AI 스타트업 1년 회고: 사카나 AI를 떠나 멘토링·팟캐스트로 돌아오다

핵심 메시지

• 도쿄의 AI 스타트업 사카나 AI에서 1년을 일하며 기술과 실무 경험, 그리고 연구자 네트워크를 얻었다.
• 혼자 일하는 방식은 지속 가능하지 않았지만, 동료와 협업을 시작하면서 더 재미있고 성과도 좋아졌다.
• AI에는 거대 LLM 사전학습 말고도 컴퓨터 비전·NLP·오디오 등 일자리로 이어지는 다양한 분야가 있다.
• 최종 결과물보다 아이디어에서 완성까지의 실패를 포함한 과정에서 배울 점이 더 많다.
• '내일 대체된다'는 AI 과장 사이클에 겁먹지 말고, 자신만의 길을 선택하라.

쉽게 이해하기

보리스 마이나르두스는 1년 만의 영상에서 솔직한 근황을 전한다. 세계적인 AI 스타트업에 합류하기 위해 독일의 가족·여자친구·친구를 떠나 도쿄로 옮겼고, 주 6일 운동을 0으로 줄이고 한 달 두 편씩 만들던 영상도 멈춘 채 거의 모든 것을 쏟아부었다고 말한다.

처음 5~6개월은 아침부터 저녁까지 주 6일을 혼자 일하는, 기대와는 달랐던 강도였다. 그러나 이후 동료와 적극적으로 협업하기 시작하면서 일이 훨씬 즐겁고 성공적으로 바뀌었다. 그는 사카나 AI에서 기술 지식뿐 아니라 실무 경험과 멋진 연구자들과의 인연을 얻었다고 평가하며, 1년 뒤 회사와 좋게 헤어지고 신생 스타트업 래디컬 뉴머릭스로 옮겼다고 밝힌다.

콘텐츠 복귀 계획도 구체적이다. 유튜브에서는 좋은 자료·도구·워크플로를 소개하고 머신러닝 학습을 쉽게 만드는 팁을 나누는 멘토 역할을 맡고, 더 자주·더 기술적인 내용은 트위터와 링크드인에서 짧은 논문 리뷰나 반응 형태로 다룰 계획이다. ML 이론이나 최신 논문을 깊게 파고드는 영상은 당분간 지양하겠다고 덧붙인다.

가장 공들이는 새 프로젝트는 팟캐스트다. 사카나에서 미국·유럽·아시아·아프리카 등 세계 각지에서 온 사람들을 만나며, 빅테크의 LLM 사전학습·추론 연구 외에도 가치 있는 분야가 많다는 것을 깨달았다. 그는 ML 엔지니어로 일하는 구글 출신 친구와 함께, 초보자뿐 아니라 업계 종사자도 잘 모르는 다양한 AI 분야와 결과물 뒤의 이야기를 전하는 팟캐스트를 시작한다.

주요 인사이트

• 강한 노동 강도 자체보다, 팀 없이 혼자 일하는 방식이 그에게는 지속 가능하지 않았다. 환경을 바꾸자 같은 일도 다르게 느껴졌다는 점은 커리어 선택에서 '일하는 방식'의 중요성을 보여 준다.
• 그가 참석한 컴퓨터 비전 학회에는 LLM 관련 발표가 거의 없었지만 빅테크를 포함한 많은 기업이 채용을 위해 와 있었다. AI 취업의 길이 LLM 학습 하나로 좁혀져 있지 않다는 방증이다.
• 그는 자신이 받고 싶었던 멘토가 되고자 한다. 결과물의 하이라이트가 아니라 시작부터 끝까지의 과정과 실패담을 공유하는 것이 더 큰 배움을 준다는 관점이 콘텐츠 방향의 핵심이다.

자주 묻는 질문

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