# Data Science 팀의 구성과 역할을 | 커리어리

# Data Science 팀의 구성과 역할을 잘 정리해준 자료 이런 분들에게 추천합니다. - Data Science 하는 팀에서는 어떤 일들을 하는지 알고 싶은 분들 - Data Science 분야에 종사하시면서 세부 커리어 고민이 있는 분들 - Data Science의 Position별 차이와 특징을 알고 싶은 분들 자료 요약 - Position별 Task들 - Data Scientist : Data Engineering + Modeling + Business Analysis - Machine Learning Engineer : Data Engineering + Modeling + Deployment - Data Analyst : Data Engineering + Business Analysis - Software Engineer - ML : Data Engineering + (Modeling) + Deployment + AI Infrastructure - Machine Learning Researcher : Data Engineering + Modeling - Software Engineering : Data Engineering + AI Infrastructure Data Science를 하는 조직에서는 다양한 역할들이 존재합니다. 저도 요즘 Data Scientist 이자 Machine Learning Engineer의 중간 어딘가 즈음으로 살고 있습니다. 진로에 대한 고민을 많이 하는 요즘, 이 글을 다시 한번 꼼꼼히 읽어보며, 각 포지션의 특징과과 역할에 대해 검토하고 제가 잘 하는 것과 하고 싶은 것들과 비교하며 생각을 정리해보게 되네요 :) p.s. 조금 오래된 자료라 많이 바뀌었을수도 있습니다. 이 구분이 절대적인 것도, 모든 회사에서 이렇게 구분하고 있는 것은 아닙니다. :)

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Bibalan

2020년 12월 17일 오후 1:43

댓글 1

  • 좋은 자료네요! 잘 봤습니다~ 궁금한게 있어요. 모든 역할이 data engineering을 요구하고있는데 sql, spark 같은 기술이 여기에 해당되는건가요? 그리고 어느정도 수준을 요구하는지 궁금합니다!

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