[Day21] AI 서비스 기초 특강 5. AI 시대의 커리어 빌딩

Careers in AL

AI를 직업으로 가지려면 학교로 가야할까 회사로 가야할까?

논문 -> 학교

상품/서비스 -> 회사

 

AI를 다루는 회사의 종류

• AI for X
  AI로 기존 비즈니스를 더 잘하려는 회사
  AI가 보조수단으로, 비용을 줄이고 품질을 높히는데 활용
• AI centric
  AI로 새로운 비즈니스를 창출하는 회사
  AI가 비즈니스의 중심
  새로운 가치창출을 AI로

Machine Learning Teams - Full Stack Deep Learning

같은 ML Engineer라고 부르더라도 자세히 보면 다른 일들을 하는 경우가 많다.

각 position에 대한 공통적인 표현이 정립되지 않았기 때문에 채용 공고를 잘 읽어보아야 한다.

 

Trends in AI engineering positions

현재는 데이터 준비, 모델링, 평가에 많은 인력이 투입되지만, autoML 등으로 앞으로는 조금 더 적은 인력이 필요해지지 않을까하는 의견이 있다.

 

나의 강점을 알고, 엣지를 살릴 수 있는 포지션을 찾는 것이 중요하다

AI+ backend/frontend/research ..

How to start my AI engineering career

1. 내 자신을 이해하기
   학문을 좋아하는가, 결과가 없어도 인내심을 가지고 할 수 있는가, 실생활에 모델이 변화를 주길 바라는가
2. AI 관련 인턴, 아르바이트
3. AI competiton 참여, 최신 논문 재현

• 회사를 가기 위해서 석박 학위가 꼭 필요한가?
  no, 다양한 곳에 지원하고, 성장할 수 있는 환경을 택하자
• 컴공과 필수?
  no
• ~를 꼭 배워야할까요?
  학부생일 때는 기초적인 학문을 하는 게 좋지만, 석박이나 회사를 가면 시간이 부족하니 그 때 필요한 것을 공부하면 된다.
• 어떤 역량을 쌓아야할까요? 
  개발, 영어독해, 끈기있는 자세, 열정, 팀워크 능력
• 역량을 보여주는 방법
  모든 것을 잘 하는 것보다 강력한 하나
  
  • ai competiton 수상
  • 1저자 논문
  • coding competitions 입상
  • 서비스 경험
  • 회사 경력