미국 경제학 박사 졸업 후 테크 회사 진로 - 데이터 과학자, 이코노미스트, 프로덕트 분석가 (feat. Job Posting 2022)

경제학 박사과정 유학에 관심이 있는 사람들 중에서도 테크 관련해서 관심이 생기는 사람들이 있는 것 같다. 물론, 얼마나 되는지는 알 수 없지만, "데이터 과학자"에 대한 관심이 경제학에서도 조금씩 생기는 것 같다. 경제학 박사 중인 학생들은 지도 교수님이 학생들의 아카데미아 진로를 원한다고 학생들이 짐작하기 때문에, 공개적으로 이야기하기는 어렵지 않나 싶다. 나 또한, 비슷한 걱정을 했는데, 생각보다 교수님들이 오케이 하셔서 의외였다. 

 

오늘은 미국 경제학 박사 졸업 후 테크 회사 진로에 대해서 적어보고자 한다. 빅테크 회사 중에서 내가 관심이 있는 분야 위주로 최소요건과 선호하는 요건에 대해서 적어보고자 한다. 테크 회사라 하면, 아마존, 우버, 메타(예전 페이스북), 구글, 마이크로소프트 정도가 있을 것 같다. 그 외에 사람들이 아는 회사 중에는 넷플릭스, 애플 등의 회사가 있는데, 넷플릭스는 경제학 박사를 막 졸업한 회사를 뽑는 경우를 내가 검색해본 결과 중에는 최근에 없었고, 애플은 경제학 박사를 특히 수요하는 것 같지는 않아서이다. 

 

경제학 박사를 가장 원하는 회사는 아마존이고, 그 다음으로는 우버이다. 메타는 CDS (Core Data Science) 팀에서 경제학을 뽑는 경우가 종종 있는데, 광고(advertisement)나 경매(auction) 전문가를 원하거나 최적화(optimization) 전문가를 선호하는 것 같다. 구글은 데이터 과학자를 뽑기는 하는데, 굳이 경제학자를 그리 선호해보이지는 않는다. 마이크로 소프트도 research scientist 를 뽑기는 하는데, 연구에 좀 더 집중되어 있다. 

 

아마존이 가장 정형화되어 있다. 인과관계추론(Causal inference), 실증 산업조직론 (Empirical IO), 그리고 시계열 (Time series ) 세 가지로 나뉜다. 나는 인과관계추론 분야일텐데, 노동경제학, 의료경제학, public economics, 개발경제학(development economics) 와 같은 reduced form 을 많이 사용하는 분야의 전공자들이 이 분야의 일을 하는 것 같다. 실증산업조직론은 가격 책정(pricing)이나 수요함수 추정과 인접한 분야라 가장 경제학스럽지 않나 싶기도 하다. 시계열 분야는 나도 잘 모르는데, forecasting 하는 것 같다. 거시 (Macro) 졸업생 중에서 종종 가는 것 같은데, 링크딘 이력을 살펴보면, 이 분야 사람은 잘 못 봤던 것 같다. 

 

우버는 two-sided matching 플랫폼의 정석이다. Pricing 팀 뿐만 아니라, earnings policy 팀이 따로 있는 것을 보면, 경제학 박사를 다방면에서 뽑는 것 같다. 

 

이번에 인턴쉽 관련해서 검색해보면서, 흥미로웠던 포스팅은 크게 세 가지이다. 

 

첫번째는 아마존 이코노미스트 인턴쉽 채용이다. 

https://www.linkedin.com/jobs/view/2797289753/?refId=e9700611-13d7-4380-9033-d72e39c9a745 

Amazon Intern - Economics(미국 워싱턴 시애틀) 채용중 | LinkedIn

최소 요건은 경제학 박사(PhD Economics) 이다. 작년에는 없었던 것 같은데, 올 해에는 선호 스킬셋 (preferred skill) 에 SQL, UNIX, Sawtooth, Apache Spark 적어놔서 띠용 했다. SQL 까지는 많이들 원해서 알고 있었는데, UNIX 는 의외였고, Apache Spark 는 이 스킬을 원한다는 것을 컨퍼런스 통해서 만난 분께 들었는데, 이렇게 인턴 채용에 적시할 거라고는 예상하지 못했다. 올해 이코노미스트 채용에는 preferred skill 에 이런 내용은 못 봤는데, 인턴들은 좀 더 스킬-업 하기를 원하는가 생각도 들었다. 데이터 베이스에 접근하는데 필요한 스킬들을 미리 인턴 때부터 요구하는 것 같다.

 

두 번째는 우버의 Economist/Applied Scientist 채용이다. JOE 리스팅에서 찾아온 내용이라 다음에 내용이 바뀌지는 않을 것 같다.

https://www.aeaweb.org/joe/listing.php?JOE_ID=2021-02_111467733 

American Economic Association: JOE Listings - August 1, 2021 - January 31, 2022

C, C++, Java 와 같은 소프트웨어 엔지니어링 스킬을 적시해둔 것이 인상적이었다. 요즘 샘플 사이즈 큰 것을 돌리는데 STATA 로는 속도가 너무 느려서 C++ 을 (독학해서) 사용해야 하나 고민하고 있었는데, 하면 도움이 되겠구나 싶었다. 

 

우버와 관련해서 링크딘에 포스팅되어 있는 두 가지 다른 팀의 내용을 보면, 경제학 박사를 채용하려는 팀의 성격을 좀 더 구분해서 이해할 수 있다. 

 

우버의 Pricing 팀이다. 

https://www.linkedin.com/jobs/view/applied-scientist-senior-applied-scientist-pricing-and-or-econometrics-at-uber-2807219006/

Uber Applied Scientist / Senior Applied Scientist - Pricing and/or Econometrics(미국 캘리포니아 샌프란시스코) 채

Hive, Spark 를 preferred qualification 에 적시해둔 것이 인상적이다. Python 으로 PySpark 를 이용하는 프로젝트를 만들면 도움이 많이 될 것 같다는 생각이 든다. Market place 에서 최적화하는 것도 원하는 것 같은데, 경제학 보다는 산업공학에서 좀 더 강한 분야인 것 같아서 경제학에서는 보완을 해야하는 건가 싶기도 하다. 다만, 실험방법론 (experimental design) 을 요구하는데, 이 분야에 강점이 있다면, optimization 이 부족한 것을 만회할 수 있지 않을까 싶다.

 

우버의 다른 팀은 Research and Economics, Earnings Policy 이다.

https://www.linkedin.com/jobs/view/applied-scientist-research-and-economics-earnings-policy-at-uber-2705889833/

Uber Applied Scientist - Research and Economics, Earnings Policy(미국 캘리포니아 샌프란시스코) 채용중 | LinkedIn

정책(Policy) 관련 이슈들을 다루는 팀이다. 경제학의 컨설팅적인 측면도 있고, 우버 관련 이슈가 터졌을 때, 우버의 사회적 가치를 어필하는 팀으로 보인다. 우버 리서치(Research) 에서 gender earning gap 같은 연구도 학계와 함께 했었던 기억이 어렴풋이 난다. 

 

마지막으로, Meta 의 프로덕트 분석가(Product Analyst)중에서 가장 관심이 가는 직군이다. 

https://www.linkedin.com/jobs/view/2855391137/?refId=14f38028-c166-47bf-aca0-bad73c2ad873&trk=flagship3_job_home_savedjobs 

 

VR device 라고 해서 VR 쪽인가 싶었더니, product adoption 과 수요측정을 하는 직군이다. PhD in Economics 를 적시해둔 것으로 보아서는, 경제학 박사를 선호하는 것 같다. (메타에 주식투자 하고 종종 친구들한테 5년 뒤를 보면 여기 투자하라고 하는 입장에서...) 메타의 5년 후 성공은 오큘러스의 성공에 달려 있는 것 같다. 전에 유튜버 잇썹이 엄청 대박이라고 리뷰하는 영상을 보고, 메타는 메타버스 관련해서 하드웨어와 소프트웨어 둘 다 되는 기업이겠구나 하는 확신이 생겼다. (그 외는 말이 길어지니 생략). 

 

내가 생각하기에 메타의 사업 구조에서 앞으로 핵심적이고, 경제학 박사를 따로 원하고, 프로덕트와 직접적인 분야라 관심이 간다. 실험 방법론(Experimentation) 을 어떻게 준비하느냐가 관건일 것 같다. 그리고, F1 비자를 가진 나로서는 "optimal pricing strategy" 를 어떻게 프로젝트와해서 연습을 하지가 의문이다. 인센티브(incentive) 라도 어떻게든 실험(experimentation) 하는 프로젝트를 만들어봐야 겠다. 

 

다음 글에서는 내가 현재까지 인턴 지원했던 테크 회사들을 적어봐야겠다. 데이터 과학자(Data Scientist) 인턴 직무가 대부분이다.