일본에서 일하며 머신러닝 박사 과정을 마치기

AI 요약

미국인 저자는 문부과학성(MEXT) 장학금을 받으며 도쿄공업대학(현 Institute of Science Tokyo)에서 컴퓨터과학 박사 학위를 마쳤습니다. 동시에 Google 도쿄 사무실에서 주 2일 소프트웨어 엔지니어 겸 연구자로 일했습니다. 키보드용 온디바이스 언어 모델을 연구하는 저자는 일본에서 박사 과정을 밟고 일한 경험을 바탕으로, 유학생이 일본을 선택할 때 따져볼 조건을 정리합니다. 다만 이미 FAANG 경력과 연구 경험, 저축이 있었고 회사도 근무 형태 변경을 받아들인 사례라 일반적인 유학생의 경험과는 다를 수 있다고 밝힙니다.

일본을 선택한 이유

저자가 다시 박사 과정을 찾을 때 조건은 연구 주제와의 적합성, 산업계 경력을 오래 끊지 않는 과정, 학업과 일을 병행할 현실적인 방법, 살고 싶은 도시였습니다. 서울과 뉴욕처럼 밀도 높고 걷기 좋은 대도시를 좋아했고, 도쿄에서 몇 년 살아보고 싶었습니다. 일본에서의 경험이 지원자에게 차별점을 더하고 대화의 계기가 될 수도 있지만, 박사 과정을 고를 때 이를 주된 이유로 삼아서는 안 된다고 말합니다.

일본 유학의 실질적인 장점으로는 학생 비자 소지자의 취업 허가를 꼽습니다. 학기 중에는 주당 최대 28시간, 긴 방학에는 하루 최대 8시간까지 일할 수 있습니다. 저자는 미국의 국제학생은 연중 지속해서 일하기 어렵고, 한국의 D-2 비자 유학생도 학교와 정부의 허가를 받아 제한된 일자리에서 일해야 한다고 비교합니다. 컴퓨터과학과 머신러닝처럼 산업계와 연구가 맞닿은 분야에서는 산업 현장 경험을 쌓기 어려운 제도가 학생에게 큰 제약이 될 수 있다고 설명합니다.

일본 박사 과정은 미국이나 유럽에서 흔한 5년 이상의 과정과 달리, 통상 3년 안에 졸업하도록 압박합니다. 긴 박사 과정은 학생이 노동시장에서 빠져 있는 비용을 키우고, 연구실에는 학생을 오래 붙잡아둘 유인이 생길 수 있습니다. 정해진 기간은 이런 부담을 줄이는 장점이 있습니다. 반면 3년은 연구 주제를 충분히 탐색하고 실패를 만회하기에 짧습니다. 특히 머신러닝처럼 빠르게 움직이는 분야가 아니면 연구 성과를 내기 어렵고, 짧은 기간은 실패 위험이 큰 도전적인 연구보다 안전한 주제를 택하게 만들 수 있다고 지적합니다. 다만 3년이 모든 대학원과 전공에 적용되는 보편적인 규칙은 아니라는 반론도 댓글에서 나옵니다.

해외 학위의 인지도와 연구 환경

저자가 귀국을 염두에 둔 사람에게 가장 신중히 따져보라고 권하는 대목은 대학 이름의 인지도입니다. 도쿄대처럼 국제적으로 알려진 학교가 있지만, 일본의 우수한 대학도 해외 채용 담당자에게는 낯설 수 있습니다. 저자는 귀국 후 취업을 목표로 한다면, 자국의 좋은 대학에서 학위를 받는 편이 해외의 비슷한 수준 대학보다 유리할 수 있다고 봅니다. 연구 실력이나 학교의 실제 수준과 별개로, 서류 심사에서 익숙한 대학 이름이 불확실성을 줄이기 때문입니다.

도쿄공업대학에서는 박사 과정 학생이 대학원 수준의 기술 과목을 듣기 어려웠지만, 졸업을 위해서는 여러 학점을 채워야 했습니다. 연구 세미나는 사실상 연구 활동으로 학점을 얻는 방식이었고, 인문학 과목으로 일본어 수업을 들을 수도 있었습니다. 반면 영어 발표 수업은 영어 실력을 높이는 데 효과가 없었고, 동문 강연 위주의 진로 개발 수업도 질문과 토론이 적어 실질적인 도움은 제한적이었다고 합니다. 저자는 연구에 집중하도록 과목 부담을 줄인다는 취지는 이해하면서도, 실제로는 필요성이 낮은 수업에 시간을 써야 했다고 설명합니다.

출판 관행에도 차이가 있습니다. 일본의 일부 분야에서는 국내 학회와 학술지에 논문을 내도록 권장하며, 이런 논문은 졸업 요건에 포함되기도 합니다. 저자는 국내 학회가 일본 밖에서는 잘 알려지지 않고, 주요 국제 학회보다 심사가 느슨할 수 있다고 지적합니다. 다만 자신의 연구실에서는 국내 학회를 국제 최상위 학회에 제출하기 전 연구를 다듬는 단계로 활용했다고 덧붙입니다.

연구실과 장학금, 일 병행

저자는 연구 주제뿐 아니라 지도교수의 지도 방식과 연구실의 분위기도 살펴야 한다고 강조합니다. 일본으로 지역을 한정하고, 연구 적합성과 성격 적합성까지 서로 맞아야 하니 선택지는 빠르게 줄어듭니다. 일본에 살고 싶은 외국인 지원자가 많아 교수에게 보내는 연락만으로 돋보이기도 어렵습니다. 저자는 현재 학생들의 연구와 연구실의 방향을 살펴보고, 학회에서 만난 대학원생이나 지인을 통해 연구실 사람들과 이야기를 나눴습니다. 일본 출장 중에는 연구실을 방문하고 교수와 비공식 면담도 했습니다. 이런 과정을 거쳐 연구 적합성과 서로의 기대를 확인한 뒤 지원했습니다.

MEXT 장학금은 등록금 지원과 일본행 항공료, 박사 과정 기준 월 약 14만 5천 엔의 생활비를 제공합니다. 저자가 글을 쓸 당시에는 약 900달러에 해당했으며, 도쿄에서 혼자 생활하면 돈 걱정을 완전히 없애기에는 부족한 금액이라고 설명합니다. 대사관 추천 전형은 영사관별 선발 인원이 적고, 희망 대학이나 연구실에 배정된다는 보장도 없습니다. 대학 추천 전형은 먼저 대학과 연구실의 승인을 받아야 하지만, 교수가 강하게 추천하면 유리하다고 저자는 경험을 전합니다. 장학금 기간이 끝나면 등록금 면제와 생활비가 함께 중단될 수 있습니다. 저자는 논문 제출 행정 문제와 코로나19로 입국하지 못한 기간이 겹쳐 지원 기간보다 6개월 더 재학했고, 그동안 등록금도 직접 부담했습니다.

저자는 이미 연구와 개발 경험이 충분한 사람에게는 박사 과정 중 파트타임 근무를 권합니다. 연구와 개발 역량을 키우고 연구 과제를 꾸준히 이어갈 기반이 있어야 두 일을 병행할 수 있습니다. 그렇지 않으면 두 가지 일을 모두 어설프게 하게 되고, 박사 과정과 직장 양쪽에서 문제가 생길 수 있다고 경고합니다. 저자의 Google 근무 형태는 미국 정규직에서 도쿄 사무실 파트타임 연구자로 옮긴 사례로, 정부와 대학, 회사가 모두 동의해야 했습니다. 특히 지도교수의 지지가 중요하며, 연구 성과가 떨어지면 허용했던 근무 형태가 달라질 수 있습니다. 저자는 일본에서 박사 과정 내내 스타트업 등에서 파트타임으로 일한 사람들도 알고 있다고 덧붙입니다.

생활과 진로를 결정할 때

저자는 연구실 동료와는 잘 지냈지만 일본인 학생과 외국인 학생 사이에 협업의 경계가 있었다고 말합니다. 기술적 대화에서 언어 장벽이 작용했고, 대학원생이 학부생이나 다른 연구실 학생과 자연스럽게 교류하는 분위기도 미국이나 한국보다 약했습니다. 대학에만 기대지 말고 학교 밖에서 관계를 만들어야 했습니다. 도쿄 생활은 편리했지만 주거비가 높았고, 외국인으로서 일본 사회에 완전히 속하기 어렵다는 감각도 있었습니다. 저자는 미국으로 돌아온 뒤 가족과 가까워지고 저축이 늘었지만, 일본의 생활을 그리워한다고 씁니다.

박사 졸업 뒤 일본에 남을지 떠날지는 유학을 결정하기 전부터 따져야 할 문제입니다. 일본에 남으려면 언어와 사회적 적응, 가족·친구와 떨어져 지내는 일, 임금과 이후 귀국의 어려움을 고려해야 합니다. 귀국할 계획이라면 해외 학위의 낮은 인지도가 취업에서 불리하게 작용할 위험을 살펴야 합니다. 저자는 연구 성과가 실력을 보여주더라도 경쟁이 치열하고 불확실한 채용 시장에서 대학 이름이 만드는 불리함을 가볍게 보지 말라고 조언합니다.

Hacker News 반응

• @tkgally — 좋은 글입니다. 도쿄의 다른 대학에서 20년 동안 일하며 일본인 아닌 대학원생들을 가르치고 지도했지만, 저자의 관점에서 새롭게 배운 점이 있습니다. 한 가지 덧붙이자면, 일본 박사 과정이 3년 졸업을 압박한다는 설명은 일부 과정과 분야에는 맞지만 보편적이지 않습니다. 제가 가르쳤던 대학원 과정에서는 학위 취득 절차와 논문 기준 때문에 3년 졸업이 사실상 불가능했습니다. 파트타임으로 일하는 학생은 특히 더 어려웠고, MEXT 장학금을 받는 외국인 학생들은 논문을 계속 쓰면서 생활비와 비자를 마련할 방법도 찾아야 했습니다.
  • @mcyc — 알려주셔서 감사합니다. 3년이라는 부분은 더 정확히 설명했어야 했습니다. 어떤 분야를 지도하셨나요? 컴퓨터과학에서는 3년이 조금 빠듯하지만 불가능하지는 않다고 봅니다. 생물학이나 기후학처럼 부수적인 요인이 따라오는 분야에서는 어떻게 하는지 궁금했습니다.
  • @tkgally — 언어정보과학 대학원에 있었습니다. 문학, 역사, 철학부터 이론언어학과 자연어처리까지 분야가 다양했습니다. 컴퓨터과학 연구가 없었던 것은 아니지만, 학과 문화는 과학·공학보다 인문·사회과학 쪽에 가까웠습니다. 서로 다른 분야의 교수들이 논문 심사위원으로 참여해 박사 논문에 기대하는 바가 달랐고, 제출 전 상당한 수정과 보완을 요구하는 경우가 흔했습니다. 그 수정만으로도 6개월 이상 걸릴 수 있었습니다.
• @mcyc — 저는 이 글을 쓴 사람입니다. 질문이 있으면 기꺼이 답하겠습니다. 글의 최종 초안을 제출한 뒤 일본 정부가 MEXT 대학 추천 전형을 종료했거나 종료할 계획이라는 소식을 들었습니다. 메모가 있었지만 현재 상태는 분명하지 않습니다. 저는 이런 방식으로 박사 과정을 밟은 경험이 좋았고, 특히 컴퓨터과학 분야라면 박사 과정 전에 일하고 과정 중에도 일해보라고 대체로 권합니다. 저에게는 한쪽 연구가 느려질 때 다른 쪽에서 할 일을 찾을 수 있도록 여러 작업 흐름을 두는 점이 도움이 됐습니다.
  • @sbinnee — 축하합니다. 한국에서 박사 과정을 먼저 시작했다니 놀랍습니다. 저는 한국인인데 한국 박사 과정 학생에 관한 끔찍한 이야기를 많이 들었습니다. 8년 넘게 걸린 사람도 몇 명 알고 있습니다. 저는 프랑스에서 박사 학위를 4년 만에 마쳤습니다. 처음 한국에서 시작할 때 그렇게 오래 걸릴 줄 알았나요? 일본으로 옮긴 이유 중 하나였나요?
  • @sstim — 참고로 한국에서 박사 과정이 길어지는 현상은 보고서 같은 잡무를 맡길 사람이 필요한 연구비 과제에서 비롯되는 경우가 많습니다. 외국인 학생은 그 집단에 들어가는 일이 드물어 보였습니다. 장학금 지원 기간도 제약이 됩니다. 저자가 언급하지 않은 일본 국립대의 큰 장점은 연구용 컴퓨팅 자원이 한국 대학보다 훨씬 낫다는 점입니다. 예를 들어 저자가 다닌 학교는 일본에서 가장 큰 GPU 클러스터 중 하나를 운영합니다.
  • @mcyc — 감사합니다. 한국에서 박사 과정을 시작한 결정은 지금과 상황이 아주 달랐습니다. 전혀 다른 분야인 오토마타 이론을 공부했고, 그 분야에서는 박사 과정이 더 긴 편이었습니다. 미국식 제도에 익숙했고, 일하거나 결혼한 상태도 아니었습니다. 6년쯤 걸릴 거라고 예상했습니다. 연구하고 싶은 분야를 공부하려면 캐나다 시골, 헬싱키, 서울 중 하나를 골라야 했습니다. 대학에서 한국어를 부전공했고 교환학생으로 한국에 갔으며 StarCraft도 진지하게 했을 만큼 한국 문화에 관심이 많아 선택은 쉬웠습니다. 다시 박사 과정을 알아볼 때는 석사 학위와 산업계 경력, 산업 연구 경험이 있어 더 짧은 과정을 원했습니다. 머신러닝 밖의 분야에서는 3년이 실질적인 성과를 내기에 짧다고 생각합니다.
• @advael — 대형 기술 기업에서 일하는 경력을 거치지 않고도 이런 경로를 밟을 방법이 있나요? 박사 학위를 마치고 싶고 연구 주제 아이디어도 몇 가지 있지만, 이런 방식을 지원해주는 회사는 드뭅니다. 많은 대학은 재학 중 취업 자체를 허용하지 않습니다.
• @rstuart4133 — Google에서 키보드용 온디바이스 언어 모델을 주로 연구한다는 설명이 이해하기 어렵습니다. 보통 키보드에 들어가는 연산 능력과 언어 모델이 어떻게 맞는지, 키보드에서 언어 모델을 어디에 쓰는지도 궁금합니다.
  • @rcxdude — 예측 입력은 LLM이 등장하기 전부터 언어 모델의 용도였습니다. 모든 언어 모델이 LLM은 아닙니다. 입력을 수정하거나 다음 단어를 예측하는 기능은 적어도 10년 동안 주된 용도였습니다.
  • @froh — 스와이프나 글라이드 입력도 있지 않나요?
• @drnick1 — 해외 취업은 고려하겠지만, 특히 나중에 미국으로 돌아올 수 있는 미국인에게 미국 밖에서 박사 학위를 받는 일은 큰 위험이라고 생각합니다. 미국 박사 학위는 상당한 프리미엄을 얻고 전 세계 학계에서 취업할 수 있지만, 반대 방향은 매우 드뭅니다. 미국에서 일하는 외국인 학자 대부분은 미국에서 박사 학위를 받았습니다.
  • @autuni — 그렇지 않습니다. 미국에서 일하는 외국인 학자 대부분은 연구자로 자리 잡은 뒤 높은 연봉을 제시하는 일자리 때문에 미국으로 옵니다. 글에서 대학 이름 인지도를 강조한 부분은 제게는 이상하게 느껴졌습니다. 제가 아는 학계에서는 학부 이후에는 대학 이름이 그다지 중요하지 않습니다. 그때쯤이면 논문과 다른 연구 성과가 있고, 지원자를 평가할 때는 동료 심사를 거친 논문의 양과 질, 좋은 학술지나 학회에 발표했는지를 봅니다.
• @kimurakaera — 저도 Titech 스즈카케다이에서 박사 학위를 했습니다. 3년은 엄격한 제한이 아니며 연장도 흔합니다. 학과마다 다를 수 있습니다. 외국인 학생은 자금이 떨어져 3년 뒤 그만두는 경우가 많습니다. 미국이나 영국의 연구 문화와 비교하면 일본이 훨씬 낫다고 생각합니다. 과로하거나 연구실에서 자야 할 때도 있지만 지도와 감독은 좋았습니다.
  • @mcyc — 외국인 학생에게는 말씀하신 이유로 3년이 더 강한 제한으로 작동합니다. 이 글은 외국인을 대상으로 썼습니다. 어느 분야였나요? 일본의 연구실 문화가 미국보다 훨씬 낫다고 하셔서 놀랐습니다. 연구실마다 다르겠지만, 제 경험에서는 미국 연구실이 내부 협업과 지도 면에서 더 나았습니다.
• @esrh — 도쿄공업대학에서 머신러닝 석사 연구를 막 마쳤습니다. 주로 일본에서 살고 싶다는 확신이 없다면 이곳을 추천하기 어렵습니다. 저자가 겪은 단점은 타당하지만 실제보다 약하게 표현됐다고 봅니다. 저는 연구비가 넉넉한 연구실에서 급여를 받았지만, 석사생은 물론 일부 박사생도 아무런 급여를 받지 못합니다. 많은 대학원생이 생계를 위해 아르바이트를 했습니다. 일본 대학원에서는 연구 수준이 낮고, 수업도 불필요하거나 질이 낮으며, 학생 연구에 요구하는 기준도 낮다고 느꼈습니다. 국내 학회 연구는 국제 학회보다 덜 알려졌을 뿐 아니라, 대개 질과 흥미도 떨어진다고 봅니다.
  • @mcyc — 아쉽게도 서로 마주칠 기회가 없었네요. 의견 감사합니다. 일본의 많은 연구실이 진지하지 않았다는 점에 동의합니다. 일본 연구실은 작은 계약 사업체처럼 운영되고 교수들이 연구비를 구해야 합니다. 제가 보기에는 미국보다 어려워 연구실별 재정 차이가 큽니다. 제 연구실은 일본에서 자금 사정이 가장 좋은 곳 중 하나였을 수 있습니다. 또 도쿄공업대학에는 졸업 요건으로 논문을 제출할 때 한 편마다 주 저자를 한 명만 인정하는 규정이 있었습니다. 두 학생이 똑같이 기여해도 한 명을 ‘진짜’ 주 저자로 지정하는 서류에 서명해야 했습니다. 협업을 크게 위축시키는 규정이었고, 박사 과정에서 길러야 할 연구자 간 협업 능력도 해쳤습니다.
• @gumbojuice — 저는 인도 소도시에서 일하면서 머신러닝 박사 학위를 했습니다. 미국 출신은 아니고 덴마크 AAU 연구실에서 일하다 왔습니다. 글을 재미있게 읽었습니다. 걱정한 점은 비슷했지만 이유는 달랐습니다. 저는 대도시와 과한 업무 문화를 싫어하고 Google이나 Stanford 같은 최상위권 인재도 아닐 가능성이 높습니다. 그래도 박사 학위뿐 아니라 어떤 이유로든 해외에 나가 사는 일은 좋은 경험이라고 생각합니다.

원문: TokyoDev / 번역·요약: Trawling