머신러닝 엔지니어 설명회

I. 직무 소개 

 

Research Engineer 
특정 학위를 요구하지는 X, 그래도 이론 혹은 특정 분야에 대한 지식 요구 
전산학(제품에 적용시키기 위한 경량화),GPU, Cuda, 병렬 처리 등에 대한 요구 O
빅테크(FAANG,네,카) Tech Savvy한 스타트업 등에서 수요로 하는 직군임 

Machine Learning Engineer 
기술을 이해하고, 제품에 피쳐로(?) 녹이는 역할 
최신 기술 동향을 파악, 서비스 관련 개발을 잘해야함 (서버, API 등) 
-> 이걸 다 충족하는 게 가능하냐? : Communication, Mathmatics, Programming, Buisness 네 가지 중 세 가지 정도만,,, 

업무 :
자연어 처리,추천 시스템 모델링 
모델 관련 지표 설정,
학습된 모델 서비스 배포 
API 서버 개발 및 배포 
기술관련 PM, 마일스톤 설정 
 등 서비스 개발 및 제품 관리 역량이 필요함!! 

 

II. 조언

 

1. Cold mail을 적극적으로 
논문 읽은 경험만을 어필해서 대회 참가, 이런 방법을 통해 포트폴리오는 조금씩 누적해나가자
큰 기업의 대표 다이렉트X, 대기업의 특정부서 엔지니어 or 스타트업 위주로

2. 남들과 다른 노력을 하자 
기술 블로그, 커뮤니티 페이지 -> 최신 논문 요약 전달 등 특이한 방식.

2-1. 글 쓰는 습관 길러두자 
아마존의 Six-pager : 발표자의 역량에 영향받는 PPT 금지, 문서 기반 커뮤니케이션
-> 이왕 할 거, 블로그라도 하자! 

3. 오픈 소스 활동을 적극적으로 하자 
단순 에러 교정 - 논문의 구현체 확인 - 라이브러리 제작 등 

4. Fake it, till you make it 
잘 모르는 분야더라도 상대와 대화할 수 있도록 맞춰놓고, 따라하며 상대의 지식과 정보 흡수 
: 전공자,실무자가 있는 외부 스터디 등에 적극적으로 참여! ex) 모두의연구소

5. "그 연차치곤, 비전공자치곤 잘 하네" 
자기 실력 올려치기, 안주하는 마음가짐으로 합리화 절대X

6. Connecting the dots 
사소한 점들을 찍어두면 모두 이어져 발판이 될 것이다! 


III. Q&A

 

 
1. 대학원 가야되나용
Research Scientist: 모델 경량화, 연합 학습, 새로운 아키텍쳐를 제안, 새로운 방법론 제시 -> 요구O
Research Engineer: 대규모 모델 학습을 위한 분산 처리, 학습 인프라 관ㄹ 수행 등 -> 요구X 
Machine learning Engineer : 기술을 서비스에 녹여냄; 제품 성향이 강함 : 요구X

2. 어떻게 공부하나용
By youtube, MOOC
'실버불렛' 강의를 찾지말고 뭐라도 빨리 들어라 
프로그래밍 언어 하나 : 파이썬은 기본
전산학 공부는 꼭 따로 해라! 운영체제, 컴퓨터구조 
머신러닝 기본, 딥러닝 기본 + 딥러닝 중 관심 있는 분야 택일(Computer vision, Natural Language Processing, Recommender system, speech)

3. 중요한 역량 : 기술적 역량이 동등하다는 전제 하에 
문제 정의 역량 : 잘못 정의하게 되면 수집한 데이터, 모델 아키텍처, 서빙 패턴 다 바꿔야 함,,

4. 머신러닝 업계 전망(엔지니어로서의) 
지금까지는 모델을 키우고, 데이터를 투입하면 모델이 좋아진다는 것이 증명됨. 
당분간은 수요 계속 있을 것. 
 Research Engineer 채용에 있어 대규모 분산처리, 병렬 처리, Cuda, GPU 등을 잘하는 사람! 
Machine learning Engineer의 경우, 조금 더 학문적인 것보다 실무적인 것으로 바뀜. : 서비스 개발(서버 개발, 데이터 파이프라이닝, 배치,스트리밍처리), Operation(모델,서비스 배포, 지속적인 모델 학습등) 
머신러닝 기술 뿐 아니라 개발 능력 + 비즈니스 이해도 필요 

5. 석박사 경험이 현업에서의 작용 
머신러닝 엔지니어의 경우에는 X...?
석사 과정의 연구를 경험하는 것도 의미있긴 함. 다만 제품 개발 등에는 굳이..? 
연구해보고 싶어서 가는 거면 O, 개발이 관심있으면 옵션. 

6. 청강을 통해서라도 : 
기본적인 전산학은 들어두는 것 추천. 운영체제 서비스개발-> 네트워크. 스킬적인 것 말고 기본적인 과목들 
 
7. 주니어에게 좋은 기업이란
1. 기술블로그를 운영하는 기업 : 기술적 강점, 혹은 개발 문화가 좋을 확률O
2. 내가 할 수 있는 커버리지 : 단순 모델링만 하면 X, 나에 대한 기대치가 높은 곳 . 

8. 문제 정의 역량
토이 프로젝트 
ex) 어떤 문제를 풀지, 어떤 데이터를 통해서 풀지를 보여줌.