개발자
안녕하세요 현업에 계신 선배님들께 조언을 구하고자 글을 쓰게 됐습니다. 저는 자대에서 의공학을 전공하고 자대 생체신호펌웨어랩실에서 학부인턴과정을 약 2년간 생활하다 Ai쪽에 관심이 생겨 랩실을 나와 새로운 도전을 하려고 준비중입니다. 저는 Ai분야에서 Ml 엔지니어를 목표 직무로 갖고 있고 해당 직무에 나아가기위해 저만의 커리어를 쌓기위해 많은 고민이 있는데요. 제가 서칭한 바로는 (물론 기업마다 조금씩 다르다고 들었습니다) ML 엔지니어는 AI 모델링 + 데이터 관리 + 배포 + 파이프라인 구축 mlops등 다양한 분야에서의 역량이 필요하다는것을 알게 되었습니다. 하지만 해당 직무에 대해서 아직 뚜렷한 로드맵이 있지 않은것 같아 학습 순서를 어떤식으로 구성해야할지 감이 잘 안잡힙니다. 일부 ML 엔지니어에 종사하시는 선배님들의 이야기를 유튜브나 구글링을 통해 들어보면 백엔드의 역량이 중요하기에 백엔드 개발자에서 직무전환을 하는 경우도 많고 비공자분들께는 이렇게 추천해주시는 경우도 많았습니다. 제가 선배님들께 궁금한 점은 1. 제가 프로젝트 경험과 타이트함이 조성된 환경속에서 학습을 위해 부트캠프를 지원하려고 하는데 선배님들께서는 백엔드 쪽을 선택하실지 데이터분석,엔지니어링쪽을 선택하실지 여쭤보고싶습니다 (국비지원의 경우 1번뿐이라 고민이 길어지게 되었습니다) 2. 또한 선배님들께서 추천해주실 만한 ML 엔지니어의 역량과 앞서 말씀드린 학습 로드맵에 대해 조언 해주실 부분이 있다면 냉철하게 부탁드리겠습니다. 3. 마지막으로 혹시 Ai쪽 석사를 마치고 ml 엔지니어로 현직에 계신 선배님이 계시다면 대학원 랩실의 도메인을 어떤 분야로 진학하셨는지 궁금합니다.. 개인적으로 석사진학도 생각하고 있는데 Ai쪽 석사 랩은 제가 서칭한 바로는 상당수가 nlp , cv 쪽 연구에 특화되어 있고 데이터 엔지니어링은 본적이 없어서 여쭤보고싶습니다 긴글 읽어주셔서 감사합니다.
답변 1
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