#mlops

java 개발자에서 mlops

현재 자바 개발 3년, 서버 엔지니어 2년으로 5년차인데. 개발과 함께 devOps 업무를 진행하고 있습니다. 아쉬운건 클라우드를 사용하지않고 k8s, docker, ci/cd 와 같은 기술만 사용하고 있어요. AWS도 배우고 싶은데. 사내에선 사용하지 않아 아쉽습니다. 현재 고민중인건 지금도 그렇지만 앞으로 AI 산업이 더 발달될텐데. 경쟁력과 대체 불가한 인력이 되고 싶은 마음이 큰데. 지금의 지식을 살려 방향을 잡아볼까 하는데. 지금 기술을 유지한체 백앤드 개발자로 나아가거나 AWS, k8s 등의 지식을 더 키워 DevOps로 전향하거나 아니면 시대에 맞춰 MLOps로 준비를 같이 해볼까 고민하고 있습니다. 사실 MLOps에 대한 지식과 경험은 없습니다. python은 다시 공부해야하죠. 이런 식으로 바꿔보신 분이 계실까요? 어려운 길일까. 고민이지만 이게 더 낫다면 도전해보고 싶은 마음은 있습니다. 나이는 33입니다.

CS 전공 4학년 진로고민 조언 부탁드립니다..!

안녕하세요, 생성형 비전 ai를 연구 중인 전공자 4학년 학부 인턴입니다. 요즘 제가 생각보다 연구에 대한 끈기가 부족하다는 것을 깨달아서 (빨리 성과가 나오지 않으면 답답하고 몇개월을 갈아넣은 연구 성과가 학문/이론에서 그치는 것도 답답하더라구요) 랩실을 나오고 취준을 해볼까 고민 중입니다. 연구 자체가 엄청 거부감 들고 싫은건 아니지만.. 결국은 연구를 해도 나중에 리서처나 개발 직군으로 취업을 해야하는데 회사에서 리서치 직군을 애초에 많이 뽑지는 않는데 저보다 탐구/실험하는 과정을 정말 잘 하는 주변 사람들을 보며 제가 충분히 경쟁력을 가질 수 있을지 잘 모르겠더라구요... 지금 fe be ai 다 한 번씩 건들여봤는데 이 중에서 취업할만큼 전문성을 가진 분야는 없는거 같아요. 그래서 빠르게 결단을 내리고 랩실을 나오고 취준을 할지, 랩실에 계속 있을지 고민 중인데 취준을 한다면 fe/be/데이터분석+데이터 엔지니어 중에 고민 중에 있습니다. (ai 엔지니어도 고려 중인데 학위에 대해서는 의견이 분분하긴 하지만석사를 따는게 유리하다고 하네요. 그리고 MLOps 분야는 신입을 잘 안 뽑는다고 알고 있어서..) 결정을 내린 다음 대학원을 안 가고 취준을 한다면 1~1.5년 정도 한 분야에 더 집중할 생각입니다. 그리고 지금은 학사/석사 취업 모두 어느 분야를 취업하든 다 경쟁이 매우 치열한거 같더라구요... 만약 fe를 하게 된다면 제가 시각적인 것을 좋아해서 장기적으로 보았을 때 인터랙티브 미디어 아트쪽으로 커리어를 쌓고 싶다는 생각이 있긴한데, 이게 현실적으로 가능한 것인지는 잘 모르겠습니다... FE는 제가 얕게나마 react, react native를 파본 경험이 있는데 화면에 보여지는게 즐겁긴 하지만 공들여서 만든걸 많이 수정할 때 좀 마음이 아팠던 경험이... 그리고 쏟아지는 기술들을 계속 배워야 한다는 것에 없지않아 피로감을 느꼈던거 같습니다. (그런데 이건 IT쪽이면 연구/개발 어느 분야든 똑같이 적용되긴 하는거라...) BE는 제가 django나 flask로 CRUD 위주로만 구현한..야매로밖에 경험을 안 해봤고 spring은 김영한님 강의 듣다가 중간에 너무 알아야할게 많은거 같아 포기했던 경험이 있습니다. 데이터 분석 + 데이터 엔지니어 같은 경우에는 통계 베이스/데이터 파이프라인 stack 기반이 부족해서 더 공부를 해봐야 할거 같습니다. 관련 공모전 경험도 아직 없고요.. ai 엔지니어 경험으로는 2~3개 정도 프로젝트 형식으로 flask로 ai 모델 서비스에 야매로 연결해본 경험이 전부입니다. (MLOps 역량을 가진 사람을 뽑으려는 추세인거 같은데 kubernetz, docker, 클라우드는 따로 또 공부를 해봐야 합니다) 결국에는 어떤 분야든 다 넘어야 하는 산이 있는 느낌이라 이에 대한 각오는 되어 있는데, 어떤 분야로 더 나아가는게 현명하고 후회없는 선택일지 너무 고민이 됩니다..ㅠㅠㅠ 어떤 직무든 다 힘들고 고된 점들이 있기에 제 성향을 고려하고 각각의 직무의 현실(?)을 보고 제가 이건 정말 오랫동안 하루종일 못 하겠다 싶은 같은 일들을 위주로 가지치기를 하면 좋을거 같다는 조언을 들었습니다. 그래서 각각 직무의 실제 업무 생활이 어떠한지, 그리고 실제 실무에서는 어떤 역량이 중요할지, 어떤 성향을 가진 사람이 어떤 상황을 감내해야 오래 버틸 수 있을거 같은지 알려주시면 감사하겠습니다! 직간접적으로나마 아시는 각각의 직무에 대한 정보 알려주시면 감사하겠습니다 🙇‍♀️ 조언해주시면 제 스스로 현명한 선택을 하는데 큰 도움이 될 것 같습니다!! :)

mlops 엔지니어

전망 좋은가요?

AI/ML 엔지니어, 데이터 엔지니어 취업 고민

안녕하십니까 이번 학기를 마지막으로 졸업을 앞둔 대학생입니다. 저는 경영학 전공으로 데이터 분석을 하다가 데이터 엔지니어링, ML 엔지니어링 까지 관심이 확장되었습니다. 그에 맞게 데이터 분석이나, 데이터 파이프라인, CNN 객체 인식 등 관련 프로젝트를 하면서 흥미를 많이 느꼈습니다. (경험: python, C++, AWS, GCP pytorch, kafka, Elasticsearch, langchain, faiss 경험) 이번 하반기에는 백엔드, 데이터 분석, MLOps 직군으로 금융권이던 SI 이던 모두 지원하였습니다. 서류 합격은 약 30프로 정도 되었지만 코딩 테스트, 인적성 검사 단계에서 통과하지 못했습니다. 이번 하반기를 경험하면서 백엔드가 아니라 AI 개발, MLOps, 데이터 엔지니어링 직무를 하고 싶어졌습니다. 이 세가지 직무에 취업하기 위해 석사를 요구하는 회사가 대부분임을 보았습니다. 그에 따라 컨텍없이 AI 대학원을 지원하였는데 입학만 합격한 상태입니다. 그리고 관심 분야(LLM, 추천시스템)의 교수님과 면담을 앞두고 있습니다. 1. 저의 고민은 대학원에 들어가는 것이 좋은 선택일지, 아니면 다음 상반기를 제대로 준비하고 안된다면 작은 회사에서 부터 경력을 빨리 쌓는 것이 좋은 방법일지 고민입니다. 물론 대학원에 들어간다면 열심히 할테지만, 갑작스럽게 결정한 만큼 많은 것을 얻고 나올 수 있을지, 시간만 허비하는 게 아닐 지에 대해 고민이 됩니다. "도피성으로 대학원을 들어가서는 안된다." "대학원에서 배운것이 실무에 쓰이는 일이 생각보다 없고 빨리 현업에 뛰어들어 경력을 쌓는게 더 유리하다." 등의 말을 들어보니 어떤 생각과 자세를 가지고 선택하는 것이 좋을지 고민입니다. 2. 학사 비전공자의 신분으로 이쪽 분야에 취업할 수 있을지 고민입니다. 물론 이쪽 분야의 연합동아리, 교육프로그램 등을 통해 프로젝트 경험이 있지만, 학문적으로는 독학한 것이 전부인지라 채용하는 입장에서 저를 어떻게 생각할지 궁금하네요. 3. 현재 싸피라는 교육 프로그램도 생각 중입니다. 싸피를 통해서 부족한 알고리즘, Spring, java 부분을 공부할 수 있고, 취업하는 과정에서 많은 정보와 기회 측면에서 도움이 될것 같은데 어떻게 생각하시는지도 궁금합니다. 돈을 많이 버는 것이 정말 좋지만, 돈의 욕심보다는 아직 젊은 만큼 원하는 업무를 통해 커리어를 쌓고 싶은 맘이 더 큽니다. 물론 아직 세상을 너무 모르는 것도 있습니다 ㅎㅎ 긴글 읽어주셔서 정말 감사합니다.

AI 엔지니어에서 직군전환을 하고싶습니다.

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.

부트캠프를 어떤걸 고르는 게 맞을까요..

결론부터 말씀드리면 싸피에서 백엔드를 배우고 나중에 ai엔지니어나 mlops로 전환을 시도할지, 네이버 부스트캠프에서 ai프로덕션을 배워서 바로 ai엔지니어 취업을 노릴지 고민입니다. (대학원은 진학하지 않을 예정입니다.) 저는 어느 특정 도메인에서 딥러닝이 활용되는 것에 관심이 있습니다. 그래서 여태 딥러닝쪽 을 공부해오고 있었으나 취업이 너무 힘들어서 일단 백엔드를 배우고 나중에 기회가 되면 다시 ai엔지니어를 도전해보자 라는 생각으로 싸피에 지원했는데 합격을 했습니다. 그런데 막상 붙고보니 좀 아쉽더라구요... 싸피는 ai나 mlops 등을 가르치지 않으니 나중에 직무 전환이 가능할지 의심이 되기도 하구요. 하지만 금융 기업 등과 협력이 있으니 취업면에선 큰 강점이 있다는 게 끌리는 것 같습니다. (이 경우엔 ai쪽은 포기해야겠지만요) 그리고 네이버 부스트캠프 ai tech도 원래 관심이 있었는데 아직 모집중이라서 붙는다고 확신할 수는 없지만 일단 지원은 해놓은 상태입니다. 네부캠은 ai production을 배울 수 있으니 좀 더 끌리는 것 같지만 수료 후에도 취업이 어려울 수 있다는 점이 걸립니다. 어떤 선택을 하는 것이 지금 시기에 현명할까요? 현재 취업 상황이 매우매우 안좋아서 모두가 어디든 취업해서 경력을 쌓으라고들 하십니다. 그래서 마냥 하고싶은걸 하기는 어려운 것 같아 결정하기 참 쉽지 않은 것 같네요... 선배님들의 조언을 듣고 싶습니다.

어설픈 딥러닝 엔지니어, 백엔드 신입으로 전환하고자 합니다.

안녕하세요. 모두 새해 잘 시작하고 계시길 바랍니다. 저도 새해를 잘 시작하고싶어 조언을 부탁드립니다. 저는 현재 4년차 딥러닝 엔지니어로 근무중이며 백엔드(신입)로 직무 변경을 생각하고 있습니다. 현재 재직 기업에서 제가 원하는 업무를 맡지 못했고 앞으로도 그럴 것 같아 내년에는 이직을 꿈꾸고 있습니다. 저는.. 이미 마음을 먹었지만 조금은 마음이 싱숭생숭해서.. 제 상황과 결정에 대해 어떻게 생각하시는지 말씀 부탁드리고자 합니다. * 현재 직무를 떠나려는 이유 0. 실속없는 경력 - 몇 년정도 이력서에 쓸 수 있는 딥러닝 업무, 개발 업무를 맡지 못했습니다. B2C가 아니며 일반적인 웹 서비스를 제작하는 기업이 아닌지라 개발 외적인 업무가 많고 동료들도 비슷한 상태입니다. 1. 실력 부족 - AI 석박사들과 견줄만한 개발자가 아닙니다. 흔한 인공지능 부트캠프를 졸업한 수준이라고 생각합니다. 간간히 해본 캐글은 은메달 2개 상태입니다. 주어진 문제를 분석하고 나은 방법을 찾기보다는 '이렇게 하면 더 잘 되겠지'라는 상상력으로 문제를 풀어보는 형식입니다. 학습은 바텀업으로 하려다보니 수학에서 번번히 지구력없이 질질 끌어버렸고.. 제자리입니다. 2. AI에 대한 흥미 저하 실력이 없다보니 점점 AI의 발전 속도를 따라가기 힘들고, 캐글 등에서 컴패티션을 하면 즐겁기는 하지만 가진 컴퓨팅 자원의 차이가 굉장히 커보이니 점차 흥미가 떨어집니다. >> 올 한해 열심히 공부한다고해서 프로젝트 경력없이 캐글 은메달만으로 AI 석박사들과 경쟁이 가능할만한 성과를 이루기에는 제 능력이 부족하다는 판단이 들었습니다. * 왜 백엔드를 0. 데이터 엔지니어, MLOps를 지망합니다. AI에 흥미가 떨어져도 여전히 재미있기에 그 주변을 멤돌고 싶어 조금 다른 방향으로 진로를 생각하고 있었습니다. 백엔드를 전혀 모르면서 위 직무가 가능하리라 생각지않아 백엔드 개발자부터 시작하려 합니다. 1. 웹 서비스 개발자로 일해보고 싶습니다. 한정된 범위에서 한정된 유저만을 위한 제품 개발에 참여하다보니 많은 사람들이 사용하는 서비스, 더 큰 규모의 서비스 개발에 대한 동경이 생겼습니다. * 출근 전, 퇴근 후 공부하면서 다른 백엔드 구직자들과 경쟁이 가능하리라 생각하는지 0. 잘 모르겠어서 해보려합니다. 너무 무식한 생각이지만... 그래도 열심히 해보면 되지 않을까요? * 직무 변경시 0. 연봉 감소 신입으로 다시 시작하는 점, AI 직군에 비해 평균적인 급여가 적은 직군이라는 점, 취업 시장이 얼어붙은 점을 생각하면 연봉 감소는 굉장히 클 것으로 생각합니다. 현재 5천 조금 넘는 상태인데 1년 공부해서 들어가면 2천 중반 ~ 3천 초반정도가 되지 않을까 싶습니다. 1. 개발 업무 그래도 지금보다 즐겁게 일할 수 있지 않을까요. * 그래서 어떻게 출근 전, 퇴근 후 공부를 하고 있습니다. 자바 & 스프링을 공부할 계획이고 현재는 자바 언어부터 보는 상태입니다. 웹개발 부분은 패스트캠퍼스 등 강의를 들으면서 계획을 다듬을 예정입니다. 아직까지는 명확하게 1년 플랜을 짜지는 못했습니다. 여기까지 귀한 시간 할애해주셔서 감사합니다. 혹시 해주실 말씀이 있으시다면 댓글 부탁드립니다. 감사합니다.

ML 엔지니어에 대해 현직 선배님들께 여쭤보고싶은게 있습니다,,

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.