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ML 엔지니어 R&R진로관련/커리어로드맵 2021. 9. 15. 20:14
머신러닝 엔지니어
- 파이썬을 이용한 모델 배포, 서빙 (백엔드)
- 데이터엔지니어링 - 이 역량 까지 가진 사람은 많지 않음
- 백엔드라 하면
아키텍쳐를 어떻게 쌓을 것인지 설계
- 제공하고자 하는 기능이 working하고, 장애가 생겼을 때 어떻게 대응할 것인가
따라서 백엔드의 역량이 머신러닝 엔지니어의 기본 역량
리서쳐가 만든 모델을 올리는 r&r이라고 생각하면 됨
how?)
** 간단한 머신러닝 모델링 + 엔지니어링을 통해 API **
이렇게 두 가지 다 할수 있다 하는 관점으로 가면 좋다
- api를 어떻게 하면 좋고
- 안정적으로 api를 서버를 운영하려면 어떻게 해야하고
- 로그는 어떻게 남기고
- 클라우드환경에서 어떤식으로 하면 인프라 관리를 좀 잘 할수 있고
- 장애가 났을때 어떻게 대응하면 좋고
- 데이터베이스에서 어떤식으로 쿼리를 날려야 속도가 빠르고
- 동일한 AI모델을 다양한 사용자에게 다양하게 확장
데싸하던 사람이 ml엔지니어를 하려면?
본인이 만든 모델을 서빙까지 잘 하는 능력 겸비
- 프로젝트를 자원해서 마무리까지 해보기
- 엔지니어에게 시키지말고 본인이 직접 해보기. 장애도 내보고, 실패도 해보고
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첨언) 모델링은 전체 업무의 5%도 안됨.
전처리 엄청 해야하고
소프트웨어 개발해야하고//
즉 ai에서 성과를 내고 싶으면
백엔드 -> 데엔 -> 데싸
- 단, 회사마다 jd가 다 다르므로 지원 전 확인 필수