Statistical Programmer의 변천사와 추세

[SASMaster]

미국에서나 한국에서 통계학 공부를 하시는 분들중에 혹시 미국 제약회사에서 Statistical Programmer로 일을 하시고 싶은분들을 위해서 저의 경험을 이용해서 요즘 추세와 변천사를 써봅니다.

제가 이 카페나 다른 통계학카페에서 느낀것은 통계공부를 하면 꼭 통계학자가 되어야 한다고 생각하시는분들이 많은것같습니다. 저는 전혀 아니라고 생각합니다, 저의 30년이상의 경험에 비추면 그렇습니다. 법을 공부했다고 검사,판사가 꼭 되어야 배운것을 쓸수있나요? 수학전공자들은 꼭 수학자가 되어야하고, 의대를 나오면 꼭 의사가 되어야 하나요? 그렇게 안되면 다 실패자가 되는것인가요?

물론 유명한 물리학자, 통계학자, 수학자, 법관, 등등 자기 전공을 박사까지 하면서 연구를 열심히 하는분들도 있지만 대부분의 사람들은 저도 그렇지만 학교전공은 그저 자기가 하는일의 기초를 배운것이라고 생각하면 되는것 같습니다. 제약회사에서 일할때도 그렇습니다.

제약회사에서 통계학 전공자가 주로 하는 직업이 Biostatistician과 Statistical Programmer입니다. 80, 90년대만해도 Biostat은 석사만 있어도 충분했읍니다. 그때만해도 박사는 보기 힘들고 석사 졸업자들도 많지 않아서 그런것같습니다. 2000년대에 들어서는 뭐 거의 박사학위가 필수조건이 된것같은데 재밌는 현상은 요즘 통계박사들은 거의 중국계인것 같더군요, 최소한 제약회사 biostat은 그렇습니다. 나중에 biostat에 대해서는 더 이야기하겠지만 biostat들의 일반적인 특징을 보면 이렇습니다. 직원관리를 잘하는사람이 적고, 혼자서 하는일을 잘합니다. 매우 pride가 높고 직위나 연봉에 매우 민감합니다. 일을 잘하는사람들을 보면 아주 꼼꼼하고 전문영문파일들을 쓰고 읽는것에 능숙합니다. 물론 통계학자체의 지식도 많지만 임상실험자체의 큰그림을 잘 이해합니다. SAS나 R등의 프로그램도 할줄알지만 expert 수준인사람은 드물고 필요조건도 아닙니다.

그럼 Statistical Programmer는 어떤가요? 80년대만해도 Statistical Programmer 라고 하지않고 그저 SAS Programmer라고 했고, 아주 간단한 SAS code만 알아도됐습니다. 그러다보니 그리 연봉이 높지않았습니다. 당연히 통계학전공자들이 눈여겨보는 일자리는 아니었습니다. 이때만해도 학사출신들의 백인들이 거의 다였던같습니다. 그때는 아주 간단한 SAS procedure에서 나온 output을 직접 손으로 WordPerfect 같은곳에 입력해서 쓰곤했는데, 참 한심했죠. Bioanalyst 라고도 불렀었죠. 

90년대에 들어와서는 Validation process하고 CDISC가 FDA에 submission하는데 중요하게 되면서 SAS를 제대로 쓸줄아는 사람들이 programmer들이 많이됐고, 점점 SP들이 독립된 부서로서 생겨나기 시작했읍니다. 전에는 그저 Biostat안에 biostat, SP, Data Management 종사자들이 있으면서 따로 분리해서 이야기 하지않았는데, 점점 Biometrics라고 하고 그 밑에 3개의 독립된부서가 생겨나기 시작하고 SP부서도 잘알아서 맡아서 일할사람들이 필요해졌습니다. 그러다보니 통계학 공부를 한사람들이 SAS를 그당시까지만해도 학교에서 제대로 배웠기에 석사학위자들이 Statistical Programmer로 많이 일을 하기시작했죠. 회사에서도 아에 통계학 석사를 우대하면서 뽑기도 하고요. 하지만 임상실험일을 하다보면 워낙 의학용어가 아주 많이 나와서 아무리 통계학을 잘 안다고해도 너무 모르는것이 많습니다. 저는 아에 한학기를 medical terminology class를 들은후에야 미팅중에 다른 부서직원들이 하는말들을 알아들을수 있었죠. 사실 통계학만 공부하시고 제약회사에서 일하시고 싶은분들에게는 Medical Terminology class를 적극 추천합니다. 또 개인적으로 배울수없는 FDA submission process에 대해서도 일하면서 배워야하는 부서가 SP밖에 없다보니 저절로 SP의 일이 되었죠.

2000년대에 들어와서도 SP의 인기는 계속되었고 이제는 제약회사라면 biometrics가 꼭 필요하고 특히 SP의 필요성의 중요성이 정말 중요했졌습니다. 그래서 SP들도 자체 부서와 직책들이 생기고 전에는 없었던 관리직책들이 많이 생겼습니다. manager, senior manager, Associate director, director등등. 하지만 일하는사람들이 technical 한것만 잘알고  office politics나 회사내에서 대인관계를 원활하게하는것에 대해서 배운적이 없어서 말만 관리직이지 일하는것은 많이 달라지지 않았었습니다. 하지만 FDA submission process자체가 더 복잡해지면서 2000년대는 biostatistician 도 중요하지만 SP의 가치가 가장 많이 올라갔던것 같습니다. 이때 중국계가 제일 많이 시작한것 같고 미국에서 학위후에 쉽게 job을 잡았던것 같습니다.

2010년대에 들어서서는 SP로서는 고급인력이 Internet 회사로 Data Scientist 라는 직책으로 많이 빠져나갔고 더군다나 대학교에서 비싼 SAS (뭐, 얼마전부터 학생용 공짜 SAS가 등장했지만 제가 보기에는 좀 늦은감이 있읍니다) 를 쓰기 보다는 R을 쓰기 시작했고, internet 회사로서는 "validated software" 를 꼭 써야할 이유가 없다보니 공짜인 R을 쓰다보니 자연스럽게 갓 졸업한 통계학전공자들이 더이상 제약회사를 선호하지 않는것 같더군요. 연봉도 internet회사가 훨씬 높게 시작하다보니 제약회사의 SP들의 노령화(?)가 시작한것 같습니다. 하지만 아직 SP들의 수요가 아주 많다보니 hiring manager로서는 참 곤란한 문제가 생긴거죠. 우스운 경우가 생기고 있는데, 일한 햇수만 많은 경험자들은 있지만 좋은 초보자 구하기가 힘들어졌것이지요. 예산을 짜다보면 비싼 경험자만 뽑을수도 없고, 그렇다고 경험이 없는사람들을 연봉을 너무 올려서 구할수도 없고. 그러다보니 요즘 새로 시작하는 사람들은 다른 업종에서 일하다가 분야를 바꾸는 사람들입니다. 통계학전공자가 아니더라도 SAS만 쓸줄알면 채용을 하는 회사가 늘어나고 있읍니다. 역추세? 글쎄요. 어떻게 보면 자연스러운 일인데, SP 부서가 커지고 직책이 다양화해지다보니 (이제는 senior director, Executive Director뿐이 아니라 vice president까지 생겼더군요) 전체 직원이 다 통계학전공의 경험자들만 있을 필요가 없어진거죠. 그래서 요즘 많은 새 SP들이 인도사람들인데, IT 산업때문에 미국에 홍수처럼 들어왔던 computer programming을 할줄아는사람들이 SAS를 배워서 싼값으로 많이 들어오고 있읍니다. 

그래서 요즘 SP 부서의 그림을 보면, 부서장들이나 경험이 많은자들은 거의 중국계이고 나이는 꽤있지만 초보자들은 인도계가 많습니다. 하지만 벌써 한둘시작했지만 앞으로 5-10년이후에는 인도계 부서장들이 많이 생길것 같습니다. 하지만 아직까지 부서장이 될려면 통계학석사가 필수조건은 아니더라도 통상적인 인식입니다. 그래서 앞으로도 한동안 부서장들은 중국계가 장악할것같습니다.

그렇다보니 오랬동안 전에도 있었던 CRO와의 관계가 중요해졌습니다. 사실 아주 큰회사가 아니면, 회사에서는 갓 졸업한 초보자를 입사시켜서 훈련을 시키는 것을 아주 꺼려합니다. 그러다보니 CRO가 마치 한번 지나가야하는 훈련소가 된것 같은데 2-3년 경험이 생기면 제약회사로 빠져나가니, CRO로서는 계속 초보자를 많이 뽑게되고 또 초보자들이 일을 할수있도록 macro나 일자체를 자동화를 시키고 있읍니다. 사실 이렇다보니 2-3년 경험자라도 아는것이 별로 없는경우가 많죠. 그러니까 준비가 안된사람들을 회사로서는 돈 더주고 2-3년후에 뽑는거나 마찮가지가 되고, 결국 training은 또 해야 하는경우 생기는 병폐가 계속되고 있는것 같습니다. 하지만 이 추세는 한동안 계속될것 같습니다. 또, 이런 CRO들은 예산을 줄이기 위해서 생활비가 비싼 도시들에서는 더이상 찾아보기 힘들고 중국이나 인도에 인력을 쓰기도 합니다.

혹시라도 미국에서 어떤방법으로던지 일을 하실수있고 SAS를 잘아시는분들은 CRO들에게 연락을 하시면 job을 잡기가 예전보다 쉬울수도 있읍니다. 물론 제약회사에 직접가실수있으면 제일 좋고요. 미국이나 캐나다 학위외에는 잘 인정하지않지만 한국학위만으로도 관심있으신분은 직접 연락을 해보시기 바랍니다. 물론 어떤일이던지 보장이란 없읍니다. 제가 요즘 한국 청년들의 실업률과 직장찾기 힘들어하는것을 보고들으면 참 가슴이 아픕니다. 여기서 별로 실력이 없는 사람들도 당당히 일을 하는것을 보면 기분이 묘합니다. 혹시라도 도전해보실분들은 우선 새로운 이력서를 만드셔야합니다. 미국에서 통용되는 resume는 한국과 정말 많이 다릅니다. 인터넷을 찾아보시면 예를 보실수있읍니다. 궁금하신것이 있으시면 이메일로 연락주시면 답장드리겠습니다.

저는 절대로 한국을 폄하하면서 한국을 떠나라고 하는것 아니고, 단지 한명이라도 도움이 될까해서 이글을 씁니다.    

[소신있어]

통계학도로서 참 반가운 글이네요 좋은 글 감사합니다!^^ 요즘 사실 R을 많이 쓰는데 프로그래밍이 생각보다 재밌어서 SP는 어떨까 하고 있었는데 딱 글이 올라왔네요ㅎㅎ

[안재형]

감사합니다. 잘 읽었습니다. SP가 statistician에 비해 해야할 일이 구체적이어서 communication이 중요한 statistician에 비해 스트레스 덜 받아 외국인이 하기에 적합한것같습니다. 저도 사실 맘 편하게 SP를 하고 싶은 생각이 굴뚝같은데 이놈의 PhD때문에 그냥 statistician을 하고 있습니다^^

[SASMaster]

사실 박사학위가 있으면 SP로서는 학위로서는 over-qualified 가 되고, 점점 SP와 Biostat의 해야할일들이 많이 달라져가고 있어서 바꾸기는 쉽지않을겁니다. 스트레스 받고 안받고는 개인적인 성격같습니다. 오히려 많은 Biostat들이 SP가 하는일이 stressful하다고 생각합니다. 사실 biostat의 일은 지난 20년간 그리 많이 달라지지 않았는데 물론 임상실험자체가 더 복잡해져서 경험자가 필요하지만요. 오히려 우습게도 biostat은 통계학 자체와 programming skill은 일하는데 그리 큰 역할이 아니라는 것이죠. 글쎄요...통계학 자체를 생각해야하는 시간이 전체의 10%나 될지 모르겠습니다.

[Sean]

말씀하신대로 학교에서 R, python을 많이 쓰고 있어서 SAS를 사용할 기회가 없는 것 같습니다. 이번 여름에 Bay Area에서 인턴경험 쌓고 싶어서 제약회사 몇군데 컨택했는데 다들 SAS 경험 많냐고 물어보더라구요. 그런데 제가 SAS는 사용안한지 5년정도 된것같아서ㅠㅠ. 제가 또 연구를 Brain Imaging쪽으로 하고 있어서.. SAS를 쓸 기회가 더 없는 것 같습니다.
이번 학기에 Clinical Trials 과목을 수강하고 있는데, 정작 통계는 비교적 간단한 것들을 사용하는 것 같더라구요. 말씀하신대로 더 중요한것은 의학용어들인것 같습니다.

[SASMaster]

제약회사에서는 아직도 거의다가 SAS입니다. R은 알면 좋을정도이고요. 5년전까지 얼마나 SAS를 사용하셨나요? 아주 SAS expert를 뽑기전에는 그저 manager로서 SAS training을 하지 않아도 될정도면 시작하는데 문제없읍니다. 특히 인턴포지션은 그리 expectation이 높지않으니 몇일 SAS code를 다시 복습해보시고 그냥 안다고 하셔도 됩니다. 통계는 너무 희귀한방법을 쓰면 우선 FDA에서 색안경을 끼고 봅니다. 그러다보니 biostat으로서는 아무리 통계학을 잘알아도 결국 누구나 긍정할수있는 평범한 방법을 쓸수밖에 없는데 통계 전문가분들이 보기에는 너무 쉬운것들이라서 얕잡아보여지는 경우가 많은것 같습니다.

[Sean]

누구나 아는 방법들을 그 사람들이 이해할수 있도록 쉽게 잘 설명해줄수 있는 능력도 정말 중요한 것 같습니다.
TA를 하면서 이해하기 쉽게 설명해주는 것이 정말 어렵다는 것을 매일 느끼고 있지요. 이번 여름은 인턴포지션 구하기엔 지금은 너무 늦었고, 다음에는 SAS 그냥 안다고 해야겠네요 ㅎㅎ

[호호]

감사합니다. 글을 읽고나니 좀 더 알겠네요 ^^