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신입 AI 개발자 취준 포트폴리오는 어느수준이 되어야 할까요?

2023년 03월 28일조회 1,443

안녕하세요! 신입 AI 개발자 취준 포트폴리오에 대한 궁금증이 생겨 질문하게 되었습니다. 일반적으로 석/박사 과정을 거치지 않고 신입 ai 개발자를 목표로 취준을 하게되면 굉장히 어렵다는 말을 주변에서 자주 듣고 저 역시 같은 케이스에 해당합니다. 그렇다보니 포트폴리오 준비에 굉장히 막막함을 느끼는데요, 이미 해당 직군으로 재직하고 계신 개발자분들이나 혹은 비슷한 케이스로 취업에 성공하신분들께 조언을 좀 구하고 싶습니다. 저는 NLP를 다루는 AI 개발자로 방향을 잡았고 AI쪽에 대한 공부를 독학으로 해왔으며 현재는 포트폴리오 준비를 하고 있는 상황입니다. 제가 구하고자 하는 조언은 아래와 같습니다! - 회사에서 요구하는 신입 ai 개발자의 최소 역량이 궁금합니다. ( 일반적으로 각 회사마다 job description이 다르고 이에 맞춰 준비하는것은 알고있습니다만, 아무래도 공통적으로 요구하는 최소한의 수준이 있지 않을까 해서 여쭤봅니다) - 포트폴리오에서 어필하면 좋은 점이 있을까요? ( 저의 얕은 안목으로는 프로젝트를 진행하면서 보고 배운점, "이 프로젝트를 진행하는 과정 속에서 ~~~한 부분에 문제가 발생했고, 이를 ~~~하게 해결하였다"와 같은 내용이 기술되면 좋다고 들었습니다. 방금 말씀드린 내용을 포함해서 혹시나 더 강조하면 좋을 내용이 있는지 궁금합니다) 최대한 구체적으로 쓰려고 했는데 잘 전달될지 모르겠네요. 현업 개발자분들의 솔직하고 현실적인 피드백 부탁드리겠습니다 :D 감사합니다.

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익명님의 질문

답변 2

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안녕하세요. 데이터 리차드입니다. 포트폴리오 및 프로젝트 준비를 하는데에 도움이 되길 바랍니다 :) 포트폴리오: https://pfdatarichard.carrd.co/ Github: https://github.com/dongchanlim

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신입 AI 개발자들이 포트폴리오를 준비할 때 고려해야 할 몇 가지 요소를 제공하겠습니다. 1. 최소 역량: 신입 AI 개발자로서 회사가 일반적으로 요구하는 최소 역량은 다음과 같습니다. - 프로그래밍 언어: Python, Java, C++ 등 주요 프로그래밍 언어 중 하나 이상에 능숙해야 합니다. - 기본적인 머신러닝 알고리즘 이해: 회귀, 분류, 클러스터링, 차원 축소 등의 기본 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다. - 딥러닝 프레임워크 경험: TensorFlow, PyTorch, Keras 등 주요 딥러닝 프레임워크 중 하나 이상을 사용해본 경험이 있어야 합니다. - NLP 관련 지식: 자연어 처리 분야에서 주요 개념(토큰화, 어간 추출, 품사 태깅 등)과 기술(워드 임베딩, RNN, LSTM, 트랜스포머 등)에 대한 이해가 필요합니다. - 문제 해결 능력: 데이터 전처리, 모델 학습 및 최적화, 결과 해석 등 머신러닝 프로젝트 진행 과정에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 능력이 필요합니다. 2. 포트폴리오에서 어필하면 좋은 점: - 실제 프로젝트 경험: 개인 프로젝트, 학교 프로젝트, 인턴십 등에서 얻은 실제 프로젝트 경험을 기록하고, 프로젝트의 목표, 사용한 기술 및 도구, 결과 등을 상세하게 기술하세요. - 문제 해결 능력 강조: 프로젝트 진행 과정에서 발생한 문제와 이를 해결한 방법을 구체적으로 기술하여 문제 해결 능력을 보여주세요. - 협업 능력: 팀 프로젝트를 진행한 경험이 있다면, 역할 및 기여도를 명확하게 기술하여 협업 능력을 어필하세요. - 꾸준한 학습: 관련 강좌, 워크샵, 자격증 등을 통해 꾸준히 학습하고 있음을 보여줄 수 있으면 좋습니다. - 오픈 소스 프로젝트 참여: 오픈 소스 프로젝트에 기여한 경험이 있다면, 이를 포트폴리오에 포함하여 기술적 역량과 커뮤니케이션 능력을 어필할 수 있습니다. 어떤 프로젝트에 기여했는지, 어떤 역할을 맡았는지, 기여 내용이 무엇인지 상세하게 기술하세요. 3. 기타 고려 사항: - 독창성: 자체적으로 구상하거나 개발한 독창적인 프로젝트를 포함하여 창의력을 보여주세요. - 적용 분야: NLP 기술을 활용한 다양한 분야의 프로젝트를 경험해 보았다면, 이를 포트폴리오에 표현하여 다양한 적용 분야에 대한 이해도를 어필하세요. - 결과 중심: 프로젝트 결과를 정량적으로 표현할 수 있는 경우, 성능 지표(예: 정확도, F1-score 등)를 제시하여 모델의 성능을 객관적으로 보여주는 것이 좋습니다. 포트폴리오는 지원자의 전문성과 노력을 보여주는 중요한 자료입니다. 위의 조언을 참고하여 포트폴리오를 구성하고, 지속적으로 개선해 나가는 것이 좋습니다. 기억하세요, AI 개발자로서 지식을 쌓고 경험을 쌓는 것은 꾸준한 노력이 필요한 일이므로, 앞으로의 취업 준비 및 성장에 큰 도움이 될 것입니다.

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