[데이터분석, 인공지능 개발] 프로젝트별 적정 인원?

프로젝트 규모, 복잡도, 기한 등에 따라 달라질 수 있지만 보통 데이터 분석 및 인공지능 모델 개발 프로젝트에는 다양한 전문성을 가진 여러명의 팀원들이 참여합니다. 1. 데이터 분석가: 데이터를 처리하고 이해하는데 필요한 사람입니다. 그들은 데이터를 조작하고 패턴을 발견하여 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 2. 데이터 엔지니어: 대용량의 데이터를 저장, 처리, 관리하는 역할을 합니다. 그들은 SQL 같은 쿼리언어와 빅데이터 시스템(Hadoop, Spark 등)에 능숙해야 합니다. 3. 머신러닝 엔지니어 / AI 엔지니어: 모델을 설계하고 훈련시키며 최적화하는 역할을 맡습니다. 4. 소프트웨어 엔지니어: 려당 AI 서비스를 실제 사용자에게 배포하기 위해 필요하며, 프론트엔드와 백엔드 개발을 담당합니다. 5. 프로젝트 매니저 / 제품 매니저: 큰 그림에서 프로젝트의 방향성을 결정하며, 일정 관리, 팀원들간의 협업을 도와줍니다. 따라서, 하나의 AI 프로젝트를 성공적으로 완성하기 위해서는 보통 이들 각 전문가들이 협력하는 것이 일반적입니다. 그러나 작은 규모의 프로젝트나 학습용 프로젝트에서는 한 사람이 여러 역할을 동시에 수행하기도 합니다.