개발자

AI 엔지니어의 분야 선택: 딥러닝 vs. 머신러닝

2022년 10월 27일조회 985

안녕하세요. 스타트업에서 머신러닝 엔지니어 신입으로 일을 하고 있습니다. 입사한지는 10개월 정도 됐습니다. 요새 경제가 안좋고 스타트업 투자도 잘 안돼서 혹시 모를 상황에 대비해 이직 준비를 조금씩 해놓으려고 합니다. 근데 대부분의 기업들의 자격요건을 보니까 주로 CV나 NLP, 추천 시스템과 같이 딥러닝 기반의 모델링 경험을 원하더라고요. 저는 대학원 시절에서부터 현재 회사 업무까지 딥러닝보다는 XGBoost와 같은 전통적인 머신러닝 기법들을 많이 사용했었는데 기업들이 원하는 인재상을 보니까 딥러닝으로 분야를 바꿔야 되는건가 싶습니다. 딥러닝이 좀 더 기업들의 수요가 많으니 딥러닝을 중심으로 커리어를 이어나가는게 맞을까요..? 아니면 현재 상황에서 잘할 수 있는 것을 선택하는게 맞을까요? 경험 많으신 분들의 현실적인 조언 부탁드립니다..!!

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익명님의 질문

답변 1

HoJoong Kim님의 프로필 사진

시장에서 수요가 많고 향후 커리어를 변경할 수 있다면 지금부터 준비해서 가는것도 방법이구요. 현재 하고 있는 기술이 향후에는 도태되거나 사라질거라면 딥러닝 기반의 모델링 경험을 준비하시는 것도 방법일수는 있습니다. 왜냐하면, 시장에서의 수요가 많은 것이 취업이나 이직에 유리할 수 있는 것도 사실입니다. 그러나, 현재 상황에서 본인이 잘하는 것에 집중해서 탁월한 실력과 본인만의 브랜딩을 가져갈 수 있다면 그 역시도 좋은 결정이 될 수 있습니다. 제 경험상 하고 싶은 것과 잘할 수 있는 것이 일치되면 Top Performer가 되는 경우를 많이 보았습니다. 그러나, 두가지가 다른 경우에는 본인이 잘 하는 것에 집중하는 것이 더 효과를 배가하는 경우를 보았습니다. 아무쪼록 좋은 결정을 하시고, 결정에 대해서 집중하시면 어디서든 좋은 인재가 되실거라 믿습니다.

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익명

작성자

2022년 10월 28일

조언 감사합니다!! 좋은 결정할 수 있도록 많은 고민을 해보겠습니다

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HoJoong Kim

Head of Solution Engineering2022년 10월 28일

힘내세요. 계속 응원하겠습니다~ ^^

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