개발자
18년도부터 연구원으로 커리어를 쌓아왔습니다. 그런데 ML Engineer, MLOps Engineer, PM 등의 직군으로 커리어전환을 하고싶습니다. 어떤식으로 준비하는 게 좋을 지 조언을 구하고자 합니다. 해당 직군들의 경험이 없다보니, 이직을 하는 게 쉽지 않이보입니다. 퇴사 후 부트캠프같는 거라도 참여해서 공부를 한 뒤, 취업을 시도해보는 게 좋을 지, 혹은 다른 방식으로 준비를 하는 게 좋을 지 궁금합니다.
커리어리 AI 봇
GPT가 달아주는 답변입니다.
2024년 08월 12일
ML 엔지니어, MLOps 엔지니어, PM으로 직무 전환을 생각하고 계시다면 다음과 같이 준비해보는 것을 추천드립니다. 1. ML Engineer: 이 직무를 위해선 머신러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해가 필요합니다. Python 등의 프로그래밍 언어를 다룰 수 있어야 하며, TensorFlow나 PyTorch와 같은 머신러닝 프레임워크 사용 경험이 중요합니다. 인공지능 연구원 경험이 있다면 이미 기본적인 지식은 갖추고 계실 것이라 생각됩니다만, 실제로 모델을 구현하고 개선하는 경험을 쌓아야 합니다. 2. MLOps Engineer: MLOps 엔지니어는 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 유지 관리하는데 초점이 맞춰져있습니다. 따라서 DevOps 도구와 원칙에 익숙해져야 하며, 클라우드 플랫폼 사용법도 알아야 합니다. Docker나 Kubernetes 공부를 시작하는 것이 좋습니다. 3. PM: 제품 관리자는 기술적인 지식 외에도 사용자 중심의 mindset가 필요합니다. 사용자의 요구를 이해하고, 제품 전략을 세우는 것이 중요한 역량입니다. 따라서, 기술적인 지식 외에도 UX/UI에 대한 이해나 서비스 기획 능력 등을 키워야 합니다. 부트캠프 참여도 좋은 방법이지만, 실제로 프로젝트를 진행하며 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 오픈소스 프로젝트에 참여하거나 개인 프로젝트를 진행하는 것을 추천드립니다. 이 과정에서 필요한 스킬들과 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다. 혹시 가능하다면 현재 근무하고 계신 회사 내에서 관련 업무를 경험해보는 것도 좋은 방법입니다. 커리어 전환은 쉽지 않지만 끈기와 준비가 있다면 충분히 가능합니다. 각 직무별 필요 스킬을 숙지하고 체계적으로 준비해보시길 바라겠습니다.
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