한국에서는 개발자의 처우가 낮다는 비판이 많다. 특히 미국과 비교하며 인재 양성을 위해서라도 개발자의 임금을 높여야 한다고 목소리가 항상 들리고 있다. 그런데 문제는 적절한 개발자 연봉에 대한 기대가 사람마다 다르다는 것이다. 개발자 유무와 상관없이 어떤 사람은 개발자는 기업의 핵심 인재이자 고연봉자라고 생각하기도 하고, 어떤 사람은 낮은 임금을 받으며 야근에 시달리는 직원이라고 보기도 한다. 그렇다면 연봉 기준 실제로 한국 개발자의 수준은 어디까지 와있을까? 마침 2022년 국내외 개발자의 연봉을 확인할 수 있는 다양한 통계가 나왔다.
ⓒ ITWorld *한국 수치는 사람인, 미국 수치는 하이어드(15만 6천만달러) 기준으로 표기 국내의 경우 연봉 수치를 가장 많이 볼 수 있는 곳은 구직 플랫폼이다. 구직 플랫폼 업체들은 직접 사용자가 직접 입력한 데이터를 활용하거나, 국민연금 납부액을 역산하여 계산하거나, 공시자료를 기반으로 연봉을 추산한다. 먼저사람인은 2022년 기준 IT 전체 산업(IT·웹·통신) 종사자의 평균 연봉은 7,587만 원이라고 밝혔다. 같은 통계에서 가장 높은 연봉을 받는 분야는 금융업이었고, 그 뒤를 IT업계가 바짝 따라잡고 있다고 설명했다. 그와 달리크레딧잡 데이터를 보면, IT 및 과학 기술 분야의 연봉 평균은 약 3,700만 원으로 나타났다.
잡플래닛은 IT 업종 종사자 중개발자 직군의 연봉 정보만 따로 공개했다. 여기서는 1년 차 입사자 평균 연봉은 3,411만 원, 10년 차 입사자는 5,830만 원이라고 소개됐다. 잡플래닛은 “IT 업종은 같은 연차라도 연봉 차이가 크다. 기업 및 세부 직무별로 연봉이 천차만별인 게 특징”라고 강조했다. 해당 자료에서 말하는 개발자란 모바일 앱 개발, 웹 개발, 소프트웨어 엔지니어, 소프트웨어 아키텍트, 하드웨어 엔지니어, 시스템 엔지니어, 네트워크 보안운영자, QA, 데이터 분석가 등을 포함했는데, 그중에서 ‘소프트웨어 아키텍트'의 평균 연봉이 가장 높은 것으로 나왔다.
한국소프트웨어산업협회(KOSA)는 SW 기술자에 대해 집중적으로 평균 임금을 추적하고 있다. KOSA는 실제 업계 현황 데이터를 받아 자료를 만든다.
KOSA에 따르면, 2022년 SW 기술자 일 평균 임금은 351,443원으로 전년 대비 6.9% 증가했다. 사실 이 데이터는 자세히 살펴봐야 한다. 얼핏보면 일 임금이니 업무일 20일을 더 곱해 월급이 약 723만원이라고 생각할 수 있으나, 이는 잘못된 해석이다. 여기서 말하는 일 평균 임금에는 한사람에 대한 기본급, 상여금 외에 법인 부담금도 포함됐다. 그런 의미로서 KOSA의 데이터는 특정 기업이 정부와 사업 계약을 할 때, 소프트웨어 인력 및 전체 진행비를 계산할 때 참고하는 자료다. 물론 KOSA의 자료가 실제 개발자 연봉 평균 데이터와 완전히 동떨어졌다고 표현할 수는 없지만 실제 평균 임금보다 더 높을 가능성이 높다.
다만 KOSA의 자료는 SW 기술자의 임금 평균을 세부적으로 나눴는데, 여기에는 IT 기획자, 디자이너, 컨설턴트부터 데이터 분석가, 개발자, 응용SW 개발자 등이 모두 포함한다. 이런 수치로 직군별 대우 차이를 확인할 수 있는데, 가장 높은 임금을 받는 직군은 ‘IT 아키텍트’였다.
신입 개발자 또는 작은 기업 소속된 개발자의 연봉을 가늠할 수 있는 통계도 하나 있다. 개발자 평가·채용·교육 플랫폼 업체 그렙은 매년 설문조사를 통해 인기 프로그래밍 언어와 처우를 공개하고 있다. 특히2022년 설문조사 결과에 따르면 56.5%의 응답자가 연 4,000만원에 미치지 못하는 임금을 받았다. 응답자 50%가 3년 차 미만 개발자이고 20대였다는 점에서 신입 개발자의 대우를 확인할 수 있는 자료라고 볼 수 있다.
이번에는 개발자의 천국, 미국의 데이터를 분석해보자. 미국의 IT 직종 연봉 정보는 한국보다 세부적인 수치를 확인할 수 있다. 미 컨설팅 업체 잰코 어소시에이츠(Janco Associates)가 펴낸‘IT 임금 조사’에 따르면, 2021년 기준 대기업 기술 인력의 평균 연봉은 약 10만 달러, 중소기업은 약 9만 5,681달러였다. IT 경영진의 평균 연봉은 18만 달러였다. 해당 자료에는 경기 침체로 대기업 종사자의 연봉은 상승세가 주춤하고 있으나, 중소기업의 연봉은 대기업보다 빠르게 상승하고 있다고 지적했다. 대기업과 중소기업의 임금 격차가 큰 한국에서 주목할 만한 데이터다.
구직 플랫폼 업체 하이어드 역시 미국 내 소프트웨어 엔지니어의 평균 급여는 지속적으로 증가하는 추세이며, 2021년 기준 평균 연봉은 15만 6,000달러라고밝혔다. 여기서 흥미로운 것은 원격 근무 형태가 연봉에 영향을 주고 있다는 점이다. 같은하이어드 보고서에서 원격근무를 하는 소프트웨어 엔지니어 평균 연봉은 15만 7,000달러로 사무실 근무 직원보다 1,000달러 더 높았다. 하이어드는 2022년 말 펴낸또 다른 보고서에서 “IT 기업에 종사하는 재택 근무자는 사무실 출근 직원보다 평균 3,000달러 더 높은 연봉을 받고 있다”고 밝혔다.
핀테크 스타트업 카르타(Carta)는 재택근무 트렌드가 지역별 임금의 상향 평준화를 이끌고 있다는자료를 공개했다. 과거 개발자는 실리콘벨리 지역에 가야만 최고 몸값을 받을 수 있었지만, 이제 타 지역에서도 재택근무 형식으로 일하면서 실리콘벨리 만큼 높은 임금을 받을 수 있다는 것이다. 카르타는 동시에 스타트업 근무자의 연봉도 높아지고 있다는 점에 주목했다. 카르타에 따르면, 스타트업에 다니는 엔지니어의 연봉 중앙값은 15만 달러였다. IT 직무뿐만 아니라 재무, 법무, 전략 기획 업무 직원도 미국 스타트업 업계에서는 높은 임금을 받고 있었다.
요약하자면, 한국 개발자의 평균 연봉은 7,000만원대, 신입의 경우 3,000~4,000만원 수준이다. 미국 개발자 연봉은 평균 15만 달러가 넘으나, 지역이나 회사 규모에 따라 연봉 차별을 크게 받지 않는다는 특징이 있다. 혹시 이런 수치를 보고 IT 업계에 진출하거나 직군을 바꾸고 싶은 사람도 있을 것이다. 하지만 높은 연봉에 너무 혹하지 말자. 아무리 개발자 수요가 많다 한들 소위 말하는 대퇴직 시대 아닌가. 연봉이 높은 것으로 유명한 글로벌 IT기업에서도 퇴사자가 우후죽순으로 나오고 있는 것도 사실이다. 그런 면에서 IT 직무의 빛과 그늘을 조명한 기사는 미래를 현실감 있게 준비하는 데 도움이 될 것이다.
### 데이터 과학자를 위한 6가지 Python 팁
### Top 6 Python Tips for Data Scientists
### https://towardsdatascience.com/top-6-python-tips-for-data-scientists-4f4a25e44d15
codeString = '''a,b = 4,5; print(f"a = {a} and b = {b}"); print(f"a+b = {a+b}")'''
exec(codeString)
print("\n\n\n")
import os
import sys
#작업하는 경로(위치)가 어디인지 확인
print(os.getcwd())
exec(open("./Project/Datascientist/myFullFileName.py").read())
print("\n\n\n")
### 각각 현재 작업 디렉토리 또는 사용자 지정 디렉토리의 모든 파일을 나열합니다.
print( os.listdir() )
"""_summary_
"""
print("\n\n\n")
### 4. Code timer as a decorator
import time
import requests
def timerWrapper(func):
"""Code the timer"""
def timer(*args, **kwargs):
"""Start timer"""
start = time.perf_counter()
output = func(*args, **kwargs)
timeElapsed = time.perf_counter() - start
print(f"Current function: {func.__name__}\n Run Time: {timeElapsed}")
return output
return timer
## Func to make a request to an user-defined url
@timerWrapper
def getArtile(url):
return requests.get(url, allow_redirects=True)
## Monitor the runTime
if __name__ == "__main__":
getArtile('https://towardsdatascience.com/6-sql-tricks-every-data-scientist-should-know-f84be499aea5')
print("\n\n\n")
## 이제 다른 함수의 시간을 측정 @timeWrapper하려면 함수 앞에 the를 놓는 것뿐입니다.
@timerWrapper
def getMultiplication(num):
for val in range(num):
print(10**(10**val))
getMultiplication(3)
Scenario: You inherited a Python project from a colleague, and immediately noticed that those scripts all have a whopping 5000+ lines of code. The same chunks (of code) got copied and pasted multiple times! So, is there a more efficient option to go about code reusability?
Let’s explore theexec()function in Python. Simply put, it takes in a string or object code, and execute it as shown in this example,
a = 4 and b = 5
a+b = 9
Even more handy? We can useexec(open().read())to call and execute a file within the Python interpreter. For example,
With this powerful one-liner, data scientists can save programs that will be reused as standalone files, and execute them whenever needed within the main program. No code copying and pasting any more!
Being a cool functionality in Python,exec()has one pitfall to avoid — it does NOT return any value,
a = 4 and b = 5
a+b = 9
** Is the return from exec() is None? True **
As we can see, the output of theexec()function isNone; hence, it cannot be used to store any values, which is equivalent to thesounce()function in R.
2. Operating system commands with {os} and {shutil}
Scenario: continue from our previous tip, now you want to check out the script before executing it. Don’t bother to double-click your mouse all the way through to open up the file? No problem, you can easily achieve this in Python directly without interrupting your train of thought.
Here, theos.startfile()function allows users to open up any type of files, including MS documents, Excels, R and SQL scripts.
Similarly, we can also delete a FILE usingos.remove(“myFullFileName.ANYFORMAT”)
or delete the entire DIRECTORY usingshutil.rmtree(“folderToBeRemoved”). where {shutil} is a Python module that offers a number of high-level file operations, particularly for file copying and removal.
Therefore, if you haven’t used {os} other thanos.getcwd()oros.chdir()or if the {shutil} sounds unfamiliar, it’s time to check out their documents. You will definitely find useful commands or file system methods that make your coding easier. Here lists a few of my favorites,
os.listdir()oros.listdir(“someDirectory”)— list all files in the currently working directory or any user-specified directory, respectively;
os.path.join()— automatically create a path with elements in the arguments for later use, e.g.,os.path.join(‘D’, ‘Medium’, ‘New Folder’)will return
‘D\\Medium\\New Folder’
os.makedirs()— create a directory;
shutil.copy2(“sourcePath”, “destinationPath”)orshutil.move(“sourcePath”, “destinationPath”)— copy or cut a file respectively.
3. One-liner: Nested list comprehension to get rid of the for loops
Scenario: this “simple” task we come across is to combine several lists into one big long list,
Surely, we can write five nestedforloops to append each sublist to the final output list. But it’s smarter to turn to nested list comprehension for the most concise way,
Scenario: while Python is recognized as one of the most effective programming languages, data scientists still need to check the runtime of our programs.
It’s not the hardest thing if we just implement a bare-bones Python timer for each function we want to monitor. However, if we code it as a decorator, we would make our timer much easier to be version-controlled and reused!
Here is how,
In this snippet,
the timer is wrapped in atimerWrapperfunction, which then is used as a decorator called prior to the main function;
The example main function is to return a request connecting to an URL, which isone of my previous blogs.
Running this code gives us the time elapsed,
Current function: getArtile
Run Time: 1.6542516000008618Out[101]: <Response [200]>
Now, to time another function, all we need is to put the@timeWrapperin front of the function,
getMultiplication(3)
10
10000000000
10000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
Current function: getMultiplication
Run Time: 0.00014700000065204222
5. Leverage theoptionssystem to customize your display
Scenario: as data scientists, we analyze data with {pandas} and {numpy} on a daily basis. When I first learned coding in Python, I was frustrated seeing this after reading my data into the IDE,
Clearly, data display is cut off both row-wise and column-wise, and the following code can fix it,
Here, we are explicitly setting the maximum columns, rows and column width to display/print in the console. There are numerous customizableoptions and settingsin {pandas}, and similar operations are also available in{numpy}for arrays and matrix,
6. Reproduce your machine learning model results? Set seeds!
Scenario: Due to the stochastic nature of machine learning modeling process, we have all encountered the non-deterministic aspect of machine learning. This randomness results in our difficulty reproducing the same results across different runs. Consequently, it’s challenging to figure out whether an improvement in performance metrics is a result of successful model tuning or simply a different random training/testing sample.
Luckily the reproducibility can be achieved bysetting the random seedthroughout your model pipeline, provided that you do it correctly! How many times have you seen questions like “Getting a different result despite random seed defined” popping up on Stack Overflow? Well, how to appropriately set seeds should be in the first page of documentations, but it took me some time to dig it out.
I found that NOT every seed is defined the same in {numpy}, {sklearn}, {tensorflow} or {torch}. Thus, it’s a best practice to use a definitive function that sets all SEEDS for all your frameworks. For example,
Adding this tacticalreset_random_seed()function to all necessary steps of your workflow, such as train-test split, model compile/training, and interpretation, will get you half way to full reproducibility. More detailed visibility into your experiments will finish the second half!
새로운 아이디어는 어디에서 나오는가? 답은 간단하다. 바로 다름이다. 다양한 창의력 이론이 존재하지만, 이들 모두가 공유하는 유일한 교리는 ‘전혀 상관없어 보이는 것을 나란히 놓는 구조에서 창의성이 나온다’는 것이다. 다름을 최대화하는 최적의 방식은 연령과 문화, 학문을 섞는 것이다. - 니콜라스 네그로폰테, MIT 미디어랩 소장
다름을 인정하는 데서 창조가 시작됩니다. 다양성은 발전을 자극하고, 동질성은 발전을 늦춥니다. 다른 시각을 가지고 여러 가지 다른 이론들을 이리저리 배열해보면 새로운 아이디어가 떠오르기 마련입니다.
그러므로 쉰다는 것은 외부의 강제성을 벗어난 상태, 스스로를 지킬 수 있는 자기존엄성과 연결된다. 자기존엄성이란 자율적으로 결정할 수 있는 상태, 즉 '자기결정권'이 보장된 상태에서 가능하다. 이 자기결정권은 그저 단순한 의지의 표현이 아니라, 자기한테 필요한 자원에 접근할 수 있고 그 자원을 사용할 수 있는 권리를 포함한다.
- 이승원의《우리는 왜 쉬지 못하는가》중에서 -
* 쉼은 '내어맡김'입니다. '애씀'을 내려놓고, 내어맡길 때 진정한 쉼이 찾아옵니다. 그래서 욕조에서 긴장을 풀고 있을 때나, 단잠에서 깨어날 무렵에 섬광 같은 직감이 다가오기도 합니다. 아르키메데스의 '유레카'의 외침도 그렇게 생긴 것입니다. 쉼이 가져다주는 선물입니다.
