java 개발자에서 mlops

먼저, 당신의 고민을 이해하며, 또 이러한 경험들이 있는 개발자로서 이런 질문을 하는 것은 아주 좋습니다. 여러 선택지 중에 선택하는 것은 항상 어렵습니다. career의 새로운 방향을 결정하는 것에 있어 중요한 것은 당신의 장기적인 목표와 당장의 흥미가 어디에 놓여있는지 판단하는 것입니다. 개발자로서 AWS와 같은 클라우드 서비스를 배우고 싶다면 DevOps를 생각할 수도 있습니다. DevOps는 개발 및 운영 사이의 간극을 줄이는 방법론으로, 클라우드 기술을 포함해 여러 가지 기술 스택을 사용하는 편입니다. 그러나 DevOps 엔지니어가 되려면 CI/CD, 컨테이너화(예: 도커), 오케스트레이션(예: 쿠버네티스) 등과 같은 다양한 기술들에 대해 깊게 알고 있어야 하며, 그에 따라 학습곡선이 가파를 수 있음을 알아두셔야 합니다. MLOps도 매력적인 선택지입니다. MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발과 배포를 위한 엔지니어링 문화 및 실천 방법을 말하며, DevOps 원칙에 AI 및 데이터 과학을 통합하려는 것입니다. 하지만 이는 머신러닝과 데이터 과학에 대한 기본적인 이해와 함께 소프트웨어 개발과 운영에 대한 깊은 지식을 필요로 합니다. Java의 경우, 백엔드 분야에서 여전히 널리 사용되고 있으며, Java 개발자로서 경력을 쌓아 나가는 것이 좋다고 생각합니다. 그러나 AWS, Kubernetes같은 DevOps 도구들 또한 중요하기 때문에 장기적으로 이런 기술들을 습득하는 것이 유익할 수 있습니다. 결론적으로, 당신이 선택해야 하는 방향은 당신의 개인적인 목표와 흥미 등 여러 요소를 고려하여 결정하게 될 것입니다. 한 가지 추천하자면, 이미 알고 있는 기술과 관련하여 가능한 다양한 옵션을 검토해 보고 그 중에서 당신의 장기적인 경력 목표와 가장 잘 맞는 방향을 선택하는 것입니다.