분야에서 적당히 잘하는걸로는 어려움. 적당히 전략을 짜서 객관적으로도 어느정도 인정받을 수 있는 전략이 필요해. 최소한 인 서울 중위권 이상 대학으로 가려면 그러함.