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저는 외국 사는데 연봉 낮고 대우 안좋아도 연구에 진짜 미친 오타쿠들이 가는게 정출연이라고 생각합니다 .사기업 급 맞춰줘라, 워라밸 갖춰줘라 따지면 끝이 없죠. 실제로 지금 제가 있는 국가도 박사들이 가는 탑정출연 연봉이 사기업 학사졸들의 반토막입니다.
(펌글) ETRI 에트리 젊은 박사 연봉 떼와서 임금피크제 들어가는 책임급 연봉보전 문제

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닥치고 다녀라? 다른곳도 그렇다? 당신같은 사람들때문에 사회가 문제가 생기는 겁니다. 다 그런 상황이면 누가 머라합니까. 0.33 사태만 보더라도 글은 읽은건가요? 기득권의 사다리 걷어 차기 이야기중인데 본질 파악부터 다시하시길바랍니다.
(펌글) ETRI 에트리 젊은 박사 연봉 떼와서 임금피크제 들어가는 책임급 연봉보전 문제

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저는 갠적으로 위대가리도 내리는게 맞다고 생각하는데 이미 올린걸 내리는건 힘들다고 봅니다 그럼 생각해봅시다. 병사월급을 올렸더니 부사관 장교들이 박탈감 느낀다고 월급 올려달라고 하고, 이제는 공무원까지 월급 올려달라고 합니다. 이 모든 사람의 월급을 올려주는게 맞을까요? 그러면 다른 국민은 어떻게 생각할까요? 세금으로 운영하는 곳이란 자각을 좀 가지세요 아니면 사기업 가던가요
(펌글) ETRI 에트리 젊은 박사 연봉 떼와서 임금피크제 들어가는 책임급 연봉보전 문제

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헛소리죠. 0.33 과 관계도 없을 뿐더러... 중요한 일에 그만큼 대우 받는게 왜 잘못된 거죠? 세금으로 운영되니 헐값에 후려쳐야 한다는 논리는 대체 어디서 나오는 거죠?
(펌글) ETRI 에트리 젊은 박사 연봉 떼와서 임금피크제 들어가는 책임급 연봉보전 문제

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사실 저도 에트리에 다니다가 여러가지로 스트레스받아서 퇴사후 해외포닥으로 넘어왔는데, 저도 미국진출생각하고있습니다. 정출연 선임이든 연구원(전문연들)이든 행정원이든 진짜 선임때 스트레스 엄청받고, 특히 에트리는 평균연령 50세라서 윗대가리들이 하고싶은대로 흘러갑니다. 솔직히 하브넷에서 처음 본문봤는데 전적으로 동의되는것들입니다. 실제로 저와 같이 입사했던 동기들과 교육받으면서 친하게 지냈는데, 지금 spk출신들은 6명퇴사했습니다. 교수직으로 빠진경우도있지만, 회사로 가거나 저처럼 해외포닥으로 빠진경우도있어요. 정말 본받아야겠다고 생각되는 책임분들도 있지만 솔직히 극소수라고 생각하고, 노후화된 조직에 아랫사람들 굴리면서 운영되는곳입니다. 윗분들 어떠한 동기부여도 없고, 언급된내용처럼 임금피크제나 특허출원만 관심있어서 기웃기웃거립니다. 애초에 에뜨리에같은 카페에서 하루종일 수다떠는게 일과인분들도 있고, 본인자리에서 주식창만보는분도있고요. 대체로 능력있는사람들은 다 떠나가고 (극소수만 남고), 결국에는 큰의지없이 그냥저냥 안주하면서 편하게살고자하는 사람들만 정년까지남는 조직이 되가는것같아요. 물론 etri는 특수성이있는게 특정기수에 정규직to가 급증했고 퇴사(창업붐)도 많던 시절에, 박사는 커녕 석사급도 엄청많이 들어왔는데, 그분들이 경x대다 항x대다 본인 세력뭉치는데만 신경쓰셨고, 지금그분들이 그대로 책임윗급들로 남아있는게 가장큰 문제라고는 봅니다. 솔직히 제대로 아는것도 없으면서, 뭐만하면 이렇게해야된다 저렇게해야된다 전문가마냥 훈수두는분들 좀 짜증났어요..
(펌글) ETRI 에트리 젊은 박사 연봉 떼와서 임금피크제 들어가는 책임급 연봉보전 문제

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nlp 분야에 계신 분들

2024.01.17

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앞으로 5년 후에 취업문이 더 넓어질거라고 보시나요..?
아직은 대학교 랩실 수도 많이 적고 수요도 비교적 적다고들 해서 궁금합니다.

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댓글 9개

2024.01.17

NLP 이미 정복된 분야라고 봐야 하지 않음?
좀 고만고만해야 도전해볼만 한데
이미 OPENAI가 다 잡아먹은 분야라..

그리고 NLP의 핵심은 모델이 아니라 데이터셋 구축임
OPENAI도 자체 크롤링이 핵심임

대댓글 1개

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2024.01.17

고작 성능 몇 프로 올리기 위해 청춘을 갈아넣게 될겁니다. 연구의 목적만 거창하지 실상은 고작 AI의 먹이가 되는 데이터셋 만들고자 인간의 수많은 시간을 갈아넣거나 지엽적인 방식으로 방법론을 만들어서 몇년이 지나도 거의 응용되지 못합니다. 가장 HOT한 분야인 LLM을 가지고 논문을 쓸 때는 고작 1개월 실험한 이걸로 논문을 쉽게 써도 되는가 약간의 자괴감까지 듭니다. 그러한 점에서 이미 정복된 분야라는 말에 공감합니다. 더군다나 그냥 학습하는 것에 불과한 파인튜닝을 제일 잘 하는 회사가 우리나라 AI계를 리딩하고 있는 분야가 LLM의 현실입니다. 취직이 목표면 연구를 직접 하는 것보다 차라리 남의 연구를 기다리면서 쏟아지는 연구 속에서 입맛에 맞게 연마하는게 더 나을지도 모릅니다.

2024.01.17

윗분들 의견도 어느정도는 맞다고 생각하지만 교수님들마다도 생각이 좀 다른 것 같아요.저희 교수님께서는 컴비쪽은 물론 발전가능성이 있지만 이미 한가닥하고 만렙...이 너무 많아서 포화상태라고 하시더라고요;;;굳이 말하면 딥러닝이 그나마 가장 낫다고 하셨어요!근데 사실 어느 분야(nlp,cv등)를 택하셔도 어차피 이미 만렙이 많아요...

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